O que você sabe sobre redes neurais? Aprenda mais neste artigo!

sistema conectado em um cérebro
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As redes neurais são um tema empolgante e curioso sob vários aspectos. Afinal, não parece lógico supor que máquinas possam ter neurônios, não é mesmo? 

Pois bem, de fato há certa diferença entre o raciocínio lógico cartesiano que usamos na programação e o aprendizado registrado por meio de ligações elétricas entre os neurônios.

Assim, as redes neurais artificiais são utilizadas em iniciativas das mais diversas áreas. O que ocorre é que nesse processo de aprendizado, os computadores acumulam conhecimento em camadas, de um modo muito similar ao que ocorre em nossas sinapses cerebrais.

Nas próximas linhas vamos desvendar os mistérios que envolvem o assunto. Para nos ajudar neste exercício, contamos com Christian Vieira, que atua como Gerente de Consultores Técnicos da Information Solutions da Rockwell Automation. Confira os detalhes sobre esse importante recurso da Indústria 4.0!

Afinal, o que são e qual a importância das redes neurais?

A ideia por trás de uma rede neural é simular em um computador células cerebrais interconectadas. No lugar de processar informações, o software pode ser treinado para aprender com base na identificação de padrões. 

Obviamente, não se trata de um cérebro, mas de simulações computacionais que armazenam e conectam camadas complexas de conhecimento.

Uma rede neural difere da humana exatamente da mesma maneira que um modelo de computador para previsão do tempo difere das nuvens. É possível simular o “comportamento” de uma nuvem e outros fatores climáticos em um software, de modo a prever o clima, mas isso não faz do programa uma nuvem.

A título informativo, os tipos de redes mais conhecidos são:

  • Perceptrons Multicamadas (MLPs);
  • Convolucionais (CNNs);
  • Recorrentes (RNNs);
  • Hopfield;
  • Boltzmann;
  • Deep Belief Network;
  • Deep Auto-Encoders.

Como as redes neurais funcionam?

Diferentemente de um computador comum, as redes neurais aprendem e se adaptam aos padrões das variáveis de entrada. Também difere do modelo lógico convencional que fornece resultados com base nas preferências do usuário, mas nunca se adapta, ou seja, sempre depende deles para tomar decisões.

Segundo Christian, “o aprendizado em uma rede neural está intimamente relacionado à maneira como aprendemos em nossas vidas e atividades regulares — realizamos uma ação e somos recompensados ou corrigidos por um treinador”. 

Da mesma forma, as redes neurais exigem que alguém descreva o que deveria ter sido produzido como resposta à entrada de um determinado dado. Por exemplo, o sinal verde de um semáforo de trânsito indica para uma inteligência artificial de um carro autônomo que ele pode seguir viagem, mas a luz vermelha significa exatamente o contrário.

Esse tipo de informação se torna um conhecimento aprendido, que é armazenado em uma camada neural. É o mesmo modo como o nosso cérebro forma sinapses, embora a motivação humana para armazenar um conhecimento tenha estímulos emocionais e sensitivos.

Um bebê tende a repetir comportamentos quando eles geram atenção dos adultos, do mesmo modo que passamos a evitar coisas como colocar o dedo na tomada depois de experimentar um choque.

No caso da máquina, o aprendizado ocorre conforme são identificados erros e acertos, de acordo com o que é informado pelo profissional que a está treinando. Para cada nova análise, o conhecimento sobre erros e acertos armazenados é usado para calcular probabilisticamente as chances de que uma ou outra decisão seja mais acertada.

Esses sistemas são capazes, inclusive, de identificar quando a quantidade de variáveis e probabilidades que ele conhece não são suficientes para uma conclusão com uma margem de erro aceitável. Quanto maior a quantidade de conhecimento armazenado sobre o que é uma resposta certa ou errada, menor é a possibilidade de erro.

Ainda segundo informou Christian, o procedimento descrito acima é conhecido como retropropagação e é aplicado continuamente por meio de uma rede até que o valor do erro seja mantido no mínimo. Nesse ponto, a rede neural não requer mais esse processo de treinamento e pode ser executada sem ajustes. A rede pode finalmente ser aplicada, usando os pesos e limites ajustados como diretrizes.

