Como Inteligência Artificial e Simulações se combinam para resolver desafios complexos!

Por Seth DeLand, Data Analytics Product Marketing Manager, MathWorks 

À medida que a Inteligência Artificial (IA) avança, ela cria novas possibilidades, mas também impõe desafios crescentes para engenheiros. A necessidade de grandes volumes de dados para treinar modelos de IA é um desses desafios, e a qualidade dos dados se torna um fator decisivo no desempenho dos modelos.

Neste artigo, discutimos como a combinação de simulações computacionais e IA pode ajudar a superar esses desafios, abordando questões de tempo, confiabilidade do modelo e a qualidade dos dados.

Desafio 1: Dados para treinar e validar modelos de Inteligência Artificial 

A coleta e organização de dados do mundo real de maneira limpa e precisa é uma tarefa desafiadora e demorada. Modelos de IA exigem dados robustos para treinamento, e a falta de dados de qualidade pode comprometer o desempenho do modelo, tornando difícil para os engenheiros determinarem por que o modelo não está funcionando bem.

Como as Simulações Ajudam?

Simulações podem ser uma solução para gerar dados adicionais de forma rápida e econômica. Elas permitem:

• Criar cenários controlados e difíceis de reproduzir no mundo real.
• Observar estados internos que não seriam facilmente medidos em um experimento físico.
• Utilizar os dados simulados para identificar lacunas no desempenho do modelo de IA, ajudando a melhorar sua precisão.

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Além disso, ferramentas como Simulink e MATLAB permitem que engenheiros simulem dados diretamente em seus modelos de IA, automatizando parte do processo e eliminando a necessidade de trocar de ferramentas.

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Desafio 2: Aproximando sistemas complexos da IA

Para sistemas físicos interagirem com algoritmos de IA, é essencial criar modelos precisos que representem o comportamento desses sistemas. Isso pode ser particularmente desafiador em áreas como controle de sistemas, redes wireless ou aprendizado por reforço.

Como a IA Ajuda?

A IA permite que engenheiros criem modelos de sistemas complexos a partir de dados simulados, reduzindo a necessidade de modelos experimentais de alta fidelidade, que podem ser caros e demorados. Isso proporciona maior eficiência e flexibilidade, permitindo a exploração de mais alternativas de design e melhorias.

Benefícios das Simulações:

• Economia: Modelos virtuais são mais baratos que experimentos físicos.
• Rapidez: A IA pode acelerar o processo de criação e aprimoramento desses modelos, aumentando a eficiência do engenheiro e reduzindo o tempo gasto em simulações demoradas.

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Desafio 3: Inteligência Artificial para desenvolvimento de algoritmos

Em muitos casos, os engenheiros estão desenvolvendo sensores virtuais para sistemas de controle, buscando prever comportamentos não observados diretamente. No entanto, muitos sistemas do mundo real têm comportamentos não lineares, o que torna esses modelos difíceis de criar com métodos tradicionais.

Como a IA Resolve?

A IA tem a flexibilidade necessária para modelar complexidades não lineares, treinando modelos com dados experimentais ou numéricos e integrando-os ao sistema de controle. Isso pode incluir aprendizado por reforço para sistemas como robótica e veículos autônomos, que interagem com o ambiente em tempo real.

Aplicações da IA:

• Visão Computacional: Algoritmos de IA podem identificar objetos e padrões, como em carros autônomos.
• Processamento de Áudio e Sinal: Melhoria de áudio e redução de ruídos, como em aparelhos auditivos.
• Wireless: Algoritmos podem corrigir falhas causadas por não linearidades, como em amplificadores de potência.

Esses algoritmos são parte de sistemas maiores e as simulações são essenciais para garantir que o design geral atenda aos requisitos.

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O futuro da Inteligência Artificial para simulações

À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos e as necessidades de simulação aumentam, ferramentas como Simulink e MATLAB se tornam essenciais. Elas permitem que os engenheiros testem, validem e otimizem modelos de maneira mais rápida e acessível, antes de implementá-los no hardware físico. Isso reduz o tempo de desenvolvimento e melhora a precisão do projeto final.

Com a combinação de IA e simulações, os engenheiros podem gerar dados sintéticos, criar modelos de ordem reduzida e usar algoritmos de IA em diversas aplicações, como controle de sistemas, processamento de sinais e visão computacional. O uso dessas ferramentas continuará a crescer à medida que a Indústria 4.0 se expande.

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