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Inteligência Artificial na indústria 4.0 é o novo passo para as industrias.
Com esse avanço, podermos, otimizar ainda mais os processos industriais que vão desde automação até uso de pessoal.
1.
Aproveitamento dos dados em tempo real: a sensorização e conectividade das máquinas permitem o aproveitamento de dados, análises e a tomada de ações praticamente no momento da coleta da informação. Desta forma, é possível obter visibilidade de todo o processo de manufatura em detalhes em tempo real, descobrindo situações que precisam ser corrigidas, identificando necessidade de ações preditivas de manutenção ou planejando a forma ótima de utilização dos recursos.

2. Identificação e correção de ineficiências no processo: a inteligência artificial também possibilita identificar e analisar a causa raiz de alguma adversidade muito mais rápido do que quando executada por pessoas, que precisariam de horas para encontrar correlações entre milhares de variáveis. Dados históricos e algoritmos preditivos são aplicados para rastrear a cadeia de eventos responsável pela falha de produção. Assim, ineficiências, instabilidades de processo ou quaisquer aspectos que impactem em qualidade ou rendimento podem ser rapidamente corrigidos.
3. Previsão de ocorrências de ineficiências: além de identificar que algo não está bem no processo em tempo real, a tecnologia viabiliza estar um passo adiante – e prever quando algum evento vai acontecer. Por meio de análises preventivas e preditivas industriais, e aprendizado de máquina, é possível utilizar os dados para prever resultados de determinadas ações ou necessidade de manutenção em algum equipamento. E, consequentemente, aumentar a produtividade e evitar falhas iminentes.

fonte: https://www.unisoma.com.br/inteligencia-artificial-industria-4-0/

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Com os recentes avanços na tecnologia, implementar Inteligência Artificial no processo produtivo já se configura como uma possibilidade muito mais acessível do que costumava ser. A chave consiste em entender os recursos disponíveis na indústria 4.0 e distinguir quais são mais aderentes ao seu processo de manufatura, valendo-se de parceiros confiáveis para as implementações necessárias.

Enquanto a 3ª Revolução Industrial foi centrada no desenvolvimento de processos de automação e sistemas de gestão da manufatura, as inovações contemporâneas, provocadas pela 4ª Revolução Industrial, giram em torno de conceitos como robótica, dados, conectividade, integração, otimização, modularidade e inteligência.

Um ponto essencial que emerge neste contexto é a manufatura inteligente, que busca ampliar a interconexão entre máquinas e a tomada de decisão automatizada (usando inteligência artificial), minimizando as interações homem-máquina e valendo-se das capacidades humanas somente em momentos específicos. Alcançar este estágio de integração inteligente pode parecer uma realidade distante para alguns, no entanto, essa evolução pode ser trabalhada de maneira incremental, começando aos poucos e ampliando na medida em que os resultados aparecerem. O caminho passa por sensorização, redesenho de processos e algoritmos de inteligência artificial.

Com a sensorização, variáveis como temperatura, qualidade do ar, movimentação, umidade, vibração, entre outras específicas de cada processo, são capturadas e disponibilizadas para que os algoritmos consigam analisar e tomar decisões. Dependendo de como o processo foi desenhado e do tamanho do risco, ações automáticas podem ser realizadas de acordo com as decisões dos algoritmos, ou podem ser direcionadas para que um gestor avalie. O resultado? Qualidade, agilidade e redução de despesa operacional.

Inteligência Artificial na indústria 4.0

O uso de inteligência artificial em processos produtivos pode ser muito abrangente. Cito abaixo alguns exemplos mais comuns relacionados à aplicação dessa tecnologia:

Aproveitamento dos dados em tempo real: a sensorização e conectividade das máquinas permitem o aproveitamento de dados, análises e a tomada de ações praticamente no momento da coleta da informação. Desta forma, é possível obter visibilidade de todo o processo de manufatura em detalhes em tempo real, descobrindo situações que precisam ser corrigidas, identificando necessidade de ações preditivas de manutenção ou planejando a forma ótima de utilização dos recursos.

Identificação e correção de ineficiências no processo: a inteligência artificial também possibilita identificar e analisar a causa raiz de alguma adversidade muito mais rápido do que quando executada por pessoas, que precisariam de horas para encontrar correlações entre milhares de variáveis. Dados históricos e algoritmos preditivos são aplicados para rastrear a cadeia de eventos responsável pela falha de produção. Assim, ineficiências, instabilidades de processo ou quaisquer aspectos que impactem em qualidade ou rendimento podem ser rapidamente corrigidos.

