Tecnologia na indústria: como aplicar machine learning na tomada de decisões

Escrito por LogAp

segunda-feira, 13
de set
de 2021

Você já parou para pensar em como os serviços de streaming de música, podcasts e séries conhecem tão bem as suas preferências, ao ponto de combinarem em uma playlist indicações que têm tudo a ver com conteúdos que você está consumindo em determinado momento da vida? Isso é um dos resultados do machine learning (conhecido, em Português, como aprendizado de máquina) aplicado na prática.

**O que é o machine learning?**

Machine learning é um campo de aplicação da Inteligência Artificial (IA) que fornece aos computadores a capacidade de aprender, melhorando sua performance e se adaptando a diferentes situações, sem a necessidade constante de um programador imputando comandos ao sistema. Esse aprendizado da máquina torna as tecnologias mais úteis, versáteis e mais próximas da sua vida e dos seus negócios.

Há décadas a ciência da computação contribui para o desenvolvimento e evolução de aplicações tecnológicas capazes de aprender com a experiência. Reunidas como um segmento da Inteligência Artificial (IA), essas ferramentas estão se tornando cada dia mais presentes nas plataformas e sistemas. Aplicações importantes de machine learning podem ser facilmente encontradas na Indústria 4.0, as quais também envolvem geralmente o uso de técnicas de Big Data, ou seja, da manipulação de grandes volumes de dados advindos de variadas fontes e com diversos formatos.

A capacidade de fazer as máquinas aprenderem, com o objetivo de se aperfeiçoarem de maneira automatizada, permite, por exemplo, que as aplicações captem e compreendam o meio em que são aplicadas, bem como as preferências de seus usuários, e sejam, assim, capazes de fornecer melhores experiências conforme o uso. Machine learning, afinal, é muito mais do que abrir a Netflix e encontrar uma seleção de indicações do que assistir. Confira algumas áreas em que essa tecnologia já está sendo usada para gerar resultados na indústria e nos negócios:

Machine learning e a segurança de TI

Com o volume de dados gerados diariamente, um dos focos dos desenvolvedores e especialistas em segurança de tecnologia é manter as informações protegidas. Desta forma, os sistemas são condicionados a encontrar e evitar fraudes e falhas que possam causar prejuízos para empresas e pessoas físicas.

Um exemplo da utilização de machine learning na segurança de TI são as análises de comportamento de clientes de cartões de crédito. Milhares de titulares de cartões já foram poupados de compras indevidas quando os sistemas de operadoras de crédito perceberam que um padrão de consumo diferente estava sendo aplicado, o que pode acontecer quando informações pessoais são clonadas.

Antecipação na manutenção industrial

Utilizar machine learning na indústria é uma das formas de antecipar problemas e providenciar a manutenção preditiva dos equipamentos. Por meio da combinação de análise de dados e algoritmos de aprendizado, as empresas que usam Big Data de forma estratégica conseguem usar informações geradas pelos equipamentos para prever quando as máquinas poderão apresentar falhas e desgastes.

Esse é um dos fatores que fazem os clientes do Windbox utilizarem o Athenas Plant em suas indústrias. Por meio de Big Data, os dashboards dessa ferramenta apresentam informações que mostram para o gestor a antecipação de um problema.

Ajuste de produção e demanda

O uso da aprendizagem de máquina está diretamente ligado à produção industrial quanto ao ajuste de produção de acordo com a demanda. Quando um determinado produto está saindo do estoque em uma velocidade considerada fora do padrão, o sistema pode indicar ao setor de produção que algo está diferente. Com isso, deve ser realizado um contato entre a equipe de produção e a equipe comercial para entender a mudança de padrão e ajustar a demanda em relação à busca por determinado produto.

Essa tomada de decisão, com base em machine learning, torna o processo mais rápido e eficiente, trazendo melhores resultados para toda a cadeia produtiva e de distribuição.

Informação e tecnologia fazem o machine learning acontecer

Esses são alguns exemplos da aplicação que o aprendizado de máquina pode gerar para os negócios, mas o que se pode alcançar com o machine learning vai além. Por meio do cruzamento de dados, e da forma como essas informações são recebidas pelo sistema, diferentes aplicações podem ser dadas aos computadores.

Existem três principais categorias de aprendizado de máquina que refletem como computadores são ensinados:

Aprendizado supervisionado

Considere o problema de diferenciar veículos de quatro ou duas rodas com base em imagens. No aprendizado supervisionado, o sistema de machine learning será exposto a milhares de exemplos mostrando a diferença entre carros e motos com base em quantas rodas cada um deles tem. Cada exemplo estará previamente identificado como sendo de um veículo com quatro ou duas rodas, e o sistema então aprenderá no que consiste essa diferença. Nesse processo, conhecido como treinamento, é como se um professor estivesse presente para ensinar à máquina e dizer quando ela acerta ou erra.

O próximo passo é utilizar, de fato, a máquina para indicar quais veículos são de um grupo ou de outro. O detalhe é que as imagens de veículos a serem apresentadas nunca foram vistas pela aplicação, e, visto que ela aprendeu, será capaz de responder corretamente mesmo assim!

Esse tipo de aprendizado de máquina é um dos mais conhecidos e aplicados, permitindo resolver tarefas diversas em termos de dificuldade e de domínio, como classificar produtos e serviços com base em características conhecidas previamente, prever quando um certo componente de um aerogerador está prestes a falhar e muitas outras.

Aprendizado não supervisionado

A aprendizagem não supervisionada não leva em conta um banco de dados com exemplos previamente classificados, ou seja, a figura de um professor que conhece as respostas certas durante o treinamento não existe. Neste caso, o computador chega aos resultados, por exemplo, com base em métricas de similaridade calculadas a partir dos dados e técnicas de agrupamento.

Neste caso, o resultado da técnica aplicada pode ser uma classificação mais genérica das entidades de interesse, como separar clientes de uma concessionária entre compradores de carros vermelhos dos que preferem os brancos.

Aprendizado por reforço

Outra forma de se buscar o aprendizado de máquina é desenvolver um mecanismo de ensinar o sistema a priorizar uma ação ou outra em determinada situação. Neste formato, o computador aprende que algo é mais importante, e que a partir da escolha certa será recompensado.

É a situação aplicada nos sistemas de carros que não precisam de motorista, por exemplo. O sistema saberá que atrasos podem ocorrer por diferentes motivos: por ter se envolvido em um possível acidente ou por ter ficado parado por uma causa externa. Neste caso, ficar parado por algo que não foi provocado por ele não vai causar penalidade, sendo assim, ele fará o possível para receber uma recompensa.

Machine learning é o futuro em ação

As aplicações do aprendizado de máquina são inúmeras e com um potencial gigantesco de crescimento. Por isso, as empresas de tecnologia investem em capacitação, experimentação e aplicação de conhecimentos dessa área no desenvolvimento de novas ferramentas e possibilidades dentro de sistemas que já existem.

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