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Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia programada para simular a inteligência humana e, a partir disso, ter algum nível de autonomia para tomar decisões e resolver problemas lógicos.
A ideia de uma “máquina que pensa” nasceu do matemático e criptógrafo britânico Alan Turing, em 1950, e vem evoluindo desde então. Hoje, se você trabalha ou não com tecnologia, a inteligência artificial é um tema bastante cotidiano.
A Inteligência Artificial é uma tecnologia que permite simular o comportamento humano
Inteligência artificial é uma tecnologia que permite criar máquinas e sistemas computacionais cujo funcionamento tem alguma autonomia ao simular o comportamento humano.
Em geral, a IA é treinada por meio da absorção de uma grande quantidade de dados, a partir dos quais busca por padrões e associações. Essas informações são processadas para que consigam simular previsões de eventos futuros e, assim, possam tomar decisões.
A vantagem da inteligência artificial sobre um trabalhador comum é o volume de dados que ela consegue avaliar e processar em um curto espaço de tempo. Softwares com IA conseguem absorver informações 365 dias por ano, 24 horas por dia sem pausas, o que supera facilmente a capacidade humana de aprendizado.
A inteligência artificial está presente em vários segmentos da sociedade, como indústria, medicina, transporte, economia, educação, entre outros.
Alguns exemplos de softwares que usam a tecnologia e que estão em alta no momento são o DALL-E 2 (inteligência artificial que cria imagens e chatbot que usa IA para realizar tarefas por escrito), as assistentes de voz como Siri e Alexa e os algoritmos de recomendações de conteúdos vistos em redes sociais e plataformas de streamings.
A inteligência artificial é capaz de aprender devido às instruções presentes no código do seu programa. São os algoritmos que determinam os conhecimentos que a IA deve ou não adquirir.
A partir disso, a tecnologia é exposta a milhares de padrões para que consiga reconhecer elementos e, assim, lidar com diferentes situações com autonomia. Nesse processo, as máquinas são expostas a um grande volume de dados e, a partir de análises e modelos estatísticos, identificam padrões e tendências.
Este sistema é conhecido como “aprendizado de máquina” e permite que com o tempo, as máquinas sejam capazes de fazer previsões cada vez mais precisas e tomar decisões autônomas.
Dentro deste processo, há dois tipos de aprendizagem: o Machine learning (aprendizado de máquina) e o Deep learning (aprendizado profundo).
O aprendizado de máquina adquire conhecimentos por meio da coleta, da organização e da categorização de um conjunto de dados. Com ele, a IA consegue interpretar as informações para tomar decisões e executar tarefas de forma automática e autônoma.
O aprendizado profundo simula as redes neurais em um processo semelhante ao da inteligência humana. Nesse formato, o sistema consegue compreender as informações de forma mais complexa e aprofundada. Com ele, a IA é capaz de aprender sem a necessidade de tanta interferência humana e reconhecer de forma mais assertiva imagens e falas.
É possível classificar as inteligências artificiais em três tipos: inteligência artificial estreita (ANI), inteligência geral artificial (AGI) e superinteligência artificial (ASI). Além dessa classificação nominal, elas também são divididas entre os grupos “IA fraca” e “IA forte”.
IA Fraca: a inteligência artificial estreita (ANI) é um exemplo, pois são sistemas treinados para cumprir uma única tarefa específica, como pilotar um veículo, pesquisar na internet ou jogar xadrez.
IA Forte: exemplos são a inteligência geral artificial (AGI) e a superinteligência artificial (ASI). A AGI é focada em simular a inteligência humana, com capacidade de resolver várias tarefas diferentes, tomar decisões, resolver problemas e planejar o futuro. Já a ASI tem como foco superar a capacidade de inteligência do cérebro humano. A superinteligência artificial é uma tecnologia ainda em desenvolvimento no mundo científico e, com ela, seria possível resolver cálculos complexos e humanamente impossíveis.
A inteligência artificial é considerada primordial para a transformação digital da sociedade e está se tornando cada vez mais uma prioridade para as grandes potências mundiais.
No cenário industrial, as IA’s estão otimizando cada vez mais os seus resultados e novas demandas surgem na tentativa de atingir o seu grau máximo de eficiência. O conceito de inteligência artificial vem sendo usado para falar sobre análises preditivas, realidade aumentada, robótica, softwares de diagnóstico de desempenho e muitos outros.
Mas como entender o desempenho de cada uma dessas aplicações na indústria? Neste tópico trazemos informações que podem esclarecer essa e outras dúvidas sobre o impacto da automatização na indústria por meio da Inteligência Artificial.
A Inteligência Artificial oferece resultados otimizados para a indústria através de soluções eficientes
A potencialização das habilidades melhoradas pelas IA’s podem contribuir de diversas maneiras para a operação das indústrias, como por exemplo:
Máquinas podem suportar condições extremas que seriam prejudiciais para a saúde dos funcionários de uma indústria. Câmeras de resfriamento, processos químicos e gerenciamento de materiais explosivos, por exemplo, podem ser realizados por meio da automatização. Alertas de segurança que apontam a necessidade de realização de manutenções e relatórios de desempenho em tempo real, indicando as melhores medidas a serem tomadas também são funcionalidades bastante úteis.
Com procedimentos inteiros realizados por máquinas capazes de tomarem decisões baseadas em dados, a agilidade e o aumento da produtividade são consequências naturais. O investimento na modernização dos processos da indústria rapidamente é compensado com os melhores resultados na produção.
As novas tecnologias são desenvolvidas para trabalharem utilizando a menor quantidade de recursos possíveis em termos de matéria-prima e de consumo energético. Portanto, a mitigação de erros e de desperdícios de operação são vantagens consideráveis.
A inteligência artificial diminui os erros de execução e usa os dados da operação para analisar o seu desempenho e fazer melhorias, por conta disso a qualidade da produção está sempre avançando.
Com a possibilidade de avaliar os designs propostos, identificar as variáveis de material, os pontos fracos para serem melhorados e a possibilidade de usar a realidade aumentada para fazer testes antes de colocar em produção, a IA proporciona um processo eficiente e original.
Cada setor da indústria recebe contribuições da inteligência artificial de uma maneira diferente. Empresas com forte estrutura de logística e estoque, por exemplo, podem se beneficiar desta tecnologia para identificação e controle da demanda.
Indústrias com cadeias produtivas que possuem diversos maquinários, como é o caso da automobilística, também percebem grandes efeitos com o uso da análise preditiva para identificar a necessidade de manutenções em suas máquinas.
A Enacom Group desenvolve soluções com Inteligência Artificial há 14 anos para os setores de Energia, Logística, Siderurgia, Saúde e Sustentabilidade. Esta tecnologia apresenta diversas possibilidades para o futuro da indústria e os seus resultados tendem a ser cada vez mais expressivos.
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