Deep Learning: O que a indústria ganha com essa tecnologia?

Dos telefones em nossos bolsos à realidade dos carros autônomos, a economia do consumidor começou a explorar o poder das redes neurais em Deep Learning. Essa tecnologia está agora migrando para a indústria, sendo utilizada em práticas avançadas de inspeção de qualidade e outras aplicações da manufatura que podem ser baseados em julgamentos e análises.

Mas, afinal, o que podemos chamar de Deep Learning ou Aprendizagem Profunda? É quando a tecnologia de rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas a partir de uma massa de dados que, através de algoritmos, tem capacidade de entender, aprender e se tornar cada vez mais eficiente e em seu trabalho.

A análise de imagens baseada em deep learning combina a especificidade e a flexibilidade da inspeção visual humana com a confiabilidade, consistência e velocidade de um sistema computadorizado, garantindo muito mais acuracidade nos resultados.

Hoje, os softwares baseados em Deep Learning podem realizar as operações de localização de peças, posição de elementos, classificação e reconhecimento de caracteres e outros critérios de qualidade de produto através de julgamentos prévios. Tudo isso com mais eficiência e assertividade do que com uma inspeção manual ou com automação tradicional de visão de máquina.

Uma das aplicações de Sistema de Visão com Deep Learning mais requisitadas vem da Indústria Farmacêutica, no processo de embalagem. Isso porque, no ciclo de encapsulamento dos medicamentos dentro dos Blisters (cartela de remédios), acontecem diversos problemas e falhas que um sistema convencional de visão tem dificuldade em assegurar 100% de conformidade.

Por exemplo, no processo de pré-fechamento da parte plástica da cartela de medicamento com a parte metálica, onde serão distribuídos os medicamentos entre os alvéolos da cartela, podem acontecer problemas como mal posicionamento do medicamento, quebra, caolho (não entrar o medicamento no alvéolo), contaminação por algum objeto estranho e outros.  No processo pós fechamento da cartela, entre a parte plástica e da parte metálica, ainda existe a possibilidade de um medicamento se posicionar de forma atravessada, causando problemas como perfuração da cartela.

Cada vez mais, as indústrias estão se voltando para soluções de Deep Learning e Inteligência Artificial para resolver seus desafios de automação mais sofisticados.

Na Indústria de Vidros, onde seria impossível um sistema de visão convencional identificar defeitos no processo de conformação, morfologia e outras variáveis do vidro, o Deep Learning surge como solução eficiente. Além de ser possível reconhecer defeitos de fabricação, a tecnologia tem a capacidade de identificar e aprender os defeitos causados pelo processo de fabricação, julgando de forma autônoma se o material tem a qualidade esperada ou se deve ser descartado.

O controle de qualidade apurado garante uma entrega segura aos seus clientes, evita gastos e problemas maiores com recalls e contribui para a boa reputação da sua marca. O uso da Inteligência Artificial e do Deep Learning faz parte da Indústria 4.0 e já é uma realidade!