Machine learning: aplicações práticas na indústria

Ao acessar uma loja virtual, é muito frequente encontrar “robôs assistentes” oferecendo ajuda e tirando dúvidas dos usuários. 

Isso ocorre graças à chamada machine learning (aprendizagem de máquina), tecnologia amplamente utilizada no B2C, que é a forma de comércio tradicional entre empresas que vendem serviços e/ou produtos para pessoas físicas, porém utilizando um ambiente virtual (e-commerce).

Mas essa ferramenta também vem sendo cada vez mais difundida no meio industrial, com aplicações específicas para cada área de atuação da empresa. 

E é sobre isso que você lerá neste artigo. Confira! 

O que é machine learning? 

O conceito de machine learning está relacionado com máquinas capazes de aprender por conta própria. 

Esse aprendizado permite previsões baseadas em grandes quantidades de dados (Big Data), através de um ramo da Inteligência Artificial fundamentado sobre o reconhecimento de padrões, capaz de extrair conhecimento independentemente da experiência.

Machine learning é uma ferramenta que “ensina” os computadores a decodificar informações complexas e em grande escala, de forma independente, através da análise de dados e da programação de algoritmos específicos. 

Dessa maneira, as máquinas aprendem a partir da experiência e de dados vistos anteriormente.

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Como funciona e como aplicar o machine learning na indústria?

O setor industrial é um mercado em expansão para a tecnologia de machine learning. Há uma vasta gama de oportunidades para a utilização de equipamentos que identifiquem padrões nas indústrias.

A utilização de máquinas inteligentes é recomendada para empresas que utilizam lean manufacturing (produção enxuta), pois o machine learning permite alto controle de qualidade, identificando possíveis falhas durante o processo de fabricação dos produtos, otimizando a produção e agilizando as entregas.

No caso de fábricas cujas máquinas são conectadas às redes de e-commerce, o machine learning possibilita a automação da produção sob demanda.

Tipos de abordagem do machine learning 

O método de aprendizagem utilizado pelo machine learning pode ser classificado das seguintes maneiras:

Machine learning por meio de aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, a máquina constrói um modelo baseado em dados e respostas conhecidos e pré-estabelecidos por meio de técnicas de classificação e regressão.

As técnicas de classificação aplicam algoritmos que classificam os dados em categorias, como imagens, e-mails, reconhecimento de voz, dados bancários, etc. 

Já as técnicas de regressão utilizam algoritmos para previsão de dados e respostas contínuas, como nos casos de previsão de temperatura e de demanda de energia. 

Machine learning por meio de aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado consiste na análise de dados aleatórios para encontrar padrões ocultos que possam ser utilizados para algum fim específico. 

Tem aplicação em pesquisas de mercado, sistemas de recomendação de filmes e músicas, sequenciamento genético, mapeamento de fluxos de dados, entre outros.

Machine learning por aprendizagem semi-supervisionada

Se trata de uma combinação dos aprendizados supervisionado e não supervisionado. 

Machine learning por meio de aprendizado por reforço

No aprendizado por reforço, a máquina busca aprender qual é a melhor escolha a ser tomada em uma situação, considerando as circunstâncias nas quais a ação será executada.

Neste caso, a máquina irá observar uma opção dentre o conjunto de cenários futuros possíveis e, com base nisso, optar por uma ação. 

Ela irá receber a recompensa associada a essa ação específica e nesse estado específico, obtendo as informações dessa combinação. 

O processo se repete até que a máquina seja capaz de fazer a melhor escolha para cada cenário possível.

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Vantagens do machine learning na indústria

O machine learning é capaz de resolver a maioria dos problemas complexos enfrentados pela indústria, inclusive os relacionados à produtividade. 

Os algoritmos de aprendizado de máquina são desenvolvidos visando trazer maior precisão preditiva a cada etapa do processo produtivo. Muitos deles são interativos, buscam o aprendizado contínuo e resultados otimizados.

Listamos alguns dos benefícios que o machine learning pode proporcionar à indústria:

• Fábricas inteligentes, com processo produtivo automatizado e monitorado de perto;
• Produção pontual de produtos customizados e sob medida;
• Máquinas que interagem com seres humanos, sistemas de software e produtos através da Internet;
• Instalação de redes digitalizadas avançadas para coleta e transferência de dados;
• Produção inteligente, caracterizada por ações preventivas e produção adaptativa;
• Automação das inspeções, supervisão, modificações e comunicação.

Qual o futuro das indústrias no machine learning?

Em relatórios divulgados ano passado pelo Gartner (empresa americana de consultoria), a empresa já previa que, até o final de 2020, as tecnologias de Inteligência Artificial, incluindo machine learning, estariam presentes em quase todos os novos produtos e serviços de software.

O machine learning na indústria vem transformando o modo de operação de fábricas brasileiras. Essa tendência mostra que a Inteligência Artificial não está mais presente apenas nos filmes de ficção científica. Ela é hoje uma realidade que pode contribuir para o aumento da produtividade nas indústrias.

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