Por Peter Spring, Gerente de Produtos da ProdX™, Inspeção de Produtos da Mettler-Toledo
O termo Inteligência Artificial (IA) está na moda, no entanto, muitas vezes suas reais capacidades são mal compreendidas e mal representadas. Nesta sessão de Perguntas e Respostas com o especialista em TI Peter Spring, da Mettler-Toledo Product Inspection, vamos desvendar esse termo da moda, esclarecer a distinção entre IA e Aprendizado de Máquina e explorar como essas tecnologias estão transformando a indústria de alimentos.
O que é IA? Ela já está presente na indústria alimentícia? Onde podemos notá-la?
Simplificando, a IA destina-se a pensar por conta própria de uma maneira que se iguala ou supera a inteligência humana. Ela é projetada para aprender e se adaptar, para tomar amanhã uma decisão melhor do que a tomada hoje[i].
Para isso, a IA precisa de muitos dados. Ela utiliza algoritmos e modelos avançados para analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e obter insights importantes. Ao contrário da computação tradicional, os sistemas de IA podem lidar com tarefas complexas, resolver problemas e demonstrar um nível de inteligência que lhes permite responder de forma eficaz a diversos cenários.
Embora a IA esteja presente em sistemas e aplicações de última geração, ela ainda não está impactando consideravelmente as linhas de produção. No entanto, ela é amplamente utilizada para análise, modelagem e previsão. Por exemplo, na segurança alimentar, a IA pode melhorar a segurança das cadeias de suprimentos, aumentar a produtividade e detectar problemas nas máquinas antes que eles ocorram.
O que é Aprendizado de Máquina?
O Aprendizado de Máquina é um subconjunto da IA direcionado para o desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os computadores aprendam com os dados e melhorem seu desempenho. Muitas vezes, ele se concentra em uma tarefa específica, como um sistema de reconhecimento de voz. O sistema pode parecer inteligente e você pode pensar que é IA, no entanto, ele não terá uma compreensão avançada do idioma; ele simplesmente ouvirá os principais sons e, ao detectá-los, executará determinadas tarefas [ii]
Os algoritmos de Aprendizagem de Máquina são projetados para simplesmente aprender e se adaptar a partir dos dados, refinando seu desempenho ao longo do tempo. Um exemplo de Aprendizado de Máquina na indústria alimentícia é o recurso de Manutenção Preditiva em algumas máquinas de produção. Nesses sistemas, os dados das máquinas são analisados para prever possíveis panes e otimizar as substituições de peças, reduzindo o tempo de parada.
Qual é a diferença entre eles?
Embora o Aprendizado de Máquina seja um componente da IA, ela abrange mais do que apenas aprender com dados. A IA possui a capacidade de pensar, raciocinar e se adaptar a novas situações, permitindo que ela crie novas soluções que não foram predefinidas. O Aprendizado de Máquina, por outro lado, se concentra em modelos de treinamento em dados para fazer previsões ou executar tarefas.
Por que há confusão?
A confusão em torno da IA decorre de sua ampla aplicação e do uso indevido do termo. Frequentemente, o termo IA é usado de forma intercambiável com Aprendizado de Máquina ou outras tecnologias, levando a equívocos sobre suas verdadeiras capacidades. É crucial entender que a IA representa habilidades inteligentes de tomada de decisão e resolução de problemas, além do mero processamento de dados.
Que benefícios eles oferecem?
Tanto a IA quanto o Aprendizado de Máquina oferecem inúmeros benefícios para a indústria alimentícia. A IA pode melhorar a segurança e a proteção dos alimentos, dinamizar os processos logísticos e melhorar a produtividade. Ao automatizar tarefas manuais, as empresas podem aproveitar a IA para tornar sua força de trabalho mais valiosa, treinando funcionários para trabalhar com sistemas inteligentes. O Aprendizado de Máquina, em particular, permite uma Manutenção Preditiva, otimizando o desempenho da máquina e reduzindo as panes de custos elevados.
Há desvantagens?