Em que situações as redes neurais podem ser aplicadas? 

Atualmente, as redes neurais são aplicadas nas empresas principalmente no reconhecimento de imagens complexas e na execução de algoritmos preditivos. Além de contribuírem com suas previsões para a eficiência operacional na indústria, elas têm a vantagem de não necessitar de novos investimentos em programação, ao menos no volume que ocorre com os sistemas convencionais.

As redes neurais também são amplamente usadas na previsão de vendas, em pesquisa de clientes, validação de dados e gerenciamento de riscos. Algumas outras aplicações incluem:

  • no marketing: especialmente nas estratégias de segmentação de mercado, que envolvem comportamentos distintos entre determinados grupos de clientes;
  • varejo e vendas: devido à capacidade de considerar muitas variáveis simultâneas, o que é próprio do varejo;
  • bancos e finanças: para a precificação de títulos, cálculo de preços futuros, de taxas de câmbio e desempenho de ações;
  • medicina: na modelagem de partes do corpo humano e no reconhecimento de doenças como câncer com índice de acerto e antecipação superior ao diagnóstico humano.

Nesse contexto, o maior risco da aplicação das redes neurais está na eventual baixa qualidade dos dados de entrada. Por isso, um modelo de rede neural mais confiável e seguro depende da evolução dos recursos usados para garantir uma manipulação eficaz de dados.

Além disso, o Christian alerta para a necessidade dos cuidados com a segurança cibernética.  “imagine uma invasão a um sistema e a manipulação dos dados de entrada e o que este cenário poderia trazer em uma predição”, diz ele.

Quais as principais utilizações das redes neurais em indústrias?

A indústria é um campo vasto de aplicação, especialmente no campo da industrial analytics. Vejamos alguns de seus principais usos nos tópicos abaixo.

Reconhecimento de imagem e voz

Com base em um conjunto de imagens e áudios, redes neurais podem ser capazes de reconhecer padrões, vozes, letras, figuras e apoiar em aplicações desde segurança até controle operacional.

Controle de qualidade

Podem ser usadas para verificar a qualidade de matérias primas e no reconhecimento de variações sutis. Existem até aplicações específicas de garantia de redução de variabilidade em ingredientes utilizados na indústria alimentícia.

Manutenção preditiva

As redes neurais podem reconhecer padrões de falhas e, com base em um histórico de decisões tomadas, gerar ordens de serviços preditivas e prescritivas.

Previsão de produção

A quantidade de variáveis que podem ser incluídas garante um nível de acerto muito maior em qualquer previsão, facilitando o alinhamento entre produção e demanda.

Como funciona a implementação de um sistema neural na empresa?

As redes neurais exigem dados para obter experiência e aprender. Por isso, sua implementação depende da absorção dessa informação, o que estabelece um aumento de precisão conforme os dados se acumulam ao longo do tempo.

Baseadas em várias camadas de conexões, cada uma com sua função, essas redes são projetadas para processar dados brutos, encontrar padrões e objetos difíceis de serem observados pela acuidade humana. Para treinar uma rede neural, são utilizados os seguintes conjuntos de dados:

  • de treinamento: ajuda as redes a entender e conhecer as variáveis a serem consideradas;
  • de validação: para ajustar os conjuntos de dados;
  • de teste: para avaliar a precisão e registrar a margem de erro.

Dessa maneira, cada camada recebe seus dados de entrada, extrai o recurso e alimenta a próxima camada, ou seja, cada uma delas funciona como uma camada de entrada para outra camada e o processo se repete, se ajusta e se calibra.

Por fim, vale mencionar que as redes neurais são um componente único e especial na Indústria 4.0. Com a ampliação do uso da IoT, o desenvolvimento de redes cada vez mais velozes e de outros recursos, como a edge computing, o uso da inteligência artificial será fundamental para processar a quantidade de informação gerada por meio de dispositivos instalados em todas “as coisas”.

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