Os termos Intelig\u00eancia Artificial (IA) e Machine Learning (ML) s\u00e3o facilmente confundidos quando falamos em tecnologias digitais. Mas, o fato \u00e9 que s\u00e3o conceitos diferentes e com aplica\u00e7\u00f5es distintas, apesar de possu\u00edrem uma liga\u00e7\u00e3o direta entre eles. Se voc\u00ea tem alguma d\u00favida a respeito deste assunto, continue lendo e conhe\u00e7a as diferen\u00e7as entre IA e ML.<\/p>\n\n\n\n
O conceito de Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 complexo e n\u00e3o possui uma defini\u00e7\u00e3o concreta. Em s\u00edntese, a IA utiliza ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o<\/strong> and dados robustos<\/strong> para solucionar problemas.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 comum relacionar IA com a mente ou o comportamento humano, mas essa rela\u00e7\u00e3o \u00e9 rasa. A Intelig\u00eancia Artificial busca ultrapassar os limites humanos e, para isso, utiliza uma caracter\u00edstica presente em todos n\u00f3s: a racionalidade.<\/p>\n\n\n\n A IA utiliza t\u00e9cnicas da computa\u00e7\u00e3o e dados sofisticados para que sistemas consigam desenvolver solu\u00e7\u00f5es racionais de forma independente, ultrapassando os limites da mente humana.<\/p>\n\n\n\n Com o avan\u00e7o dos estudos sobre Intelig\u00eancia Artificial, o seu conceito foi ampliado e, atualmente, possui subdivis\u00f5es, como a IA generativa.<\/p>\n\n\n\n No ambiente industrial, a Intelig\u00eancia Artificial possibilita o desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es personalizadas<\/strong> para as necessidades espec\u00edficas de cada empresa, contribuindo com a evolu\u00e7\u00e3o da Ind\u00fastria 4.0.<\/p>\n\n\n\n See also: <\/strong>A IA Aplicada ao Processo Decis\u00f3rio na Ind\u00fastria<\/a><\/p>\n\n\n\n O Machine Learning, ou aprendizado de m\u00e1quina, pode ser definido como a capacidade de autoaprendizado<\/strong> conferida \u00e0 sistemas tecnol\u00f3gicos de diferentes segmentos atrav\u00e9s de padr\u00f5es previamente estabelecidos.<\/p>\n\n\n\n O ML \u00e9 caracterizado por sistemas inteligentes com a capacidade de fazer an\u00e1lises e previs\u00f5es a partir de dados robustos. Os resultados s\u00e3o utilizados para diferentes finalidades, como tomada de decis\u00f5es corporativas, detec\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es inusitados, reconhecimento de voz, entre outros fatores.<\/p>\n\n\n\n Esses sistemas conseguem reproduzir uma a\u00e7\u00e3o a partir da exposi\u00e7\u00e3o a padr\u00f5es j\u00e1 definidos como ideais e da an\u00e1lise estat\u00edstica. Essas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o armazenadas em hist\u00f3ricos e trabalhadas de forma autom\u00e1tica<\/strong> and independente<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n O Machine Learning funciona por meio de combina\u00e7\u00e3o de dados de entrada e sa\u00edda<\/strong>. Esses dados s\u00e3o usados para treinar e criar algoritmos que ser\u00e3o necess\u00e1rios para formar o comportamento da m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n Essas combina\u00e7\u00f5es resultam em v\u00e1rios algoritmos que, por sua vez, reproduzem uma s\u00e9rie de comportamentos distintos. Existem, basicamente, quatro tipos de algoritmos utilizados no aprendizado de m\u00e1quina, que s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n See also: <\/strong>T\u00e9cnicas e aplica\u00e7\u00f5es para a an\u00e1lise de dados na ind\u00fastria<\/a><\/p>\n\n\n\n Embora sejam comumente usados como sin\u00f4nimos, a Intelig\u00eancia Artificial e o Machine Learning n\u00e3o s\u00e3o a mesma coisa e, consequentemente, possuem fun\u00e7\u00f5es diferentes.