Redes neurais artificiais e suas aplicações na indústria

Foto: Marketing Insider Group

Redes neurais são responsáveis na computação por resolver problemas complexos, processando dados de forma semelhante ao cérebro humano. O cérebro pode ser considerado uma máquina complexa capaz de processar várias coisas de forma paralela através de neurônios numa velocidade muito alta. Nas redes neurais artificiais o processamento se dá a partir de camadas e neurônios conectados, da mesma forma que no cérebro humano, que podem receber valores de entrada e processar saídas de acordo com o treinamento.

A redes neurais artificiais são projetadas para uma finalidade específica. Portanto, no treinamento, deve-se ter bem definido o que vai ser aprendido. Dois princípios norteiam o aprendizado, (1) o conhecimento é obtido a partir de etapas de aprendizagem e (2) são utilizados pesos sinápticos, uma espécie de conexão entre neurônios que possuem, para armazenar o conhecimento formando uma rede de elementos de processamento de neurônios conectados.

Existem várias vantagens de se utilizar redes neurais, a seguir serão destacadas algumas delas:

  • Capacidade de aprendizagem: a partir de um conjunto de dados de treinamento produzir saídas a partir de entradas repetidamente.
  • Auto-organização: redes neurais são capazes de ajustar automaticamente os pesos entre os neurônios a fim de melhorar a aprendizagem e produzir saídas desejadas
  • Tolerante a falhas: assim como o cérebro humano, se uma parte da rede neural for comprometida ou não responder de forma adequada ainda é possível continuar operando de forma aceitável.
  • Flexibilidade: a flexibilidade, com diversas arquiteturas e modelos,  proporciona a aplicação de redes neurais em diversos problemas
  • Processamento em tempo real: a partir do princípio do paralelismo, redes neurais conseguem processar dados de forma muito rápida, o que pode ser muito útil em aplicações que necessitam de respostas em tempo real.

O aprendizado de uma rede neural pode se dar de 3 formas:

  • Supervisionada: no qual é necessário ter um conjunto de entradas e saídas desejadas para treinamento da rede;
  • Não-supervisionado: aqui a rede neural tenta a partir dos dados determinar propriedades e a partir disso realizar o aprendizado;
  • Híbrido: basicamente é uma mistura entre aprendizado supervisionado e não supervisionado. Como as redes neurais trabalham em camadas, essa divisão pode ser feitas entre elas, entre os dois tipos de aprendizado, para construção de modelos desse tipo;

 

Mas afinal, onde podemos aplicar redes neurais?

Reconhecimento de voz: a partir de um conjunto de vozes para treinamento, redes neurais podem ser capazes de reconhecer vozes de pessoas e até mesmo definir a autoria daquela voz. Novos estudos tentam introduzir redes neurais para fazer com que robôs consigam reconhecer comandos e auxiliando, por exemplo, deficientes físicos no controle a controlarem robôs com a voz em linha de produção.

Reconhecimento de imagens: a partir de padrões, pode-se reconhecer letras, figuras, pessoas e uma infinidade de elementos a partir de redes neurais que podem ser de fundamental para cada tipo de indústria.

Controle de qualidade na indústria: redes neurais podem ser usadas verificar a qualidade de matérias primas e, portanto, ajudar na garantia de qualidade de produtos finais. Existe até aplicações específicas de garantia de redução de variabilidade em ingredientes utilizados na indústria alimentícia.

Prevenção de falhas e controle de manutenção: apoiando em decisões gerenciais para disparar manutenções preventivas.

Previsão de produção: muito importante na indústria para alinhar produção e demanda para garantir que o que foi produzido será absorvido pelo mercado.

 

 

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