Previsão de ocorrências de ineficiências: além de identificar que algo não está bem no processo em tempo real, a tecnologia viabiliza estar um passo adiante - e prever quando algum evento vai acontecer. Por meio de análises preventivas e preditivas industriais, e aprendizado de máquina, é possível utilizar os dados para prever resultados de determinadas ações ou necessidade de manutenção em algum equipamento. E, consequentemente, aumentar a produtividade e evitar falhas iminentes.

Produtividade e Inovação

Segundo o Mapa Estratégico da Indústria 2018 - 2022, estudo elaborado pela CNI com a participação de líderes empresariais, é fundamental que a indústria concentre esforços para ampliar a competitividade, conquistar mercados, gerar empregos e renda e impulsionar o crescimento econômico sustentado do Brasil.

O fator "Produtividade e Inovação" figura em destaque na ordem de prioridades do Mapa, estabelecendo-se como ponto fundamental para a melhoria da competitividade empresarial brasileira. Com as mudanças tecnológicas decorrentes da ascensão da indústria 4.0, é essencial reduzir a distância da fronteira tecnológica mundial, já que, atualmente, o Brasil ocupa a 85ª posição em ranking com 137 países (WEF, 2017).

Ainda que o investimento inicial relacionado à adoção de tecnologias seja, à primeira vista, elevado, a recompensa de contar com dispositivos inteligentes conectados e processos de produção automatizados fazem jus ao investimento. A reunião entre as capacidades da big data e inteligência artificial, impulsionam não só otimizações no processo produtivo, como também a colaboração entre times, fornecedores e outras partes interessadas ao longo da cadeia de valor.

Investir e ampliar a inovação em produtos, processos, modelos de negócios e aumentar a taxa de inovação é o desafio ao qual a indústria brasileira está submetida. É vital lançar mão de recursos modernos para se estabelecer no mercado.

Superando o desafio

Nesta realidade, a aplicação de inteligência artificial em busca de um processo produtivo otimizado, de melhor qualidade, tempo e custo, gera a oportunidade de aproveitar os dados da linha de produção e obter feedbacks acionáveis em tempo hábil, impulsionando a melhoria contínua nos processos de fabricação.

Muito mais do que uma tendência, a manufatura inteligente é um fator crítico para indústrias que desejam ser produtivas e competitivas diante da realidade de 4ª revolução industrial. Quer saber mais onde e como incorporar inteligência artificial ao seu processo produtivo? Entre em contato com os especialistas da UniSoma e saiba mais.
Michel Duran é Gerente de Marketing e Vendas da UniSoma É Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional pela Unicamp e possui MBA em Gestão de Empresas pela ESPM.

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Inteligência artificial na indústria 4.0

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Com os recentes avanços na tecnologia, implementar Inteligência Artificial no processo produtivo já se configura como uma possibilidade muito mais acessível do que costumava ser. A chave consiste em entender os recursos disponíveis na indústria 4.0 e distinguir quais são mais aderentes ao seu processo de manufatura, valendo-se de parceiros confiáveis para as implementações necessárias.

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É a liguagem usada pelos computadores para realizar as operações que nós ou programamos ou requisitamos que façam.
Para isso é preciso um raciocinio organizado e complexo, o qual faz parte do pensamento computacional. Este então, envolve os recursos necessários para encontrar soluções a partir da tecnologia.
Ainda que pareça algo muito específico, a lógica computacional desenvolve habilidades importantes em nosso cotidiano e trabalha com ferramentas já presentes em nossa vida, por exemplo, o computador e o celular.

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Podemos encontrar o IA em varias facetas de nosso dia a dia. Agora mesmo usando o dispositivo que vocês está, ele esta armazernando dados seus, para facilitar na filtragem e seleção de coisas que talvez vocẽ goste mais.
Já se deparou com um anuncio que de algo que você estava olhando na internet, mesmo que foi por acaso? A inteligencia arificial, armazena suas preferencias e mediante um algoritimo, tenta selecionar coisas que talvez você goste.

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Ao passar do tempo, vem cada vez sendo mais usada no nosso cotidiano. Por isso podemos econtrar em muitas coisas que usamos e que agora não conseguimos ficar sem.
vai desde um simples jogo eletronico em que você joga contra o computador, até navegar via gps, reconhecimento de voz entre outros.

