O futuro é cada vez mais tecnológico. E devemos aproveitar todos esses benefícios para melhorar a rotina no setor industrial.
Quando falamos em automação predial, temos que relembrar todo o passado até hoje, em que vivemos a Quarta Revolução Industrial. Essa era é caracterizada pela fusão de automação industrial avançada, tecnologias da informação e internet para criar um ambiente de produção altamente conectado, eficiente e inteligente.
A Indústria 4.0 representa uma revolução na maneira como as indústrias operam e produzem bens. E a Veman tem se destacado na aplicação desses princípios ao incorporar elementos-chave em sua abordagem de gestão de serviços, melhorando a eficiência e a qualidade de suas operações.
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Machine learning x deep learning: aprendizados diferentes ou complementares?
No segundo estágio sobre este assunto, depois de falarmos sobre as eras da Revolução Industrial, agora, aprofundaremos e trataremos sobre machine learning e deep learning. Mas, antes de começar, falaremos um pouco mais sobre o que cada um significa e como contribui para a rotina industrial.
Machine learning (aprendizado de máquina) e deep learning (aprendizado profundo) são subcampos da inteligência artificial (IA) que se relacionam, mas têm diferenças significativas em termos de abordagem: arquitetura e aplicação.
Veja as principais diferenças entre eles:
1. Arquitetura e algoritmos
Machine learning: é um campo amplo que engloba várias técnicas e algoritmos, incluindo regressão linear, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte (SVM), entre outros. Os algoritmos de machine learning são projetados para aprender relações entre dados por meio de características extraídas manualmente ou automaticamente.
Deep learning: é uma subárea do machine learning que se concentra em redes neurais artificiais profundas. Essas redes são compostas de várias camadas de neurônios (chamadas de redes neurais profundas) que podem aprender automaticamente as representações hierárquicas dos dados. Redes neurais profundas são especialmente adequadas para tarefas complexas de processamento de dados, como visão computacional e processamento de linguagem natural.
2. Representação de recursos
Machine learning: em muitos casos, em machine learning tradicional, os engenheiros de dados precisam extrair manualmente as características relevantes dos dados para alimentar os algoritmos. A qualidade dessas características pode afetar significativamente o desempenho do modelo.
Deep learning: é capaz de aprender automaticamente as características relevantes dos dados, eliminando a necessidade de extração manual de características. Isso é feito por meio das várias camadas da rede neural, que aprendem as representações progressivamente mais abstratas dos dados.
3. Volume de dados e complexidade
Machine learning: o machine learning tradicional é eficaz para tarefas com conjuntos de dados menores e menos complexos. Pode não funcionar bem em tarefas que envolvem grandes volumes de dados ou dados altamente não lineares.
Deep learning: se destaca em tarefas com grandes volumes de dados e complexidade intrínseca, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, tradução automática e muito mais.
4. Requisitos de hardware e treinamento
Machine learning: algoritmos de machine learning tradicionais geralmente não exigem hardware especializado e podem ser treinados em CPUs convencionais.
Deep learning: treinar redes neurais profundas pode ser intensivo em termos de recursos computacionais, geralmente requerendo GPUs ou TPUs (unidades de processamento de tensor) para acelerar o processo de treinamento.
5. Interpretabilidade
Machine learning: modelos de machine learning tradicionais, como árvores de decisão e regressões lineares, tendem a ser mais interpretáveis, o que significa que é mais fácil entender como esses modelos tomam decisões com base nos dados.
Deep learning: redes neurais profundas muitas vezes são consideradas caixas pretas, pois a interpretação de suas decisões pode ser desafiadora devido à complexidade das representações aprendidas nas camadas internas da rede.
Em resumo, o deep learning é uma subárea do machine learning que se destaca em tarefas complexas com grandes volumes de dados enquanto o machine learning tradicional é mais adequado para problemas mais simples e interpretação direta dos resultados. A escolha entre eles depende das necessidades e características específicas da tarefa em questão.
