Redes neurais: o que são e como usá-las na indústria

A Indústria 4.0 envolve um grande número de tecnologias avançadas, como a inteligência artificial, aprendizagem autônoma de máquinas, reconhecimento e predição de padrões e muitas outras funções que já fazem parte do dia a dia das empresas. Muito disso só é possível por causa das chamadas redes neurais artificiais.

Você está por dentro do que são essas redes neurais? Sabe como pode tirar vantagem disso na sua fábrica? Explicamos nesse post tudo isso de forma descomplicada, vem ver!

O que são redes neurais artificiais?

São sistemas artificiais inspirados no cérebro humano, por isso “neurais”. Elas têm como objetivo replicar, nas máquinas, a maneira como as pessoas aprendem.

As redes neurais permitem que máquinas consigam entender e aprender padrões, adaptar-se a mudanças e imitar processos de pensamento humano na busca por respostas e soluções. Tudo isso com quase nenhuma intervenção humana.

Como funcionam as redes neurais?

É incrível imaginar que há uma rede de neurônios artificiais capaz de fazer máquinas aprenderem e responderem sozinhas a uma gama enorme de situações complexas.

Ao invés de um programador humano ter que extrair os dados necessários e fazer uma máquina reconhecê-los dentro de um padrão programado, as próprias máquinas fazem isso por conta própria. Usando as redes neurais, elas são capazes de recolher os dados, aprender com eles e fornecer respostas.

Mas, como tudo isso acontece?

As redes neurais usam inteligência artificial para processar e entender informações. Uma rede neural pode ter dezenas de milhões de neurônios artificiais, que ficam dispostos em camadas.

Essas camadas são compostas por vários nós, como nossos neurônios, que se ligam em diversas ramificações. Cada nó contém várias informações. Cada vez que uma relação lógica é estabelecida entre esses nós, surge uma nova conexão que os liga e assim por diante.

As informações do mundo exterior chegam na primeira camada, conhecida como camada de entrada. Essas informações vão passando para uma ou mais camadas conectadas entre si. Cada camada procura transformar a informação recebida em algo que a unidade final, chamada de unidade de saída, possa compreender e utilizar.

Como usamos as redes neurais na indústria?

Existem muitas aplicações para as redes neurais na indústria, nos mais diversos setores e segmentos. As redes neurais possuem uma capacidade enorme de processamento, monitoramento e controle de dados. Isso pode influenciar todo o processo de manufatura, em várias etapas.

1) Facilitar o acesso a informações e insights

As redes neurais podem classificar e agrupar um enorme volume de dados de forma muito rápida, o que facilita a utilização desses dados na produção. Tudo isso qualifica a tomada de decisões e a criação de insights e soluções para a fábrica.

2) Calcular e prever resultados

A partir do aprendizado por padrões, as redes neurais conseguem prever resultados e facilitar muitos processos na indústria, evitando erros e desperdícios. Elas podem alinhar com alto grau de confiabilidade produção e demanda planejada, por exemplo, auxiliando na organização de estoques e redução de custos.

3) Melhorar os processos em tempo real

As redes neurais processam e fornecem respostas de maneira muito rápida e eficaz, melhorando a qualidade dos processos que acontecem em tempo real dentro da fábrica.

4) Realizar atividades por comando de voz

As redes neurais podem reconhecer comandos por fala e até a autoria de uma voz. Atividades na empresa e robôs, por exemplo, podem ser ativados ou desativados de forma ágil pelo reconhecimento de voz.

5) Realizar atividades por reconhecimento de imagens

As redes neurais conseguem reconhecer letras, figuras, pessoas e uma grande quantidade de elementos. Isso pode ser configurado para inúmeras funcionalidades, como o reconhecimento de peças, controle de qualidade, detecção e prevenção de falhas.

6) Estudar e prever o comportamento do cliente

As redes neurais conseguem analisar, entender e prever padrões de comportamento dos consumidores. Quando a Netflix te indica um filme, ela previu que você tem boas chances de gostar dele com base nas suas escolhas anteriores. Quando o Spotify monta uma lista para você, previu, com base nas músicas que você ouve, o que vai gostar de ouvir. Assim, a empresa pode adaptar e melhorar seus produtos conforme as necessidades e vontades dos clientes captadas pelas redes neurais.

Redes neurais e machine learning

O conceito de machine learning trata exatamente do aprendizado das máquinas de maneira autônoma possibilitado pelas redes neurais artificiais. Quando as máquinas são expostas a um ambiente com dados e conseguem coletá-los, entender padrões e aprender com eles, temos o chamado machine learning.

Quanto mais uma máquina aprende por conta própria, mais complexas se tornam as tarefas que ela consegue executar. Um computador pode conseguir examinar e entender diferentes estruturas de dados sem conhecê-las previamente.

O machine learning ganha cada vez mais espaço na indústria porque ajuda a gerar conclusões e insights muito valiosos, com análise em tempo real de um volume de dados muito grande. Uma fábrica com machine learning tem uma grande vantagem competitiva em relação às outras.

Redes neurais e deep learning

O deep learning é uma aprendizagem de padrões bastante complexos que as redes neurais possibilitam a uma máquina. Essa aprendizagem é autônoma e se aproxima do padrão dos processos do cérebro humano. Aqui entra a aprendizagem do reconhecimento de voz, imagens, fotos e pessoas, por exemplo.

Com o deep learning, é possível, por exemplo, detectar pequenas falhas de ferramentas baseadas em qualquer desvio do comportamento padrão aprendido pela máquina. Essas alterações são detectadas por sensores colocados nas ferramentas e previnem desperdício, erros e retrabalho.

O deep learning ajuda a realizar localização de peças, classificação e reconhecimento de características de um produto, aplicação e análise de critérios de qualidade e várias outras funções que otimizam toda a fábrica e o processo de produção.

Entenda melhor como funciona o Deep Learning na indústria!