Aprendizado profundo
Esta tecnologia inclui todas as técnicas de aprendizagem (aprendizado de máquinas) e, em particular, o aprendizado profundo. O aprendizado profundo se baseia na tecnologia de neurônios artificiais concebida no final dos anos 50, bem como no tremendo poder computacional que temos hoje para equipar os computadores com um “cérebro virtual” feito de milhares ou mesmo milhões de neurônios capazes de aprender.É esta técnica de aprendizado profundo que a Acoem utiliza hoje dentro do motor de inteligência artificial AccurexTM para desenvolver capacidades de diagnóstico automático de soluções de monitoramento de vibrações. A inteligência artificial, quando aplicada à análise de vibrações, é útil não só para usuários não-especialistas, mas também para especialistas. Primeiro, ela ajuda a evitar a análise de sinais de máquinas saudáveis ou daqueles cujos defeitos são óbvios. Assim, os especialistas podem monitorar um grupo maior de máquinas e dedicar mais tempo a casos mais complexos para limitar o risco de erro na análise. Em segundo lugar, fornece um diagnóstico confiável e de fácil compreensão, permitindo que os não-especialistas sejam autônomos em suas tomadas de decisão, e aqui novamente os especialistas economizarão tempo, pois não são solicitados a ajudar em todos os momentos Aí reside o objetivo de um módulo de inteligência artificial relevante. A resposta é simples: fornecer bons professores.
Na Acoem, os professores são nossos próprios especialistas.
São eles que selecionam os dados que servem de base para a reflexão no AccurexTM (dados de entrada). É seu diagnóstico que serve como resultado a ser alcançado (saída), e é seu método de análise que nos esforçamos para reproduzir (processo). Ao colocar toda nossa experiência neste processo de aprendizagem supervisionado onde a máquina, usando o diagnóstico humano como referência, funciona através dos dados representativos do problema a ser identificado, estamos melhorando o modelo matemático, algoritmos e estratégia de aprendizagem do AccurexTM de forma mais eficaz. Tudo o que falta fazer é que ele adquira um senso de intuição que é o que leva um especialista experiente a formular um diagnóstico exato a partir de apenas um casal de sintomas, mas sem provas indiscutíveis. É isso que estamos tentando alcançar agora, mas não pretendemos parar por aí. Já estamos trabalhando em um processo de aprendizagem sem supervisão, no qual a ferramenta de análise de vibração aprenderá a explorar e compreender os próprios dados antes de agrupá-los em subconjuntos de elementos similares. Com a aprendizagem não supervisionada, a ferramenta poderia chegar ao ponto de sinalizar uma mudança de comportamento em uma máquina enquanto nos explica de onde vem esta mudança. Poderia até aumentar a experiência de nossos especialistas, permitindo-lhes descobrir evidências dentro de dados que ainda permanecem invisíveis a olho nu.Com a inteligência artificial, estamos entrando em um verdadeiro ciclo virtuoso de análise de vibrações que beneficiará a humanidade. E a aventura está apenas começando!
