Deep Learning: o “divisor de águas” na automação e eficiência de produção na indústria

O Deep Learning vai mudar a indústria. Máquinas assumirão tarefas que exigem inteligência humana. Com a crescente digitalização dos processos e coleta de dados nas empresas, o uso de Deep Learning também aumentará, permitindo uma colaboração mais eficaz entre pessoas e máquinas. Isso revolucionará a automação e a produção e levará a processos de tomada de decisão mais eficientes e precisos, assim como maior produtividade com custos de desenvolvimento significativamente menores.

Em nosso podcast “SICKnificant”, conversamos com Dr. Christoph Eichhorn, Gerente de produto estratégico para serviços e soluções digitais, sobre as possibilidades do Deep Learning, sobre aliviar as pessoas de tarefas cansativas e sobre aumentar a qualidade.

O Deep Learning se tornou cada vez mais importante nos últimos anos como uma parte integrante da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, graças à crescente disponibilidade de dados e poder de computação. A tecnologia está revolucionando a automação na produção e em outras áreas, permitindo que as máquinas executem tarefas que antes exigiam inteligência humana. Dr. Christoph Eichhorn, responsável por soluções de IA na SICK, explica da seguinte maneira: “O Deep Learning é parte integrante do aprendizado de máquina. Para isso são utilizadas redes neuronais artificiais, as chamadas “deep neural networks”, que conseguem lidar também com situações complexas. Elas podem assumir processos complicados de tomada de decisão, por exemplo, no controle de qualidade, e permitem que as empresas automatizem e digitalizem cada vez mais processos. Isso eleva a eficiência da produção a um novo nível.”

Digitalização e inteligência artificial

O conceito da digitalização na indústria já se desenvolveu muito nos últimos anos. Dados de sensores, assim como de outras fontes, que até então eram utilizados principalmente para o controle direto do processo, são armazenados no âmbito da digitalização e, assim, ficam disponíveis em um nível mais abstrato. Coletar os dados não é suficiente. A inteligência artificial desempenha um papel muito importante quando se trata de extrair desses dados a essência que pode levar a uma maior otimização.

Um exemplo para isso é um aplicativo da indústria madeireira, no qual uma rede neuronal pode ser treinada com vários gigabytes de dados de treinamento, tomando decisões com mais precisão, rapidez e persistência do que é possível apenas com o olho humano. Esta rede é menor que um megabyte e, ainda assim, conta com uma enorme riqueza de experiência. O conceito pode ser transferido a quantos casos de uso forem necessários.

Automação com valor agregado baseado em IA

Mas nem sempre são necessárias quantidades tão grandes de dados para se beneficiar da inteligência artificial. A implementação de projetos de Deep Learning pode variar muito e depende dos requisitos individuais do cliente. Formular esses requisitos e expectativas nem sempre é fácil, mas é um pré-requisito para o uso bem-sucedido da inteligência artificial. “Para simplificar: só é possível obter o resultado desejado com a inteligência artificial se você souber o que quer. Uma vez que isso fica esclarecido, todos os clientes podem encontrar uma solução simples e flexível para seu problema”, explica Eichhorn.

“Graças à IA, nossos clientes podem automatizar tarefas que, no passado, eram extremamente difíceis de automatizar. Bons exemplos para isso são os controles de qualidade e montagem com peças reflexivas, a verificação de pontos de solda ou a classificação de produtos naturais. Na maioria das vezes, esses são trabalhos demorados, que ocupam muito tempo valioso dos especialistas e que, por isso, muitas vezes são realizados somente em amostras aleatórias.”

Treinamento de redes neuronais artificiais

A automação está vivendo uma mudança de paradigmas devido à utilização de Deep Learning. Em vez de descobrir quais detalhes são relevantes para uma decisão, a fim de fornecer uma série de regras concretas, exemplos são usados. O algoritmo aprende a tomar decisões por conta própria. “Nós treinamos uma solução, em vez de programá-la, o que é visivelmente mais rápido e eficiente. No entanto, é importante enfatizar que o Deep Learning não representa uma alternativa à expertise humana. Ela continua sendo necessária para podermos explorar ao máximo todo o potencial da tecnologia. O Deep Learning apoia e expande as habilidades humanas”, explica Eichhorn, e conclui: “Graças às nossas ferramentas de Deep Learning fáceis de usar, os usuários que conhecem seu problema podem resolvê-lo por conta própria, sem conhecimentos profundos de programação. Isso porque só eles sabem o que é – e o que não é – importante para a solução e podem escolher exemplos de treinamento adequados melhor do que ninguém. Com as nossas ferramentas, eles podem iniciar o treinamento de uma inteligência artificial de maneira totalmente intuitiva, e assim solucionar uma tarefa extremamente específica e individual.”

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