Machine learning (aprendizado das máquinas, em tradução livre) é um conceito muito presente nas tecnologias apresentadas à indústria pela Revolução 4.0. Essa natureza altamente tecnologia já é indício da complexidade do assunto, que envolve elementos de diversas áreas do conhecimento.

Além disso, para além de um conceito puramente teórico, o machine learning possui diversas aplicações práticas, sobretudo na área da indústria e seus segmentos, como as confecções e indústrias de moveleiros.

Essas aplicações promovem benefícios e melhorias na cadeia produtiva ao incorporarem outras ferramentas 4.0, como a inteligência artificial, a internet das coisas (IoT) e as máquinas superinteligentes.

Quer saber o que é machine learning, como ele funciona e quais seus benefícios e aplicações na indústria? O blog Audaces preparou um conteúdo exclusivo sobre o assunto, acompanhe:

O que é machine learning?

Teoricamente, machine learning é a capacidade de computadores e dispositivos inteligentes aprenderem com o ambiente à sua volta conforme executam tarefas, coletam dados por meio de sensores e outros dispositivos, analisam e interpretam-os. 

Esse aprendizado é autônomo e pressupõe que a máquina ou sistema é capaz de mudar seu próprio comportamento, por meio de algoritmos e regras lógicas, para otimizar o funcionamento e a operação de determinada tarefa, no intuito de não somente torná-la mais eficiente, mas também agilizar a tomada de decisões em contextos semelhantes.

Conforme novos dados são apresentados ao sistema, mais ele se torna capaz de entender seu contexto de atuação e mais fácil torna-se determinar padrões, prever tendências e analisar grandes quantidades de informações (Big Data). 

A origem do conceito

A origem do conceito de machine learning está atrelado a diversos outros conceitos da informática, como a própria inteligência artificial, os algoritmos e outras teorias de Alan Turing (considerado o pai da Informática) durante a década de 1950.

Para que serve machine learning?

Todas as ferramentas e tecnologias baseadas em machine learning servem para um propósito bem definido: a automação. Isso é, tornar atividades repetitivas, mecânicas ou até mesmo de alta complexidade automáticas ou, ao menos, o menos dependente da intervenção e do investimento de tempo e capital humano para sua execução.

Vale ressaltar que a existência de máquinas superinteligentes, softwares, sensores e outros dispositivos capazes de associar informações e aprender com elas não substitui o papel humano de nenhuma forma – muito pelo contrário, torna-o mais eficiente, contributivo e inteligente.

Tomemos, como exemplo, a tomada de decisões feita por gestores. Por intermédio dessas ferramentas tecnológicas, além de haver uma necessidade menos dessas intervenções de última hora, quando elas são necessárias, há dados suficientes para que elas sejam o mais assertivas, rápidas e efetivas possível.

Como funcionam os algoritmos de machine learning?

Os algoritmos dessa natureza funcionam de forma muito complexa, de forma que seria impraticável explicá-los de forma detalhada neste conteúdo. No entanto, para que você entenda da melhor forma possível, sintetizamos essa complexidade em algumas características fundamentais:

• O funcionamento dos algoritmos é baseado no entendimento de modelos, lógicas e padrões de funcionamento para que, a partir de análises, eles possam prever desvios ou novas situações;
• A programação, nesse contexto, não precisa ensinar exatamente à máquina o que fazer, ou melhor, o passo a passo. Basta programá-la para entender a lógica de funcionamento de um processo e suas variáveis;
• Na prática, as ações controladas pelos algoritmos envolvem: importar dados, extrair estatísticas, processar atributos, definir métricas de desempenho, processar o banco de dados conforme os atributos, treinar e executar modelos, fazer previsões etc.

Quais as vantagens de usar machine learning?

Naturalmente, como toda solução tecnológica vinculada à Indústria 4.0, o machine learning, quando aplicado no contexto comercial e industrial, proporciona diversos benefícios à operação. Confira os principais:

Maior eficiência

A eficiência é, sem dúvidas, o principal benefício da automação por machine learning em uma empresa. Trata-se, também, do principal objetivo das empresas que desejam manter o crescimento constante e maximizar a eficiência  produtiva dos negócios.