Pipelines de AI aplicadas a edifícios
No terceiro estágio sobre este assunto, trataremos sobre Pipes de AI. Este é um termo comum na área de inteligência artificial, podendo às vezes haver confusão devido à terminologia.
No entanto, há dois conceitos principais associados a pipelines de AI:
1. Pipeline de machine learning
Um pipeline de machine learning é uma sequência de etapas ou processos que são executados em uma ordem específica para construir, treinar e implantar um modelo de machine learning. Um pipeline de ML geralmente inclui etapas, como coleta de dados, pré-processamento, engenharia de recursos, treinamento de modelo, validação e implantação. Cada etapa é como um “elo” em um “pipeline”, e os dados fluem a partir dessas etapas de forma sequencial.
Importante: os fluxos de controle, incluindo portas lógicas e bibliotecas, são desencadeadas por insights gerados com machine learning.
2. Integração de modelos em um pipeline
Em alguns casos, diferentes modelos de inteligência artificial, como modelos de machine learning ou redes neurais, podem ser integrados em um processo ou pipeline para criar sistemas mais complexos. Isso pode envolver a combinação de modelos para tarefas específicas, como classificação de texto, visão computacional, processamento de linguagem natural e assim por diante.
Importante: as data sources e as automações são desencadeadas por insights gerados com machine learning.
A inteligência artificial aplicada em edifícios
A aplicação da inteligência artificial em edifícios está revolucionando a gestão e a eficiência dessas estruturas. Quatro exemplos notáveis de como a inteligência artificial é aplicada em edifícios são:
Predição de falhas
A manutenção preditiva é uma área-chave em que a inteligência artificial é aplicada em edifícios. Utilizando sensores e dados históricos, algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar padrões e tendências nos sistemas de um edifício, como HVAC (aquecimento, ventilação e ar-condicionado) e sistemas elétricos. Ao fazer isso, a IA pode prever quando componentes estão prestes a falhar, permitindo que as equipes de manutenção intervenham de forma proativa antes que ocorram falhas significativas. Isso economiza tempo, dinheiro e minimiza interrupções nas operações dos edifícios.
Predição de energia
A inteligência artificial também é usada para otimizar o consumo de energia em edifícios. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar os padrões de consumo de energia e o clima local para prever quando e como os recursos energéticos devem ser usados. Isso não apenas reduz os custos operacionais, mas também contribui para uma pegada de carbono mais baixa, tornando os edifícios mais sustentáveis e ecológicos.
Predição de demanda
A IA é crucial para prever a demanda de recursos em edifícios, como eletricidade e água. Usando dados históricos e informações em tempo real, os algoritmos podem antecipar picos de demanda, permitindo que os sistemas se ajustem automaticamente para atender às necessidades dos ocupantes. Isso não apenas melhora a eficiência operacional, mas também evita sobrecargas na infraestrutura e ajuda a evitar custos adicionais associados a altas demandas repentinas.
Predição de ocupação
A predição de ocupação é fundamental para otimizar o uso de espaços em edifícios, como escritórios, hotéis e centros comerciais. Por meio de sensores, câmeras e dados de acesso, a IA pode prever padrões de ocupação ao longo do tempo. Isso permite ajustar a climatização, a iluminação e outros recursos com base na presença de pessoas, melhorando o conforto dos ocupantes e economizando energia quando os espaços estão vazios.
Em resumo, a inteligência artificial está transformando a gestão de edifícios, tornando-os mais eficientes, sustentáveis e adaptáveis às necessidades dos ocupantes. As predições de falhas, energia, demanda e ocupação são apenas alguns exemplos de como a IA está revolucionando o setor de construção civil e melhorando a qualidade de vida nas edificações modernas.
Para aplicar essas tecnologias na rotina da sua indústria, conte com uma empresa com expertise na área, como a Veman, que faz parte do grupo Verzani & Sandrini.
Quer saber mais informações sobre indústria e tecnologia? Leia outros artigos do tema no nosso blog: www.verzani.com.br/blog/category/servicos-para-industria