<\/p>\n\n\n\n The Intelig\u00eancia Artificial utiliza os conceitos de Machine Learning para atuar<\/strong>, reproduzindo-os em outras ferramentas que formam o seu imenso cat\u00e1logo de a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Enquanto a Intelig\u00eancia Artificial sustenta a ideia de que uma m\u00e1quina \u00e9 capaz de imitar o comportamento humano, no Machine Learning, a m\u00e1quina \u00e9 ensinada a tomar decis\u00f5es, com base em par\u00e2metros estabelecidos e reconhecimento de padr\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n A Intelig\u00eancia Artificial tem ampliado o campo de atua\u00e7\u00e3o na ind\u00fastria. O conceito pode ser utilizado em aplica\u00e7\u00f5es capazes de colaborar com a otimiza\u00e7\u00e3o dos processos<\/strong>, the aumento da produtividade<\/strong>, the acelera\u00e7\u00e3o dos resultados<\/strong> and the melhoria da gest\u00e3o do segmento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Com os in\u00fameros recursos permitidos pelo uso de IA, atividades complexas s\u00e3o simplificadas, os processos ganham mais efici\u00eancia e precis\u00e3o, enquanto a produtividade alcan\u00e7a uma escalabilidade dif\u00edcil de mensurar, mas, sem d\u00favida, com um abismo gigantesco em compara\u00e7\u00e3o com o processo produtivo tradicional.<\/p>\n\n\n\n Na pr\u00e1tica, a Intelig\u00eancia Artificial pode ser aplicada nas seguintes atividades industriais<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n O Machine Learning impulsionou o processo de desenvolvimento da ind\u00fastria. Conhe\u00e7a seus principais benef\u00edcios para o setor industrial:<\/p>\n\n\n\n Como vimos, o Machine Learning funciona a partir de algoritmos criados para que sistemas reproduzam a\u00e7\u00f5es esperadas. Esses algoritmos analisam dados operacionais em tempo real, otimizando a produ\u00e7\u00e3o<\/strong> and identificando \u00e1reas de melhoria<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Outra aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 a utiliza\u00e7\u00e3o de sistemas preditivos para a gest\u00e3o de ativos<\/strong>. Com isso, \u00e9 poss\u00edvel praticar a manuten\u00e7\u00e3o preventiva com mais planejamento e precis\u00e3o, reduzindo o tempo de inatividade das m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 desta forma que opera o sistema de preven\u00e7\u00e3o de paradas desenvolvido pela Altus<\/strong> e que tem o objetivo de identificar altera\u00e7\u00f5es no funcionamento de plataformas de trabalho.<\/p>\n\n\n\n Logo que percebe que h\u00e1 algo de errado, o sistema emite alertas que permitem o reparo \u00e1gil da m\u00e1quina, antes que ela seja for\u00e7ada a pausar as suas fun\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n A efici\u00eancia energ\u00e9tica est\u00e1 na mira da ind\u00fastria, um dos setores que mais consomem energia el\u00e9trica, o que gera muitos custos para o segmento e para o pa\u00eds. Mais uma vez, as inova\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas t\u00eam muito a oferecer nesse quesito.<\/p>\n\n\n\n Com o Machine Learning, \u00e9 poss\u00edvel desenvolver equipamentos capazes de monitorar e otimizar o consumo de energia<\/strong> nesses ambientes, evitando desperd\u00edcios e reduzindo os custos relacionados a esse servi\u00e7o, al\u00e9m de resultar em boas pr\u00e1ticas de sustentabilidade.<\/p>\n\n\n\n Criar um sistema rigoroso e eficiente de controle de qualidade \u00e9 indispens\u00e1vel para a ind\u00fastria. O Machine Learning pode contribuir com a integra\u00e7\u00e3o de sistemas de vis\u00e3o computacional<\/strong> para a inspe\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de produtos.<\/p>\n\n\n\n Desta forma, \u00e9 poss\u00edvel identificar defeitos com precis\u00e3o e rapidez, evitando a reprodu\u00e7\u00e3o em grande escala de itens defeituosos e diminuindo os custos envolvidos nessa atividade.<\/p>\n\n\n\n Como resultado temos um n\u00famero maior de produtos fabricados dentro dos padr\u00f5es e menos desperd\u00edcio de material e de tempo de trabalho.<\/p>\n\n\n\n A previsibilidade \u00e9 uma das caracter\u00edsticas do Machine Learning. Essa vantagem vem sendo utilizada como forma de atingir um objetivo muito buscado pelas empresas em geral: a satisfa\u00e7\u00e3o do consumidor.