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Ivan Nunes da Silva
Ivan Nunes da Silva

Professor doutor da Escola de Engenharia de São Carlos/USP

"Redes neurais acrescentam qualidade e produtividade."

O que as Redes Neurais Artificiais podem fazer pela indústria

O que são redes neurais artificiais e por que aumentam rapidamente suas aplicações na empresa. Ivan Nunes da Silva, professor doutor da Escola de Engenharia de São Carlos/USP, dedicou sua palestra no II NEI International Industrial Conference & Show a responder essas questões.

Atenção especial foi dada à comparação entre os resultados obtidos pelas técnicas consideradas convencionais e os resultados superiores obtidos pelas Redes Neurais Artificiais - RNA.

As soluções inovadoras proporcionadas pela aplicação das RNA decorrem da exploração de suas habilidades intrínsecas, entre as quais a adaptação por experiência, capacidade de aprendizado, habilidade de generalização, organização de dados, tolerância a falhas, armazenamento distribuído e facilidade de prototipagem.

Entre as possíveis aplicações na integração dos negócios da indústria, o palestrante destacou a otimização dos processos de manufatura, previsões de vendas de produtos e serviços, classificação automática de padrões, diagnóstico de falhas, processamento e análise de sinais e imagens. Nessa lista de possibilidades, ele incluiu ainda previsões sobre o comportamento de ações no mercado financeiro e análise de perfis de crédito.

Sistemas inteligentes

As redes neurais são uma das cinco áreas reunidas sob a denominação de sistemas inteligentes. Basicamente, as redes neurais são modelos computacionais inspirados nos mecanismos de aprendizagem do cérebro humano tentando emular sua habilidade de resolver problemas, um objetivo bastante ambicioso se considerarmos que o cérebro humano tem 100 bilhões de neurônios que mantêm entre si 60 trilhões de conexões - as sinapses.

A indústria que deseja usar as redes neurais precisa atender três requisitos apenas, segundo o professor Ivan. Para ser usada em qualquer aplicação, independente da complexidade, a única exigência é disponibilizar alguns dados, ou seja, medidas que regem o comportamento do sistema. Devido ao próprio mecanismo que permite à rede aprender por meio de dados quantitativos relacionando entradas e saídas, ocorre a extração automática do comportamento que rege a dinâmica do sistema. Para ser usada em qualquer aplicação, uma das poucas tarefas exigidas é a seleção das variáveis de entrada no sistema para que ele produza as variáveis de saída.

As vantagens para o negócio

As vantagens da integração das redes neurais nas atividades da empresa começam pela simplificação de modelos matemáticos complexos substituídos por modelos baseados em RNA, uma simplificação que leva ao aumento de produtividade. Após treinamento em RNA, a obtenção de respostas é muito rápida, permitindo seu uso em sistemas de tempo real. Uma vez implantado o sistema, os dados de diferentes setores da indústria podem ser relacionados para extração de tendências eventuais.

Especificamente para os setores de manufatura, manutenção e planejamento, o palestrante relaciona as seguintes vantagens do uso das RNA:

  • organização de tarefas de manufatura em lotes que operam com restrições;
  • planejamento baseado em conhecimento;
  • gerenciamento e otimização de tarefas de manutenção;
  • supervisão e funcionamento de redes de automação industrial, integrando a comunicação entre as máquinas;
  • otimização das operações envolvendo processos e logística;
  • otimização de recursos energéticos e dos meios de produção;
  • detecção e identificação de falhas de instrumentação;
  • diagnóstico de falhas em redes de automação industrial;
  • ações de autorrecuperação após a ocorrência de falhas;
  • classificação automática de produtos;
  • detecção de desgaste de ferramenta e tempo de vida útil;
  • controle de máquinas e dispositivos industriais;
  • controle de sistemas automáticos, como freios ABS, suspensão ativa e controle da tração.

Veja entrevista com o palestrante





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