Este texto não foi escrito por uma inteligência artificial.
Mas poderia.
Afinal, hoje temos IAs escrevendo textos e automatizando outras funções humanas, de modo a fazer as pessoas ganharem tempo e investirem em outras tarefas. Se ganha maior produtividade e precisão, com a possibilidade de escalar as atividades.
Por isso, a indústria especialmente têm percebido o potencial de automatizar atividades e processos com a IA. Inúmeras aplicações surgiram para controlar recursos, garantir a eficiência e ajudar a otimizar o dia a dia.
A inteligência artificial na indústria está ligada à robótica, ao uso de máquinas e avanços de automação que já temos há séculos. A ideia é oferecer mais controle, maior capacidade de monitoramento, conectividade e inteligência.
Nesse sentido, as próprias máquinas tomam decisões rápidas, sem nem mesmo envolver o ser humano.
A inteligência artificial é um ramo da computação que estuda formas de simular o raciocínio e o aprendizado humano. Assim, busca maneiras de evoluir na compreensão de domínios e atividades, de modo a automatizar as funções e agilizar o dia a dia.
No caso da indústria, por exemplo, é o uso de computação avançada para encarar os problemas típicos e recorrentes, de modo a tornar a produção mais precisa e segura.
Imagine, por exemplo, uma inteligência a mais na condução de braços robóticos. É possível fazer mais do que simplesmente uma função, aprender e se adaptar a outras demandas também.
Mas também existem sistemas únicos, prontos para agir e auxiliar no dia a dia do ambiente fabril como um todo, em todos os setores. Ao longo do conteúdo, você verá exemplos claros de como a IA atua na indústria e como protagoniza a chamada nova revolução industrial (a indústria 4.0).
Agora, vamos falar sobre os tipos de inteligência artificial. Existem 3. Eles mudam a depender do nível de complexidade e similaridade com o pensamento humano.
A IA estreita ou limitada é aquela que se especializa em uma função determinada e faz muito bem isso. São sistemas que utilizam a capacidade de aprender de um treinamento, pelo reconhecimento de padrões e por cálculos avançados, para então ser capaz de simular uma saída e concluir algo.
É a categoria que engloba a maioria dos sistemas de IA. A definição limitada está relacionada com a capacidade de aprendizado que ainda depende do ser humano, mesmo que de uma forma menos exigente.
Em suma, é uma IA que geralmente se especifica em questões únicas, sem uma abrangência muito grande. Hoje, é o modelo mais próximo do que temos na realidade, na prática.
Temos também a definição de IA geral. Trata-se de um conceito mais avançado em relação à inteligência e à capacidade de tomada de decisão e consciência. A IA geral evolui como o ser humano, dependendo menos do treinamento. Além disso, é uma IA que domina várias funções e categorias de atividades, sem se limitar a um ramo só.
Aqui, temos o modelo mais avançado possível, ainda uma expectativa para o futuro.
A superinteligência está associada ao que comumente chamamos de singularidade, a capacidade de um modelo de IA de dominar totalmente as funções que executa, fazer conexões interdisciplinares e evoluir exatamente como o ser humano.
É praticamente uma mente artificial, capaz de fazer coisas incríveis.
Vamos avançar nos exemplos de IA nas indústrias. Assim, você entenderá melhor como aplicar essa tecnologia para obter os melhores resultados.
Uma aplicação interessante é para reconhecimento de imagens. Neste caso, o modelo de inteligência consegue ler uma imagem e identificar o que está nela, bem como concluir certos aspectos com base no que vê. Isso é muito útil, por exemplo, para tentar identificar falhas em uma máquina e para fazer manutenção preventiva dos itens e equipamentos.
O sistema pode detectar o estado do maquinário com base em uma avaliação automatizada. Dessa forma, pode indicar falhas que geram interrupções e problemas graves bem antes deles ocorrerem.
Além disso, a IA pode ajudar na manufatura a partir de protótipos inteligentes. Os modelos ajudam a entender como organizar os esforços para chegar aos melhores resultados e podem sugerir ativamente estratégias para melhorar a produtividade.
Além disso, há um melhor controle do planejamento de produção, a partir de melhores previsões da demanda.
Outro uso muito importante na indústria é o controle de recursos escassos, como água, energia elétrica e até elementos de matéria-prima. O modelo pode trabalhar com dados gerados por sensores para apresentar as informações de maneira organizada em dashboards, bem como sugerir ações para evitar que os recursos sejam gastos excessivamente.
Dá para prever quanto algum recurso ou matéria-prima estará em falta ou em quantidades alarmantes para estimular uma ação.
Podemos ter uma forma de melhorar os robôs usados na fábrica. Com a IA, eles conseguem se movimentar por conta própria e fazer mais funções do que fazem atualmente. Podem ajudar ativamente, inclusive com a capacidade de improviso em determinadas situações que fogem do ideal, das regras fáceis.
A seguir, confira uma lista das vantagens da IA para a indústria.
Contudo, também temos algumas desvantagens:
Saiba mais sobre automação nas indústrias e revolucione os seus resultados!
A inteligência artificial é um campo muito bem desenvolvido. Representa uma série de possibilidades poderosas para a indústria e pode revolucionar novamente a produção fabril. As atuações são inúmeras: ajuda na manutenção, no controle dos recursos, na maior visibilidade e até mesmo na movimentação de robôs.
Por isso, vale a pena focar em IA e, sobretudo, em automação na indústria. Assim, se garante maior precisão, menos erros, maior controle dos prazos e resultados incríveis em menos tempo.