<\/p>\n\n\n\n Uma maneira atual de alcan\u00e7ar esse objetivo \u00e9 oferecendo personaliza\u00e7\u00e3o de produtos, mesmo tendo que produzi-los em larga escala. Isso tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel com o Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n A ideia \u00e9 investir em sistemas de produ\u00e7\u00e3o flex\u00edveis<\/strong>, adaptados \u00e0s demandas do mercado com base em modelos de Machine Learning que, como vimos, conseguem prever e identificar informa\u00e7\u00f5es valiosas, como as prefer\u00eancias do consumidor.<\/p>\n\n\n\n Entregando aquilo que o cliente deseja, a empresa garante a sua satisfa\u00e7\u00e3o, investe em fideliza\u00e7\u00e3o e fomenta a sua competitividade, destacando a personaliza\u00e7\u00e3o como diferencial no mercado.<\/p>\n\n\n\n A partir das informa\u00e7\u00f5es coletadas, \u00e9 poss\u00edvel identificar potenciais riscos<\/strong> and prevenir acidentes<\/strong> causados pelo mau desempenho de m\u00e1quinas e equipamentos industriais, garantindo a integridade f\u00edsica do colaborador.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m das aplica\u00e7\u00f5es em seguran\u00e7a do trabalho, o Machine Learning tamb\u00e9m avan\u00e7a na seguran\u00e7a cibern\u00e9tica<\/a>, monitorando os acessos virtuais, impedindo a a\u00e7\u00e3o de amea\u00e7as digitais e o vazamento de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n See also: <\/strong>Conhe\u00e7a os dez pilares da Ind\u00fastria 4.0<\/a><\/p>\n\n\n\n Com o avan\u00e7o da Ind\u00fastria 4.0 e o fortalecimento das transforma\u00e7\u00f5es digitais<\/strong> em todos os setores, a expectativa \u00e9 que os recursos de IA e ML sejam ainda mais aprimorados e requisitados.<\/p>\n\n\n\n As empresas j\u00e1 perceberam que as novas tecnologias chegaram para ficar, que os resultados s\u00e3o favor\u00e1veis e que as vantagens s\u00e3o imensas, ou seja, s\u00e3o muitos pontos a favor dessa implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, o mercado consumidor est\u00e1 cada dia mais \u00e1vido pelos resultados eficientes e precisos<\/strong> que apenas uma f\u00e1brica inteligente pode oferecer.<\/p>\n\n\n\n Obviamente, n\u00e3o podemos negligenciar os muitos desafios enfrentados, como os investimentos financeiros, a desconfian\u00e7a de algumas empresas e as etapas de implementa\u00e7\u00e3o desses recursos.<\/p>\n\n\n\n O caminho \u00e9 longo, recheado de percal\u00e7os e exige muita determina\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de uma boa dose de coragem daqueles que possuem uma vis\u00e3o otimista do mercado. Mas, os resultados comprovados e os previstos s\u00e3o um est\u00edmulo eficiente para que esse barco esteja cada dia mais cheio de investidores.<\/p>\n\n\n\n O Machine Learning e a Intelig\u00eancia Artificial s\u00e3o sin\u00f4nimos de efici\u00eancia, agilidade, seguran\u00e7a, controle e qualidade, caracter\u00edsticas essenciais para um processo produtivo industrial<\/a> de excel\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n A perspectiva \u00e9 que tais recursos sejam alvos de estudos de aperfei\u00e7oamento<\/strong> para que atendam \u00e0s novas demandas do mercado e alcancem ainda mais setores de forma democr\u00e1tica e eficiente.<\/p>\n\n\n\n See also: <\/strong>Entenda o impacto da IoT na ind\u00fastria<\/a><\/p>\n\n\n\nO que significa Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n
Como o Machine Learning funciona?<\/h3>\n\n\n\n
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Quais s\u00e3o as diferen\u00e7as entre Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n
Aplica\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial na ind\u00fastria <\/h2>\n\n\n\n
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Como o Machine Learning est\u00e1 transformando a ind\u00fastria? <\/h2>\n\n\n\n
Otimiza\u00e7\u00e3o de processos <\/h3>\n\n\n\n
Melhoria da efici\u00eancia energ\u00e9tica<\/h3>\n\n\n\n
Controle de qualidade<\/h3>\n\n\n\n
Personaliza\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
Seguran\u00e7a industrial <\/h3>\n\n\n\n
O futuro da Ind\u00fastria 4.0 com IA e Machine Learning <\/h2>\n\n\n\n
Invista em tecnologia industrial com a Altus<\/h2>\n\n\n\n