Apenas mais um dia de Inteligência Artificial

Muita inteligência artificial (IA): estamos acompanhando nossa gerente de serviços Aina em seu dia de trabalho. Embora normalmente não estejamos cientes disso, a inteligência artificial já está nos ajudando, tornando nossas vidas mais confortáveis, seguras e sustentáveis - uma visão geral da pesquisa.

7:00 da manhã

Bom dia, está na hora da primeira xícara de café do dia. Enquanto Aina aprecia seu café da manhã e sua mente começa a se concentrar (sete horas não é seu melhor horário), a inteligência artificial já está trabalhando na usina de energia, fornecendo eletricidade para a cafeteira.

As turbinas a gás da usina geram corrente elétrica. Certos ajustes, como aqueles que distribuem gás natural para diferentes zonas, requerem reajustes contínuos durante a operação para manter as emissões da turbina baixas. Por causa das relações e interações complexas entre as várias configurações de parâmetros diferentes, é extremamente difícil para humanos - mesmo para especialistas experientes - determinar a configuração ideal para condições climáticas específicas. Por outro lado, a inteligência artificial - no caso, a política de controle que compreende uma rede neural (NN) - é extremamente bem-sucedida. Com a ajuda do aprendizado por reforço - um método que Aina também usou, por exemplo, quando aprendeu a andar de bicicleta - a AI aprendeu uma estratégia de controle ideal para as turbinas com base em dados operacionais anteriores. Gradualmente, cada turbina encontra sua configuração ideal e o benefício para turbinas a gás é claro: na prática real, as emissões de óxido nitroso podem ser reduzidas em 10 a 20 por cento. Para muitos operadores de usinas de energia, isso é motivo suficiente para investir em IA, especialmente porque as turbinas existentes podem ser adaptadas. (exemplo de projeto)

8:00 da manhã

Aina trabalha no centro da cidade, mas mora na periferia. Como ela tem um compromisso, ela pega o carro em vez de andar de bicicleta. No caminho, ela encontra o tráfego matinal normal ☹ - mas graças ao seu sistema de navegação, ela ainda consegue fazer um bom tempo e só tem que parar em um semáforo.

Hoje, os sistemas de navegação em carros são padrão, incluindo aqueles que levam em consideração a situação atual do tráfego ao planejar a rota. A inteligência artificial oferece ainda mais conveniência na forma de uma rede neural que aprendeu a prever o comportamento de comutação de um semáforo cujo tempo também depende da hora do dia, das condições do tráfego e da densidade de veículos na estrada.

Como resultado, o veículo “sabe” quando deve parar em um semáforo e quantos segundos ele levará para mudar para verde, para que possa decidir automaticamente se vale a pena desligar o motor enquanto espera. Quando equipado com um sistema GPS, o veículo pode recomendar uma velocidade ótima para atingir todas as luzes verdes ou pode sugerir rotas mais rápidas com mais confiabilidade do que nunca. O sistema já foi testado com sucesso em Wolfsburg, Düsseldorf, Hamburgo, Berlim e Viena. A Siemens e a Volkswagen estão colaborando em seu desenvolvimento contínuo. (Saiba mais sobre IA para melhor mobilidade)

9:00 da manhã

Hoje Aina tem consulta médica antes do trabalho. Há uma semana, durante um exame de rotina, seu médico principal notou irregularidades em seu exame de sangue que muitas vezes podem ser o primeiro sinal de uma doença grave. Muito assustador! É por isso que ela agora vai ver o Dr. AIpro, um especialista que pode avaliar a condição de Aina com mais precisão usando um sistema de diagnóstico suportado por IA. Suas descobertas: está tudo bem, não precisa se preocupar. Aina está tão feliz e aliviada que gostaria de poder abraçar o médico e sua IA. 

Em diagnósticos médicos, os médicos frequentemente precisam analisar o material de imagem, como amostras de sangue, cortes histológicos e imagens de TC e MRT. Nesses casos, as redes neurais podem oferecer suporte especialmente valioso, desde que tenham aprendido anteriormente a reconhecer o que é normal e anormal com base em vários milhares de conjuntos de dados de treinamento. Os benefícios e diagnósticos dos pacientes são mais precisos porque o Dr. AIpro pode se concentrar em todas as áreas potencialmente problemáticas do painel de sangue. Mas não é suficiente para um sistema de IA fornecer um diagnóstico sem também comunicar como o diagnóstico foi feito. Os médicos não podem prescrever tratamentos com base nos resultados da IA sem serem capazes de rastrear sua lógica. Podemos e devemos esperar que as decisões da IA sejam rastreáveis, não apenas na medicina, mas onde quer que as decisões possam ter consequências graves (consulte também as diretrizes de ética da UE).Os especialistas chamam isso de AI explicável ou XAI.

