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

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

Por Seth DeLand, Data Analytics Product Marketing Manager, MathWorks 

4 minutos de leitura


À medida que a tecnologia avança, o alcance da Inteligência Artificial (IA) se expande continuamente. Ao mesmo tempo que isso cria novas e incríveis possibilidades, também impõe novos e maiores desafios para engenheiros dos mais diversos segmentos.

Parte dessa dificuldade se deve ao fato de que modelos de Inteligência Artificial necessitam de uma quantidade suficiente de dados para serem efetivos. E se esses dados são insuficientes, imprecisos ou tendenciosos, os cálculos do modelo também serão.

Neste artigo, mostraremos como Inteligência Artificial e Simulações se combinam para resolver desafios de tempo, confiabilidade do modelo e qualidade dos dados.

Acompanhe!

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

O processo de coleta de dados do mundo real e a organização de informações de boa qualidade, limpas e catalogadas é algo difícil e demorado. Os projetos acabam correndo mais risco de falhar se não tiverem dados robustos para ajudar a treinar um modelo, tornando esse tipo de preparação uma etapa crucial no fluxo de trabalho de IA.

Dados “ruins” podem fazer um engenheiro gastar horas tentando determinar por que o modelo não está funcionando. E o pior: sem a certeza de ter bons resultados. A simulação pode ajudar os engenheiros a superar esses desafios.

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial centrada em dados trouxe o foco da comunidade de IA para a importância dos dados de treinamento. Em vez de gastar todo o tempo de um projeto ajustando a arquitetura e os parâmetros do modelo de IA, foi demonstrado que o tempo gasto aprimorando os dados de treinamento pode gerar mais precisão.

O uso de simulações para aumentar os dados de treinamento existentes pode trazer vários benefícios, como:

  • A simulação computacional é, em geral, muito mais econômica que experimentos físicos.
  • Engenheiros têm total controle sobre o ambiente digital e podem simular cenários difíceis ou muito perigosos para criar no mundo real.
  • A simulação dá acesso a estados internos que podem não ser medidos em uma configuração experimental, o que pode ser muito útil ao depurar por que um modelo de IA não funciona bem em determinadas situações.

 

Com o desempenho de um modelo tão dependente da qualidade dos dados com os quais está sendo treinado, os engenheiros podem melhorar os resultados com um processo replicável de simulação de dados, utilizando modelos de IA, observando quais condições ele não pode prever bem e coletando mais dados simulados para aquelas condições.

Usando ferramentas ágeis para modelagem numérica, como o Simulink, engenheiros podem gerar dados simulados que refletem cenários do mundo real. 

Já a combinação do Simulink com o MATLAB permite que os engenheiros simulem seus dados no mesmo ambiente em que constroem seus modelos de IA, o que significa que eles podem automatizar muito mais o processo, sem precisar se preocupar com a troca de ferramentas.

 

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Desafio 2: Aproximando sistemas complexos da IA

Ao criar algoritmos que interagem com sistemas físicos – como um algoritmo para controlar uma válvula hidráulica – o modelo do domínio físico é fundamental para permitir uma rápida interação entre IA e o ambiente virtual planejado.

No campo de controles, isso é chamado de “modelo de planta”; na área de wireless, é chamado de “modelo de canal”; no campo de aprendizado por reforço, é chamado de “modelo de ambiente”. 

Seja qual for o nome, a ideia é a mesma: crie um modelo baseado em simulação que lhe deem a precisão necessária para recriar o sistema físico com o qual seus algoritmos interajam.

O problema com essa abordagem é que, para alcançar a “precisão necessária”, historicamente os engenheiros constroem modelos de alta fidelidade desde o início das operações. O que, para sistemas complexos, pode levar muito tempo.

Simulações de longa duração significam que menos replicação de projeto será possível, o que pode deixar menos tempo para avaliar alternativas potencialmente melhores do projeto.