Ela acontece porque tarefas repetitivas ou exclusivamente manuais tornam-se automatizadas – como a etapa dos moldes em uma confecção, por exemplo. Além disso, devido à inteligência operacional dessas ferramentas, a padronização torna-se uma realidade, o que também contribui para resultados mais eficientes.

Facilita a identificação de oportunidades

Devido à capacidade de relacionar informações e interpretá-las de acordo com o seu contexto de atividade, as soluções inteligentes facilitam a identificação de novas oportunidades, por meio da resolução de gargalos e da eficiência, o que encoraja e proporciona as condições necessárias para que novas estratégias e oportunidades sejam exploradas.

Otimiza a tomada de decisão

A coleta, análise e interpretação de dados dos algoritmos permitem a previsibilidade de cenários, incluindo aqueles em que há gargalos e empecilhos produtivos que requerem a atenção de tomada de decisões da gestão.

Graças a essa tecnologia, a tomada de decisão se torna mais eficiente e assertiva, tendo em vista que sua chegada pode ser antecipada, assim como a solução necessária, restando ao gestor decidir apenas qual o momento e a melhor forma de aplicá-la.

Possibilita avaliar o negócio em tempo real 

Muitas das tecnologias 4.0 estão interligadas, o que, no fim, são os processos-chave para a automação, principal objetivo da indústria 4.0. 

Ter a possibilidade de acompanhar em tempo real os processos da cadeia produtiva é um dos grandes benefícios não somente do machine learning, mas também de todas as tecnologias associadas à automação tecnológica, como o IoT (internet das coisas), Big Data e afins.

Aumenta as chances de resultados

Por fim, resta dizer que uma das grandes vantagens de se automatizar um processo por meio do machine learning são os resultados que o investimento em tecnologia proporciona. 

Por meio da padronização de processos, da previsibilidade de tendências e rápida identificação de gargalos produtivos, a cadeia produtiva prospera e dinamiza seu fluxo, aumentando, consequentemente, as oportunidades de melhorias de resultados e lucratividade.

Inteligência Artificial e machine learning: qual a relação?

Agora que já começamos a entender melhor sobre o machine learning, é possível entender que há uma relação fundamental entre ele e as novas soluções tecnológicas que vêm se desenvolvendo no contexto da Quarta Revolução e da Revolução Tecnológica.

Basta olhar ao nosso redor para constatarmos que, a todo tempo, usufruindo das ferramentas e benefícios dessas novas tecnologias – desde os celulares, máquinas de cartão de crédito, uma sala de cortes automatizada, o site deste artigo – em tudo isso há inteligência artificial.

Aliás, a Inteligência Artificial é um campo de estudos da ciência relacionado à capacidade dos dispositivos eletrônicos de relacionar informações de forma semelhante ao raciocínio humano e à inteligência.

Temos um conteúdo completo aqui no blog Audaces sobre a Inteligência Artificial – não deixe de conferir!

Voltando à relação entre machine learning e IA, de forma geral, machine learning é uma das áreas específicas dentro do campo de Inteligência Artificial. 

Por um lado, a IA busca criar sistemas que possam emular a capacidade humana de inteligência; umas das formas de se atingir esse objetivo é desenvolvendo, por meio de algoritmos, a capacidade de analisar e aprender com o ambiente ao seu redor, e é onde se desenvolvem as ferramentas de machine learning.

Exemplos de machine learning

Por ser um assunto de alta complexidade, é muito comum que seja difícil de visualizar, na prática, a atuação do machine learning em contextos gerais e específicos. Sendo assim, listamos alguns exemplos de ML para te ajudar, confira:

Aplicativos de geolocalização

Se você já utilizou algum aplicativo de transporte e geolocalização, tais como Uber e afins, sabe que o aplicativo é capaz de aprender padrões, selecionar corridas e modificar a dinâmica de preços com base na previsibilidade de seus algoritmos. Isso é possível graças ao machine learning e à inteligência artificial.

Serviços de e-mail e detecção de fraudes

A identificação de emails SPAM é um grande exemplo de como o machine learning atua na identificação de padrões e na previsibilidade de novas situações. 

Seja por meio do remetente, o conteúdo das imagens e outros fatores pré-definidos, os filtros de email também atuam com base em algoritmos de IA e ML.