Embora o potencial da IA seja imenso, existem certos riscos e desafios. A qualidade dos dados alimentados em sistemas de IA é fundamental, pois a máxima “se entra lixo, sai lixo” se aplica nesse caso. Dados incorretos ou tendenciosos podem levar a decisões erradas. Além disso, se os sistemas de IA operarem de forma autônoma sem as proteções adequadas, um pequeno erro ou mau funcionamento em uma parte do sistema pode gerar efeitos em cascata. Garantir a supervisão humana e implementar proteções é essencial para mitigar esses riscos.
Estamos próximos de utilizar IA nesse setor?
A IA já está marcando presença em sistemas e aplicações de última geração na indústria alimentícia. No entanto, sua ampla integração nas linhas de produção ainda não foi totalmente realizada. À medida que a tecnologia avança e a conectividade melhora, o potencial da IA para transformar processos operacionais continuará a aumentar.
Como a Inspeção de Produtos pode trabalhar com IA?
As soluções de tecnologia de Inspeção de Produtos podem desempenhar um papel crucial no aprimoramento das capacidades de IA. Com a integração da Inspeção de Produtos a sistemas de IA, é possível acessar dados abrangentes de várias aplicações, dispositivos e processos, permitindo uma tomada de decisões mais informada. Nossa tecnologia de Inspeção de Produtos fornece uma vasta gama de dados relacionados aos processos de produção de alimentos, como controle de qualidade, detecção de contaminação e integridade da embalagem. Esse volume de dados pode ser analisado por algoritmos de IA para identificar padrões, prever resultados e otimizar vários aspectos da produção de alimentos. Por exemplo, a IA pode utilizar nossos dados para otimizar o consumo de energia, identificar influências ambientais e criar programações de manutenção preditiva, simplificando as operações e melhorando a eficiência geral na indústria de alimentos.
Qual é a próxima grande novidade em TI na indústria alimentícia?
A digitalização da indústria de alimentos, impulsionada por iniciativas como sistemas Track & Trace, tem um imenso potencial para a integração da IA. Ao utilizar a IA, a indústria pode melhorar a segurança dos alimentos, melhorar a produtividade e otimizar os processos logísticos. Além disso, a integração perfeita da IA com os sistemas e aplicações existentes pode permitir uma análise de dados abrangente e uma tomada de decisões informada, aumentando a eficiência e automação.
Conclusão
A IA e o Aprendizado de Máquina são tecnologias poderosas com potencial para revolucionar a indústria de alimentos. Enquanto a IA representa o auge dos sistemas inteligentes capazes de tomar decisões adaptativas, o Aprendizado de Máquina foca em previsões e tarefas orientadas por dados. Ao aproveitar os benefícios da IA e do Aprendizado de Máquina, os fabricantes podem melhorar a segurança dos alimentos, dinamizar as operações e tomar decisões mais bem informadas. À medida que a tecnologia avança, o futuro oferece excelentes possibilidades para a integração da IA, contribuindo para uma indústria de alimentos mais eficiente, produtiva e segura.
Sobre o ProdX™: www.mt.com/prodx-pr
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Sobre o Autor, Peter Spring, Gerente de Produtos ProdX™, Inspeção de Produtos Mettler-Toledo.
Baseado na Suíça, na Sede da Mettler-Toledo, Peter lidera o Departamento de Gerenciamento de Produtos do software de gerenciamento de inspeção ProdX™. Engenheiro de formação, Peter participa do desenvolvimento de aplicativos de software para a Mettler-Toledo em todos os setores, incluindo farmacêutico e alimentício. Sua paixão pela sustentabilidade e por cuidar do meio ambiente impulsiona seu desejo de criar soluções de software que ajudem os clientes a eliminar o uso de papel e adotar a digitalização para melhorar a eficiência e reduzir o desperdício.
[i] https://www.splunk.com/en_us/form/5-big-myths-of-ai-and-machine-learning-debunked/thanks.html
[ii] https://www.splunk.com/en_us/form/5-big-myths-of-ai-and-machine-learning-debunked/thanks.html