A Inteligência Artificial entra em cena aqui, já que engenheiros podem pegar esse modelo de alta fidelidade do sistema físico, que eles construíram, e aproximá-lo de um modelo de IA. Em outras situações, eles podem treinar o modelo de IA a partir de dados experimentais,  para capacitar a máquina a cenários ainda não vistos experimentalmente.

O benefício é que modelos virtuais são muito mais econômicos que modelos experimentais, o que significa mais tempo para aprimoramento pelos  engenheiros possibilitando explorar mais viabilidades do projeto. 

 

Desafio 3: Inteligência Artificial para desenvolvimento de algoritmos

Em relação a aplicações como sistemas de controle, os engenheiros passaram a confiar cada vez mais em simulações ao projetar seus algoritmos.

Em muitos casos, esses engenheiros estão desenvolvendo sensores virtuais, ou seja, observadores que tentam calcular um valor que não é medido diretamente a partir dos sensores disponíveis.

Mas a capacidade desses métodos de capturar o comportamento não linear, presente em muitos sistemas do mundo real, é limitada. Por isso, engenheiros estão se voltando para abordagens baseadas em IA, que têm flexibilidade para modelar essas complexidades.

Eles usam dados (experimentais ou numéricos) para treinar um modelo de IA que possa prever falhas  não observadas a partir dos dados colhidos  e, em seguida, integrar esse modelo de IA ao sistema.

Nesse caso, o modelo de IA é incluído como parte do algoritmo de controle, que acaba no hardware físico e possui limitações de desempenho/memória e, normalmente, precisa ser programado em uma linguagem diferente, como C/C + +. Mas isso é feito de maneira automática no MATLAB e Simulink.

Esses requisitos podem impor restrições aos tipos de modelos de aprendizado de máquina apropriados para esses aplicativos e, portanto, os engenheiros podem precisar experimentar vários modelos e comparar compensações em precisão e desempenho no dispositivo.

Na vanguarda da pesquisa nessa área, o Reinforcement Learning leva essa abordagem um passo adiante, já que aprende toda a estratégia de controle interagindo com o ambiente. Isso tem se mostrado uma técnica poderosa em algumas aplicações desafiadoras, como robótica e sistemas autônomos, mas a construção de tal modelo requer um modelo preciso do ambiente, que pode não estar prontamente disponível, bem como o poder computacional para executar um grande número de simulações.

Além de sensores virtuais e o Reinforcement Learning, os algoritmos de IA são cada vez mais usados ​​em visão computacional, processamento de áudio e sinal e aplicativos wireless, em situações como:

  • Um carro com recursos de direção autônoma a, um algoritmo de IA pode detectar marcações de pista na estrada para ajudar a manter o carro centrado na pista.
  • Um aparelho auditivo, os algoritmos de IA podem ajudar a melhorar a fala e suprimir o ruído.
  • Em um aplicativo sem fio, os algoritmos de IA podem aplicar pré-distorção digital para compensar os efeitos de não linearidades em um amplificador de potência.

Em todas essas aplicações, os algoritmos de IA fazem parte de um sistema maior. A simulação é usada para testes de integração para garantir que o design geral atenda aos requisitos.

 

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O futuro da Inteligência Artificial para simulações

No geral, à medida que os modelos crescem em tamanho e complexidade, para atender a aplicações cada vez mais complexas, a Inteligência Artificial e as simulações acabarão se tornando ferramentas ainda mais essenciais – e interrelacionadas – na caixa de ferramentas do engenheiro.

Ferramentas do setor, como Simulink e MATLAB, capacitaram os engenheiros a otimizar seus fluxos de trabalho e a reduzir o tempo de desenvolvimento, incorporando técnicas como geração de dados sintéticos, modelagem de ordem reduzida e algoritmos de IA incorporados para controles, processamento de sinal, visão computacional e aplicações wireless.

Com a capacidade de desenvolver, testar e validar modelos de maneira precisa e acessível, antes que o hardware seja introduzido, essas metodologias continuarão a crescer em uso.

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