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    Modelos inteligentes para uma tomada de decisão mais inteligente


    Considere, por exemplo, sistemas de direção automatizados. Embora os veículos autônomos prometam melhorar significativamente a mobilidade, os engenheiros devem testar essas estruturas para fatores críticos como segurança e possíveis falhas do sistema. A Toyota é uma das montadoras que trabalha para tornar os sistemas sem motorista seguros. Em 2016, o presidente e CEO da Toyota, Akio Toyoda, disse que mais testes seriam necessários para completar sua missão – cerca de 8,8 bilhões de quilômetros dela.

    Felizmente, diz Stefan Jockusch, vice-presidente de estratégia da Siemens Digital Industries Software, a simulação pode ajudar. Ao testar virtualmente milhões de cenários do mundo real, de estradas com neve a pedestres descuidados, a tecnologia de simulação pode analisar o desempenho de veículos autônomos enquanto acelera o desenvolvimento e reduz os custos.

    Mas embora a simulação seja crítica para o desenvolvimento digital e a fabricação de produtos de hoje e de amanhã, desafios como o aumento da complexidade e a falta de conhecimento do domínio estão levando as organizações a reforçar seus processos de simulação com recursos de inteligência artificial (IA).

    IA como aumentador inteligente

    Embora os desafios possam variar, Don Tolle, diretor da empresa de consultoria e pesquisa CIMdata, diz: “uma das principais barreiras para a simulação é a quantidade de tempo que leva para virar uma simulação complexa e compartilhar os resultados com outros, incluindo design engenheiros e analistas de simulação. ” Na verdade, Tolle diz que pode levar “semanas” para projetar, coletar informações, construir, executar e analisar modelos de simulação para apoiar a tomada de decisões.

    A complexidade é outro obstáculo que os engenheiros devem enfrentar. Os modelos de simulação podem fornecer insights mais profundos e precisos sobre o comportamento dos sistemas de manufatura – mas esses detalhes adicionais podem custar mais computação. Construir modelos de simulação também exige talento com profundo domínio e conhecimento matemático. Muitas organizações estão focadas em democratizar o acesso às ferramentas de simulação, tornando-as uma parte padrão dos processos de design e fabricação. Mas o desafio, avisa Tolle, é “tornar essas ferramentas consumíveis pelo engenheiro médio que pode não ter um conhecimento profundo de domínio nas especificações de uma simulação e tecnologia de simulação”. Afinal, desenvolver algoritmos de IA é apenas parte do processo de simulação; os engenheiros precisam de conhecimento de domínio para entender o contexto mais amplo de como os modelos estão sendo construídos e a finalidade a que servem.

    Em resposta aos obstáculos, muitas organizações estão recorrendo à IA para acelerar e simplificar a simulação – e por um bom motivo. A IA pode destilar informações em uma forma mais fácil e transparente para os engenheiros entenderem, eliminando a necessidade de interagir com cada detalhe de um modelo. “A capacidade de criar esses modelos incrivelmente complexos é uma das áreas em que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina terão o maior impacto”, diz Tolle.

    Isso porque a IA pode “aprender” experiência com o vasto volume de conjuntos de dados de simulação criados por milhares de execuções de simulação em aplicativos semelhantes. Como resultado, a IA pode propor parâmetros de modelo que permitem um conjunto ideal de características de design para o sistema, enquanto elimina o risco de execuções de simulação demorando mais do que os testes físicos. Depois disso, os engenheiros podem começar a juntar as características ideais de projeto para projetos mais detalhados, como projetos 3D auxiliados por computador, desenvolvimento de software e eletrônica. “A simulação aumenta a inteligência do engenheiro usando IA e [machine learning] para melhorar a forma como conduzimos análises e usamos os dados ”, diz Tolle.

    Não faltam casos de uso

    A IA pode ajudar a tornar a simulação prática em casos onde de outra forma não seria – por exemplo, quando um designer deseja testar e validar rapidamente muitas configurações de design.

    “As simulações podem ser caras do ponto de vista computacional – por exemplo, o comportamento de carregamento de um veículo elétrico híbrido para milhares de tipos de ciclos de transmissão”, diz Jockusch. A IA ajuda a desenvolver os chamados modelos substitutos, usando milhares de simulações existentes para derivar modelos altamente simplificados e computacionalmente muito mais baratos que são “precisos o suficiente para guiar os designers por um espaço de decisão complexo”.

    Outra vantagem da IA ​​é sua capacidade de detectar falhas de design no início do ciclo de vida de um produto. “Tem havido alguns exemplos notáveis ​​de falhas ou descuidos do sistema nos últimos quatro ou cinco anos nas indústrias aeroespacial e automotiva com grandes recalls e grandes problemas”, diz Tolle. “O custo de tomar decisões no final do ciclo de vida é enorme.”

    A boa notícia, diz ele, é que a IA pode minimizar o risco de introduzir falhas no design do produto, permitindo que os engenheiros “validem os sistemas durante todo o desenvolvimento. Isso permite decisões de design mais inteligentes e rápidas e compensações no início do ciclo de vida do design, em vez de ter que alterar o design posteriormente, o que pode ser caro em sistemas complexos. ”

    Baixe o relatório completo.

    Este conteúdo foi produzido pela Insights, o braço de conteúdo personalizado da MIT Technology Review. Não foi escrito pela equipe editorial da MIT Technology Review.


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