Como usar o MATLAB para Inteligência Artificial

Como usar o MATLAB para Inteligência Artificial

4 minutos de leitura


Inteligência artificial (IA) é a tecnologia que permite que sistemas computadorizados desempenhem tarefas complexas, de forma a simular o pensamento humano, sendo capazes de perceber o ambiente, analisar variáveis e tomar decisões.

Apesar de todas possíveis aplicações (e benefícios) da Inteligência Artificial para os negócios, uma pesquisa da Gartner, feita com mais de 3.000 empresas pelo mundo, mostrou que das 50% daquelas que planejavam implementar essa tecnologia, somente 4% realmente o fizeram.

Entre as principais razões apontadas, estão:

  • Crença de que é necessário ser um especialista em Ciência de Dados para implementar essa tecnologia.
  • Preocupação de que o desenvolvimento de um sistema de IA seja demorado e caro.
  • Falta de acesso a dados rotulados de boa qualidade.
  • O custo e as complexidades da integração da IA ​​em algoritmos e sistemas existentes.

 

Nos parágrafos abaixo, você vai conhecer como a OPENCADD vai te ajudar a quebrar esse paradigma com a melhor e mais completa ferramenta do mercado, o MATLAB.   

Boa leitura!

 

Benefícios de usar o MATLAB para inteligência artificial

Entre as principais vantagens da plataforma MATLAB para se trabalhar com Inteligência Artificial estão o fato de que o software fornece recursos semelhantes aos de ferramentas dedicadas, como Caffe e TensorFlow.

Uma vantagem do MATLAB em relação aos outros é que somente ele permite integrar a IA ao fluxo de trabalho completo, para desenvolver um sistema totalmente projetado, como é possível ver na tabela  abaixo:

 

Acesso aos dados Análise de Dados Desenvolvimento Implantação
Sensores Exploração de dados Modelos de IA Aplicações
Arquivos Pré-processamento Desenvolvimento de algoritmo Sistemas para empresas
Banco de dados Eliminação de erros e Redução de dados Modelagem e simulação Sistemas incorporados

 

Com o MATLAB, mesmo que você não tenha experiência com IA ou todos os algoritmos embarcados neste ramo como o Machine Learning e Deep Learning, é possível usar aplicativos para experimentar rapidamente diferentes abordagens e aplicar seus conhecimentos na área para preparar os dados.

Se não for viável identificar recursos em seus dados, você pode usar o Deep Learning como parte do processo de treinamento. Deep Learning requer muitos dados, mas você pode usar o próprio MATLAB para gerar mais informações que possam estar faltando, por exemplo em casos de registro de falhas em equipamentos. 

Por fim, com o MATLAB é possível implantar o modelo como parte de um sistema de IA completo em um dispositivo físico. Isso facilita embarcar o software ao hardware por meio das diversas portabilidades existentes.

 

Como usar o MATLAB para Inteligência Artificial

Como sabemos, a Inteligência Artificial está intimamente ligada a três áreas da tecnologia: Machine Learning, Deep Learning e Reinforcement Learning . 

Confira como o MATLAB facilita o trabalho com cada uma delas.

 

1. Machine Learning

Ao trabalhar no MATLAB, o usuário consegue implantar aplicativos para manutenção preditiva, análise de sensores e até no segmento de finanças, entre outros.

A toolbox de Machine Learning, presente no software, facilita o trabalho de treinar e comparar modelos. 

Além disso, os modelos e aplicativos do MATLAB têm uma execução mais rápida que a maioria dos softwares que trabalham com Machine Learning.

 

2. Deep Learning

Engenheiros usam os recursos disponíveis para Deep Learning no MATLAB para desenvolver direção automatizada, visão computacional, processamento de fala e diversos outros aplicativos. 

A toolbox para Deep Learning permite a criação, interconexão, treinamento e avaliação de redes neurais complexas. Além disso, a toolbox Deep Learning HDL foi criada exclusivamente para facilitar a aplicação do Deep Learning em hardwares.

O uso do MATLAB facilita o trabalho com Deep Learning, mesmo que o usuário não tenha um conhecimento de algoritmos avançados de visão computacional ou de redes neurais.

 

3. Reinforcement Learning 

A toolbox de Reinforcement Learning do MATLAB fornece aplicativo, funções e um bloco Simulink® para políticas de treinamento, usando algoritmos de aprendizado por reforço, incluindo DQN, PPO, SAC e DDPG. 

Você pode usar essas políticas para implementar controladores e algoritmos de tomada de decisão para aplicativos complexos, como alocação de recursos, robótica e sistemas autônomos. Isto faz com que o algoritmo aprenda com o ambiente em que ele está inserido.

A caixa de ferramentas permite representar políticas e funções de valor usando redes neurais profundas ou tabelas de consulta e treiná-las por meio de interações com ambientes modelados em MATLAB ou Simulink.

Saiba mais neste link.

 

Inteligência Artificial é com o MATLAB!

Neste artigo você conheceu como usar o MATLAB para Inteligência Artificial, além das vantagens que essa ferramenta inovadora traz.

Por mais que a Inteligência Artificial seja uma área complexa e até intimidadora, o MATLAB torna tudo muito mais fácil, rápido e acessível, mesmo para estudantes. Não à toa mais de cinco mil universidades no mundo e 96% das melhores instituições de ensino da lista Times Higher Education.

Fique de olho nos conteúdos da OPENCADD para saber mais sobre assuntos de tecnologia e a indústria 4.0. 

 

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