A inteligência artificial e a internet das coisas estão cada vez mais presentes no nosso dia a dia sabia? Se você acha que não, está enganado (a). Ao longo desse artigo você verá que está mais próximo do que você imagina. Então continue lendo e aprenda um pouco sobre esse tema que está tão em alta nos dias de hoje.

O que é inteligência artificial

A IA nada mais é, do que um avanço tecnológico que permite que os sistemas simulem uma inteligência similar a humana. Eles saem das ordens específicas programadas para tomar as decisões de forma autônoma. Ou seja, com a IA é possível que sistemas tomem decisões baseados em dados digitais e tomem as decisões de forma independente.

Estão entre as funções o aprender, entender, decidir de forma racional. Podemos dizer que a inteligência artificial aprende como uma criança, aos poucos o sistema absorve, analise e organiza os dados na qual consegue definir os padrões para essas tomadas de decisões.

Métodos de aprendizagem na IA

Hoje nós podemos dividir em dois tipos, a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada. A Supervisionada pode ser determinada por utilizar exemplos e com isso a possibilidade de criar associações. Já a aprendizagem não supervisionada, o próprio algoritmo cria grupos por si só de amostras e depois você analisa e dá nome a esses padrões, explica a Tamires Almeida da Omron Brasil.

Então novamente, a Inteligência artificial são sistemas computacionais que simulam a inteligência humana.

Diferença entre Machine learning e Deep learning

A inteligência artificial como já vimos e falamos na frase anterior, em resumo são sistemas computacionais, e é aí que podemos dizer que Machine learning é um desses sistemas.

Machine Learning é um sistema que pode modificar o seu comportamento de forma autônoma, tendo como base a sua própria experiência. Um exemplo desse tipo de tecnologia é o próprio Youtube. Ele analisa o que você costuma assistir, aprende com isso, e começa a sugerir novos vídeos baseado no que você tem assistido.

Deep Learning podemos dizer que é um tipo especial de Machine learning onde ele interpreta os dados e assim aprenda com eles. Ou seja, ele utiliza algoritmos complexos inspirados na rede neural do cérebro humano, analisando os dados em várias camadas de rede neural para tomar a sua decisão.

Internet das coisas – IoT

Assim como a indústria 4.0 se resume na quarta revolução industrial, o IoT refere-se à revolução tecnológica que tem como principal objetivo a comunicação entre os aparelhos do dia a dia. Seja em sua casa, loja ou empresa.

Hoje está muito comum esse tipo de comunicação em uma casa por exemplo. Coisa que alguns anos atrás parecia impossível, como uma geladeira inteligente que monta sua lista de compra analisando a necessidade/falta dos produtos, ou até mesmo a própria Alexa, que por comando de voz consegue fazer N funções, como acender uma luz, ligar uma tv, trocar de canal, desligar outro aparelho, ligar um ar condicionado entre outras funções.

Mas se você está achando que essa comunicação acontece só dentro de casa com esses exemplos que comentei, está completamente enganado. Na indústria por exemplo, a internet das coisas é um recurso muito importante, pois com ela é possível coletar, os dados entre os dispositivos para análise. Ou seja, o IoT pode-se dizer que aprimora as máquinas tornando elas inteligentes, unindo a analise avançada dos dados.

Vantagens da IA e IoT na Indústria

Agora você está se perguntando, mas como tudo isso que falamos até agora pode ajudar na indústria, no chão de fábrica propriamente dito? Já vimos em outros talks do MBM Talk, os dados são a base de tudo.

Como dito acima o IoT torna essa coleta de dados muito mais fácil, e o próprio Machine learning e Deep learning utilizam desses dados para traçar um padrão, aprender e ajudar nas melhorias.

Com essas tecnologias ligadas, o ganho em performance é maior, pois em cima de dados será produzido de forma mais assertiva, e também evitando erros, e problemas, principalmente conseguindo prevenir uma possível falha do próprio robô ou os cobots como já visto.

Em resumo podemos concluir que o IoT é essencial para a inteligência artificial, já que é com ele que vai ser possível coletar os dados de forma prática e rápida para que com a inteligência artificial seja possível tomar as decisões corretas e sejam definidos padrões de aprendizagem.

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Autor: Bruno Branco