Vídeo: Industrial Internet of Things (IIoT) Solutions (Novembro 2024)
Na recente conferência do DLD, algumas das sessões mais interessantes trataram da inteligência artificial ou da "Internet industrial". Os veteranos da Amazon e Watson conversaram sobre como a IA e o aprendizado de máquina mudarão vários setores daqui para frente, e os diretores de algumas das maiores empresas de manufatura discutiram como big data, sensores e personalização mudarão a maneira como os produtos são fabricados.
Aprendizado de máquina e seu impacto em outras indústrias
Falando sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina foram Werner Vogels, CTO da Amazon.com; Manoj Saxena, presidente da Cognitive Scale e ex-gerente geral do grupo IBM Watson; e Chris Boos, CEO da Arago, uma empresa alemã focada no uso de IA para automação. Moderado por Matthew Egol, parceiro da equipe de consultoria e estratégia da PWC, o painel falou sobre como os dados e o aprendizado de máquina estão mudando uma variedade de setores.
A maioria dos participantes concordou que a área de saúde é a próxima grande área a ser realmente impactada pela crescente inteligência das máquinas. Boos disse que os dados existem, assim como inteligência artificial suficiente para fazer diagnósticos, mas o que falta é uma sensação de como resolvemos o problema. Ele observou que, na medicina especializada de hoje, pode haver um único especialista em cada parte do seu corpo, mas, em teoria, uma máquina veio combinar informações de várias especialidades.
Por exemplo, Saxena falou sobre como, em um grande hospital público de Dallas, novas técnicas agora permitem que 70 pessoas lidem com até 70.000 crianças com asma. Ao combinar dados sobre onde os pacientes vivem com dados ambientais de serviços como weather.com e pollen.com, um sistema cognitivo pode identificar correlações entre a concentração de ambrósia no ar e na asma e enviar informações ou inaladores diretamente para crianças em áreas onde é provável que haja um aumento nos ataques de asma.
Vogels falou sobre outros exemplos de assistência médica, dizendo que era importante poder prevenir e não reagir a doenças; e Saxena concordou que havia muita ênfase na tecnologia, mas não o suficiente nos resultados.
Boos falou sobre como a tecnologia também pode ser usada para aplicativos como a automação de operações de TI. Uma coisa que ele disse que era importante lembrar é que "o aprendizado de máquina não passa de experimentação" e que ainda precisaremos de professores para as máquinas.
Outras aplicações mencionadas por Vogels incluem análise de vídeo para rastrear compradores que andam pelos corredores para melhorar o design da loja e o uso de sensores em equipamentos industriais como turbinas a gás, carros para manutenção preventiva e em hospitais para reduzir o tempo que as pessoas passam esperando para elevadores.
Vogels observou que as maiores e mais perturbadoras empresas são todas baseadas em dados, enquanto Saxena disse que o problema não é apenas o aumento do volume de dados, mas o mais importante é que o tipo de dados também está mudando, com tweets e outros dados não estruturados se tornando cada vez mais importante. Mas ele disse que os computadores não entendem bem os dados não estruturados.
Vogels disse que, em geral, "estivemos olhando para trás com os dados", focando nos relatórios, mas o que é importante agora são os sistemas preditivos e prospectivos. Ele elogiou o serviço de aprendizado de máquina da Amazon como uma tecnologia que pode permitir que qualquer pessoa construa um mecanismo preditivo.
Saxena concordou, dizendo que os relatórios parecerão muito diferentes em 10 anos. Ele comparou os atuais sistemas de relatórios ao futebol americano, no qual as equipes param entre as jogadas e depois decidem o que fazer, e disse que no futuro as reportagens serão mais como a ação ininterrupta nas corridas de Fórmula 1. Ele disse que estamos passando de sistemas de registro para sistemas de engajamento e sistemas de insight. Mas ele disse que não devemos pensar na IA como "inteligência artificial", mas como "inteligência aumentada".
"Pense no Jarvis, não no HAL", disse ele.
A Internet industrial e como ela muda a manufatura
Outra seção trouxe algumas grandes empresas de manufatura e lidou principalmente com a "Internet Industrial" e como ela mudará as coisas.
Horst Kayser, diretor de estratégia da gigante industrial Siemens, falou sobre como a "digitalização" estava mudando a abordagem da empresa em muitas áreas, incluindo a mudança de toda pesquisa e desenvolvimento interno para uma inovação mais aberta. Ele discutiu os desafios de gerenciar de forma inteligente partes de um sistema energético diversificado, como monitoramento e manutenção remotos em um sistema de 7.000 turbinas eólicas, que agora inclui o uso de algoritmos de autoaprendizagem para mover as pás para a posição ideal, o que, segundo ele, poderia resultar em alguns pontos percentuais de eficiência extra (o que não parece muito, mas pode realmente somar). Outras aplicações que ele discutiu variaram de prototipagem virtual a uma planta totalmente automatizada.
Richard Ploss, CEO da Infineon, descreveu um futuro que viu robôs colaborando com seres humanos, dizendo que precisamos de robôs que não sejam perigosos, mas que forneçam uma conexão entre a Internet industrial e a vida. Como exemplo, ele mostrou um vídeo de "formigas biônicas" que trabalhava colaborativamente para mover objetos.
A Infineon tinha o objetivo de combinar a produtividade da fabricação em massa com a individualidade da produção personalizada. Ploss disse que a Internet Industrial levará a personalização para o próximo nível, facilitando o design de seu próprio sapato, que será fabricado com base em solicitações individuais e entregue em 24 horas. Nesse sistema, o cliente realmente faria o design final, mas o sistema teria os dados para fazer esse trabalho.
Michael Mendenhall, diretor de marketing da Flextronics, que fabrica sob encomenda para várias empresas, disse que a nova tendência é pensar em "produto como uma plataforma" - então, em vez de apenas construir hardware, você quer algo que possa criar aplicativos e serviços por aí. Como parte disso, ele acredita em "inovação aberta" com pessoas que trabalham em setores adjacentes para fazer as coisas.
Entre os produtos interessantes que ele discutiu, havia uma "tatuagem" que pode medir a biometria e que pode ser integrada ao cinto de segurança para avisá-lo se você está dormindo e uma pequena faixa que pode medir a glicemia, com a qual ele acha que pode reduzir a custo dos cuidados de saúde crônicos para diabetes e outras doenças em 20%.
