A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como um recurso estratégico em sistemas de monitoramento, oferecendo soluções que vão muito além das possibilidades dos modelos tradicionais.
Em entrevista à Itatiaia, Paulo Henrique Mariano, analista de tecnologia da informação do Senai, explica que o diferencial está na capacidade de reconhecer padrões complexos e prever cenários futuros a partir de grandes volumes de dados.
O que a IA consegue enxergar
Enquanto os sistemas convencionais funcionam com regras fixas, a IA, especialmente quando aplicada em modelos de aprendizado de máquina (machine learning), é capaz de aprender com dados e identificar comportamentos sutis ou variações que passariam despercebidas.
Segundo Mariano, para que a IA consiga interpretar imagens em tempo real, o processo envolve a coleta e rotulagem de dados, o treinamento de modelos e, por fim, a aplicação prática dessas informações em sistemas de monitoramento. Assim, câmeras e sensores “transformam” imagens em números, que são comparados ao modelo treinado. O sistema, então, calcula a probabilidade de correspondência com padrões conhecidos e emite alertas.
Previsão e tomada de decisão
Outro recurso poderoso da IA em monitoramento é a análise preditiva. “É como aprender com o passado para predizer o futuro”, explica Mariano.
Essa técnica permite identificar tendências e antecipar falhas antes que ocorram. Um exemplo é a manutenção preditiva em fábricas, em que o histórico de vibração ou consumo de energia de uma máquina pode indicar a probabilidade de falha em determinado período.
De acordo com o analista, ainda que a inteligência artificial trabalhe com probabilidades, e não certezas, sua utilização permite reduzir custos, aumentar a eficiência e, em muitos casos, salvar vidas.
Benefícios para empresas
Os ganhos variam de acordo com o objetivo do monitoramento. Em fábricas, a IA melhora a qualidade dos produtos e reduz desperdícios. No setor financeiro, ajuda a identificar fraudes em tempo real.
“Boa parte do sucesso da inteligência artificial está na qualidade dos dados coletados. Sem isso, não há como gerar previsões confiáveis”, reforça Mariano.
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