Isso significa que os humanos têm a responsabilidade final na tomada de decisões, enquanto os sistemas de IA atuam como assistentes subordinados que lidam com as tediosas tarefas relacionadas aos dados. Para otimizar a colaboração entre humanos e sistemas de IA, os desenvolvedores de sistemas estão concentrando seus esforços em fornecer o que é conhecido como companheiros digitais.São sistemas projetados para funcionar extremamente bem com humanos.

 

10:30 da manhã

Aina finalmente chega ao escritório - e não muito cedo, porque já há um aviso importante do sistema de serviço de IA piscando no topo de sua caixa de correio. Como Gerente de Serviços, Aina é responsável pelo bom funcionamento das bombas usadas para extração de óleo. Hoje, uma das bombas parece ter um grande problema e está à beira da falha. Esta é uma situação que Aina deve evitar custe o que custar, e por isso ela tem um dia estressante pela frente. O motivo exato do problema deve ser encontrado, as decisões tomadas, os técnicos recebem instruções detalhadas e a gerência notificada. Mas, no final do dia, ela conseguiu fazer tudo. A bomba foi reparada sem necessidade de tempo de inatividade.

A falha de grandes sistemas tecnológicos como bombas, máquinas de produção ou trens costuma ser extremamente cara para os operadores, portanto, é do seu interesse evitar falhas a qualquer custo. O que funciona a seu favor é que, teoricamente, as anomalias mensuráveis já aparecem horas ou mesmo vários dias antes. Infelizmente, mesmo com os sensores certos e os valores limite definidos de forma ideal, os sistemas de monitoramento convencionais não podem detectar todas as falhas com antecedência - porque eles podem ser detectados apenas se todos os sensores estiverem funcionando juntos de maneira adequada e também porque os padrões de dados que os identificam são diferentes de dispositivo para dispositivo. Mas com os sensores apropriados - por exemplo, para medir pressão e temperatura - e inteligência artificial para interpretar corretamente os vários estados da máquina, esses padrões podem ser reconhecidos antes que haja uma falha real. Os especialistas chamam isso de manutenção preditiva.

 

Quando um problema é detectado, o responsável deve encontrar uma solução. Isso geralmente requer conhecimento especializado para determinar, por exemplo, com que rapidez reagir ou quais componentes precisam ser substituídos. A experiência com casos semelhantes é útil, assim como o conhecimento de onde e com que rapidez os componentes de reposição podem ser obtidos. Todas as informações mais importantes são geralmente armazenadas em várias fontes de dados distribuídas, mas encontrá-las pode ser extremamente demorado. Aqui, novamente, a inteligência artificial pode oferecer um suporte valioso, desde que tenha aprendido como diferentes fontes de dados estão relacionadas em termos de conteúdo. A técnica compatível com IA mais conhecida para exibir conhecimento e relacionamentos é o Gráfico de Conhecimento Industrial.Usando a IA, os gerentes de serviço podem evitar muitas pesquisas tediosas (um caso de uso da Mobilidade).

 

18:05 da tarde

Finalmente é hora de parar! Já foi estresse o suficiente para um dia. Aina está feliz por chegar em casa pouco depois das seis horas. Agora ela está ansiosa por um banho refrescante, seguido por uma taça de vinho diante da TV. Ela não precisa de inteligência artificial para fazer isso, não é? Errado!

Enquanto Aina relaxa, a IA da empresa de abastecimento de água está trabalhando para proteger o abastecimento de água potável. A água é uma necessidade vital, mas uma grande parte de nossa água potável escorre para o solo por meio de vazamentos. Em regiões onde a água é escassa, o roubo de água também é um problema frequente. E existem outros riscos, como impurezas. A inteligência artificial pode ajudar monitorando sistemas e tubulações e emitindo um alerta imediatamente se forem detectadas irregularidades.

2019-01

Aenne Barnard

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