Qual modelo de Inteligência Artificial ideal para estimar dados na indústria?

Combined 3D scanner and robotic arm automate scanning. Optical 3D coordinate measuring machine.
Fonte: Sastra Robotics

Diversos modelos da Inteligência Artificial (IA) podem ser utilizados para resolver diversas tarefas. A depender da tarefa que vai ser executada, existem modelos mais adequados de IA que podem facilmente resolver problemas a partir de um conjunto de dados.

Um dos modelos mais usados é o de classificação. A partir de um conjunto dados de treinamento, é possível classificar elementos de acordo com rótulos previamente definidos. Vamos supor que foram instalados sensores da internet das coisas na saída do processo produtivo de algum produto acabado que utiliza uma certa quantidade de insumos e que possui diversos atributos, tais como: cor, tamanho, espessura, peso e etc. Um modelo de classificação pode ser utilizado para definir se o produto final está de acordo com as normas e padrões definidos pela indústria ou não.

A partir dos atributos de outros produtos, com defeito e sem defeito, é possível construir um classificador capaz de detectar quando um determinado produto não está dentro do padrão de qualidade necessário. Dentro de um processo produtivo, tal classificação pode ser útil na detecção de problemas maiores e alguma etapa e alertar responsáveis automaticamente, diminuindo perdas e evitando que um produto com defeito chegue ao cliente final. Além de detectar problemas a partir do produto final, pode-se monitorar o mesmo durante sua produção ou até mesmo antes de produzi-lo. Uma outra aplicação pode ser na seleção de insumos, muito útil na indústria alimentícia onde falta de qualidade de um ingrediente pode causar danos no alimento produzido como um todo.

Um outro modelo muito utilizado para estimar dados é o de regressão. Modelos de regressão são utilizados para estimar números a partir de um conjunto de dados. Em vez de classificar de acordo com um conjunto de rótulos previamente definidos, algoritmos baseado em regressão são capazes de prever preços, probabilidades de defeitos em máquinas e uma infinidade de problemas que envolvem estimativa de números e não apenas de etiquetas. Voltando ao exemplo do processo produtivo, pode-se estimar de acordo com o fluxo da matéria prima entre diversas máquinas, o tempo de produção, a quantidade produzida ou até mesmo quanto tempo uma máquina pode operar sem paradas para manutenção

Portanto, classificação e regressão são modelos com objetivos distintos e que podem ser bem aproveitados dependendo da tarefa em vários problemas industriais.

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