Da mesma forma, a detecção de fraudes em aplicativos de vendas online, internet banking e cartões de crédito também atuam de forma semelhante na identificação de operações fraudulentas e comportamentos suspeitos e nocivos.

Processamento da linguagem natural

O processamento da linguagem natural (PLN) é, também, não somente uma das áreas específicas da IA, mas também uma ferramenta que se utiliza do machine learning para aprender os padrões das diferentes formas de linguagem e aprender com isso (síntese de voz e assistentes virtuais se utilizam dessa tecnologia).

Tipos mais usados de machine learning

A fins de operacionalização, o uso do machine learning em forma de dispositivos, algoritmos e outras soluções tecnológicas pode ser dividido em “tipos” – ou modelos, formas de dotar uma máquina da capacidade de aprender. Os 4 principais são:

1. Aprendizado supervisionado

Como o próprio nome sugere, nesse tipo de machine learning existe um supervisionamento humano dos algoritmos e dos modelos (chamados de rotulados) que servem como ponto de início para os trabalhos de análise e aprendizado do dispositivo.

As definições de “certo” e “errado” são, em princípio, manualmente inseridas pelo programador e a máquina, a partir disso, estabelece comparações com base nesses parâmetros.

2. Aprendizado semi-supervisionado

Trata-se de um modelo intermediário, utilizado sobretudo levando-se em consideração o custo-benefício da programação de dados rotulados no sistema. Nesse caso, o sistema é capaz de lidar com dados rotulados e não-rotulados (ou seja, não pré-definidos).

3. Aprendizado não-supervisionado

A programação não-supervisionada acontece quando um sistema exige grandes quantidades de modelos não-rotulados, o que exigiria um grande esforço por parte do programador para definir todos os “certos” e “errados” em todos os seus contextos.

Sendo assim, o machine learning não-supervisionado opera de forma intuitiva, sem a intervenção humana (além da programação inicial e da manutenção dos algoritmos), aprendendo com a análise de conjuntos de dados coletados e processados.

4. Aprendizado por reforço

Por fim, o aprendizado por reforço pode ser definido como um aprendizado comportamental, isso é, ele parte do princípio da tentativa e erro para a definição de seus modelos rotulados e, com base nisso, aprender e prever novas situações, reforçando sequências de acerto e erros em seu banco de dados.

Machine learning: aplicações em contextos empresariais e industriais

Já vimos que o machine learning está inserido em todos os aspectos das nossas vidas cotidianas, no entanto, é nos contextos empresarial e industrial que suas tecnologias são mais aplicadas e, consequentemente, proporcionam melhores vantagens.

Nas empresas, o ML está inserido nos sistemas de gestão, integração, ERPs etc. Já nas indústrias e fábricas inteligentes, em que o uso de maquinário é mais frequente, o ML está presente em diversos aspectos – seja ele o próprio maquinário, que executa os processos físicos, tanto quanto os sistemas que controlam essas máquinas.

Nas confecções, por exemplo, podemos encontrar ML nos PLMs (gerenciadores do ciclo de vida dos produtos), como no caso do Audaces ISA, mas é na sala de corte 4.0 em que o maquinário superinteligente ganha destaque.

Neste caso, nos referimos às máquinas que executam uma das principais etapas do processo de confecção – o encaixe e o corte dos moldes que se tornarão peças de roupas, estofados e afins.

Esses equipamentos são capazes de funcionar de forma inteligente, aplicando as melhores técnicas ao processo para que ele se torne o mais eficiente possível. É o caso da Neocut Bravo, a máquina de corte mais inteligente e segura do mundo.

Conclusão

Como vimos, o ML é uma área extensa e complexa dentro da Inteligência Artificial, mas, apesar disso, é possível observar suas aplicações práticas tanto no dia a dia quanto em contextos mais específicos, como nas indústrias e confecções – locais em que o machine learning proporciona amplos benefícios, como a redução de custos e aumento da lucratividade.
Aqui no blog Audaces você fica por dentro de todos os assuntos sobre tecnologia, Indústria 4.0 e Indústria da Moda. Acompanhe nosso blog e não perca nenhuma atualização de conteúdo. Até a próxima!