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Inteligência Artificial e a Indústria 4.0

Postado em: 27/07/2017, às 16:51 por Marcos Villas

Vamos todos perder os nossos empregos, pois as máquinas serão capazes de realizar todos os trabalhos que hoje nós, humanos, realizamos! No futuro, podem até dominar ou acabar com a raça humana! Sim, estamos falando dela, a chamada "inteligência artificial" (IA).

Para os leigos, o primeiro contato com o tema veio a partir dos filmes que apresentaram "máquinas pensantes", que nem sempre estavam alinhadas aos desejos humanos, tais como o computador HAL 9000 ("2001: Uma Odisseia no Espaço", 1968), Joshua ("Jogos de Guerra", 1983), Skynet ("O Exterminador do Futuro", 1984) e a androide Ava ("Ex Machina", 2015), entre tantos outros. Sobre este tema, o renomado físico Stephen Hawking disse recentemente que a IA poderá, no futuro, desenvolver uma vontade própria que estará em conflito com a nossa.

A expressão "inteligência artificial" foi cunhada pelo Prof. John McCarthy em 1955 e, segundo ele, a IA "… é a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. Está relacionada à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos biologicamente observáveis". Um relatório de 2016 do governo dos EUA afirmou que "o progresso recente na IA trouxe atenção renovada a questões sobre automação impulsionadas por esses avanços e seu impacto na economia". Segundo o relatório, desde 2010 a IA tem sido impulsionada por três fatores: a disponibilidade de grandes fontes de dados, os algoritmos de aprendizado (profundo) de máquina e computadores mais poderosos.

Mas para que serve a IA? Para resolver problemas para os quais não conhecemos um algoritmo que os resolva diretamente. Sabemos programar um computador para calcular uma folha de pagamento ou o imposto de renda. Mas, como programá-lo para vencer um jogo de xadrez? Como reconhecer uma foto de uma pessoa na multidão? Ou dirigir um automóvel? Ou prever que um equipamento na linha de produção vai falhar? Nestes casos, não há tempo para avaliar "todas as possíveis alternativas" (pois são muitas!) e, portanto, é necessário que o software utilize "inteligência" para que obtenha bons resultados em tempo hábil. A IA é aplicada a problemas como processamento de linguagem natural, reconhecimento de padrões, visão de computador, jogos e robótica, entre outros. Muitos já ouviram falar da Siri da Apple, da Alexa da Amazon, do Watson da IBM e dos carros autônomos da Google. Talvez você não saiba, mas a sua máquina fotográfica, a sua máquina de lavar roupas e o seu consultor financeiro com que você interage por meio de um aplicativo no seu celular já utilizam IA.

As chamadas "técnicas de IA" utilizam, grosso modo, uma de quatro abordagens: cognitiva (ex: Sistemas Especialistas), conexionista (ex: Redes Neurais), evolutiva (ex: Algoritmos Genéticos) e biológica (ex: otimização por Colônia de Formigas). Os primeiros software de IA foram os Sistemas Especialistas, que buscam representar o conhecimento a respeito de um tema específico (por exemplo, por meio de "regras") e raciocinar (inferir) a partir destas regras e também de fatos; as Redes Neurais são inspiradas na estrutura do cérebro humano e são capazes de aprendizado; os Algoritmos Genéticos buscam, por meio de princípios semelhantes aos da seleção natural propostos por Charles Darwing, gerar sucessivas gerações de boas soluções para um problema; o comportamento de uma Colônia de Formigas é replicado em um algoritmo para permitir a busca de caminhos mais curtos para a solução de um problema.

A IA também é utilizada na "Indústria 4.0". Esse conceito abrange um conjunto de tecnologias operacionais (instrumentação e controle) e de tecnologias de informação que – quando utilizadas de forma planejada e coerente – traz uma revolução na forma como a produção, proporcionando mais qualidade, eficácia e eficiência às etapas do ciclo de vida de produto (projeto, produção, armazenamento, distribuição, utilização, suporte e aposentadoria).

Na etapa de projeto, a IA é utilizada no chamado "design generativo", software que apresenta alternativas de design para um projetista, a partir de parâmetros de modelagem. As etapas de armazenamento e distribuição podem contar com veículos autônomos, que percorrem com segurança rotas programadas.

Na etapa de produção é que estão as principais aplicações de IA na indústria. Os braços robóticos colaborativos são capazes de funcionar lado-a-lado com pessoas em uma linha de produção com segurança, apoiando e realizando tarefas repetitivas com precisão, tais como montagem de equipamentos e embalagem de produtos. As soluções de manutenção preditiva são capazes de serem treinadas para identificar, com antecedência, indícios que podem levar a falhas e paradas de equipamentos.  Especialmente em manufaturas, a inspeção visual de produtos em uma linha de produção, realizada por equipamentos apoiados por IA, pode identificar produtos fora do padrão, com rapidez e flexibilidade.

As principais técnicas de IA na indústria utilizam as abordagens conexionista e evolutiva, em especial as redes neurais, por sua capacidade de aprendizado. Em muitos casos, tais técnicas estão incorporadas a sistemas de uso industrial tais como MES e WMS, entre outros. A IA não para de evoluir e hoje pode contar com mais dados para serem analisados com a  IIoT, a Internet Industrial das Coisas, algoritmos que aprendem melhor (ex: redes neurais com deep learning) e computadores mais poderosos.

Não sejamos pessimistas, mas precisamos estar cientes da rápida evolução da IA. As máquinas roubam os nossos empregos desde o início da Revolução Industrial. Por outro lado, sempre teremos novas necessidades que exigirão novas capacidades e talentos, e que serão abordadas e resolvidas por nós, seres humanos.

Marcos Villas, M.Sc. em Computação, D.Sc. em Administração, sócio-fundador da RSI Redes e professor da PUC-Rio.

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