A revolução da aprendizagem automática para a automação na indústria transformadora | Eland Cables

Máquinas com capacidade para aprender podem parecer como algo de ficção científica, vinda de um futuro distante. No entanto, muitas indústrias são afetadas pela, e podem tirar benefícios da, aprendizagem automática, e 2017 será o primeiro ano em que veremos o impacto real das tecnologias de aprendizagem automática. A automação é integral à indústria transformadora e a aprendizagem automática tem o potencial de levar as coisas para o próximo nível. Os fabricantes terão de acompanhar essa tendência, o que está a aumentar como nunca antes a sua dependência dos centros de dados.

Mesmo agora, os fabricantes têm capacidade para recolher grandes quantidades de dados a cada hora, minuto e segundo de sensores ligados às suas linhas de produção. Estes dados podem ser usados para melhorar as operações, lidar com problemas do equipamento ou possíveis dificuldades, e alcançar vários objetivos que podem ajudar a aumentar a capacidade e atingir melhores margens. Mas o problema tem sido sempre analisar os dados e convertê-los, de forma eficiente em termos de tempo e custos, em informações úteis.

É aqui que a aprendizagem automática entra em jogo. Trata-se de um subcampo da inteligência artificial (IA) que tenta conferir aos computadores a capacidade de aprender com a experiência, para serem máquinas reconhecedoras de padrões. Pode parecer simples, mas dá aos fabricantes o poder de otimizar as suas operações com a aprendizagem de padrões através da observação da linha de produção e respetivos fluxos de dados. Muito mais rápido do que qualquer ser humano, a aprendizagem automática pode analisar essas imensas quantidades de dados em tempo real e transformá-los em melhorias úteis que podem acelerar os ciclos de produção e reduzir custos, evitando erros e limitando anomalias.

Todos os fabricantes têm o potencial para integrar a aprendizagem automática nas suas operações, permitindo-lhes obter informações preditivas sobre a produção e, assim, tornarem-se mais competitivos. Para um setor que depende da eficiência e da otimização, isso é muito importante. O aumento nos rendimentos da produção através da otimização já está a fazer a diferença para os fabricantes aeroespaciais, de defesa, industriais e de alta tecnologia hoje. Os fabricantes são capazes de tirar mais proveito da sua capacidade produtiva e utilizar a aprendizagem automática para ajudar a otimizar a melhor combinação possível de máquinas, pessoal e fornecedores.

Tudo isso parece entusiasmante, mas a explosão da aprendizagem automática levou à necessidade de infraestrutura informática especializada que pudesse lidar com o volume de trabalho. Estes computadores são semelhantes aos sistemas de computação de alto desempenho (HPC) utilizados pelos cientistas, exigindo dos centros de dados energia, armazenamento na "cloud" e capacidade de refrigeração. As unidades de processamento gráfico (GPU), por exemplo, são um dos componentes que fazem com que os sistemas HPC funcionem. São, essencialmente, neurónios virtuais, mas, ao contrário do cérbero humano, usam quantidades extremamente grandes de eletricidade.

À medida que mais e mais fabricantes exigem o uso de centros de dados de alto nível para alimentar as suas necessidades de dados de aprendizagem automática, ter acesso a energia fiável será fundamental para os centros de dados no futuro. A capacidade de fornecer infraestruturas de energia fiáveis irá melhorar dramaticamente o desempenho e permitir que os fabricantes processem mais dados. A boa notícia é que os centros de dados também podem utilizar a aprendizagem automática para perceber onde é possível fazer melhoramentos aos seus próprios sistemas. A Google tem-na utilizado para os seus centros de dados para poupar energia que, apesar de parecer insignificante no papel, terá um enorme efeito de poupança de custos quando aplicada nos seus dezenas de milhares de servidores.

Os fabricantes têm capacidade para recolher grandes quantidades de dados, mas cada vez mais precisarão de depender de centros de dados com infraestrutura inteligente e eficiente. A tecnologia ainda é jovem, logo não é ainda claro o que será exigido aos centros de dados no futuro. Mas, o que já é claro é que os centros de dados deverão ter capacidade para lidar com as necessidades dos clientes da indústria transformadora em todo o mundo à medida que a aprendizagem automática para automação se torna a norma.