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Existem varias aplicações como já vimos, porém, na área tecnologica sabemos que nada para de evoluir e de nos surpreender.
Logo, estamos falando então de avanços que, com o IA estamos conseguindo em varias áreas.
Segue as areas e suas aplicações de IA

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Recetemente foi publicado no site que já se estuda a possibilidade de encontra cancer de mama com mais rapidez usando IA

https://pebmed.com.br/inteligencia-artificial-no-rastreamento-de-cancer-de-mama/

Logo se faz necessário as diretrizes para que possa ser implementado a IA na saúde.
Então se fez necessário um relatório global para esse e também ditando 6 principios orientadores.

https://www.paho.org/pt/noticias/28-6-2021-oms-publica-primeiro-relatorio-global-sobre-inteligencia-artificial-na-saude-e

Levando a gente a crer que a IA não é algo momentâneo e nem sem sentido, mas sim o futuro.

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A detecção precoce do câncer de mama é o grande objetivo do rastreio populacional. Hoje, por meio da mamografia de digital é possível reduzirmos de 20% a 35% a mortalidade por câncer de mama. Diversos países implementaram programas de rastreamento do câncer de mama para diagnosticar a doença o mais cedo possível.
Ouça também: Câncer de mama: saiba detalhes com o especialista [podcast]
Limitações da mamografia e o advento da tomossíntese

As grandes limitações dos programas de screening são a sensibilidade, já que a mamografia deixa passar 20 a 30% de casos de câncer sem diagnosticá-los, como também a especificidade, já que os casos falsos positivos geram repercussões importantes tanto às pacientes, como para a rede de saúde: com mais carga de trabalho e custo.

Mais recentemente, a tomossíntese digital da mama (TDM) demonstrou melhorar as taxas de detecção do rastreamento do câncer de mama em 30-90% em comparação com a mamografia digital (MD). No entanto, a grande questão é que a leitura de um exame de TDM duplica o tempo de leitura para radiologistas, o que pode ser um grande impasse para a inclusão deste exame como uma modalidade de triagem.

Inteligência artificial poderia abreviar horas de trabalho dedicado ao screening

Nos últimos anos, os sistemas de inteligência artificial (IA) têm evoluído rapidamente no campo da imagem mamária, superando o desempenho e o valor clínico da mamografia. Alguns desses sistemas podem detectar automaticamente o câncer de mama em mamografias bidimensionais e imagens de TDM, com um nível de desempenho comparável ao de radiologistas.

No dia 4 de maio de 2021, foi publicado no Radiology, revista da North American Society of Radiology, um artigo avaliando o uso da inteligência artificial (IA) no screening do câncer de mama. O estudo teve como objetivo primário identificar se o IA poderia ser usada auxiliar n a detecção do câncer de mama com mamografia digital e tomossíntese digital de mama

Desenho e método do novo estudo

Foi realizada uma coorte retrospectiva que incluiu 15.986 pacientes que foram submetidas tanto a MD quanto a TDM.

O sistema de IA utilizado neste estudo (Transpara, versão 1.6.0; ScreenPoint Medical) foi previamente estudado em outras publicações no Radiology e European Radiology desde 2018.
Saiba mais: Estudo do Tata Memorial Centre: rastreamento do câncer de mama com exame clínico
Os achados mais suspeitos detectados pelo sistema são marcados em cada imagem e atribuídos a uma pontuação entre 1 e 100. Com base na descoberta suspeita máxima presente no exame, uma tabela de conversão proprietária gera uma pontuação de exame de 1 a 10, indicando a probabilidade crescente que um câncer visível está presente na mamografia. As imagens de DBT e de DM de cada exame foram processadas de forma independente pelo sistema de IA, resultando em dois escores de IA por exame: um escore de IA-MD e um escore de AI-TDM.

Por fim, o estudo concluiu que o sistema de inteligência artificial (IA) pôde reduzir até 70% da carga de trabalho na mamografia digital e na tomossíntese digital, mantendo a sensibilidade geral do programa.

Os autores acreditam que o IA poderia ser usada da seguinte forma:

Os exames menos suspeitos pela IA não seriam lidos pelos radiologistas, reduzindo, portanto, substancialmente o tempo de trabalho.

Sugere a possibilidade de trocar o screening mamográfico por TDM, sendo esses lidos pela IA com maior rapidez e aumento da sensibilidade de 25%, e menores taxas (27%) de reconvocação da paciente.

Grandes expectativas

Dada a falta de radiologistas de mama especializados, bem como o aumento da carga de trabalho associado à introdução da TMD, a Inteligência Artificial surge como um grande artifício na otimização da questão custo-benefício dos programas de rastreamento. De toda forma, mais estudos são necessários para validar a Inteligência Artificial no campo do screening do câncer de mama.

Graduada em Medicina pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) ⦁ Ginecologista e Obstetra ⦁ Pós-graduanda em Endocrinologia Feminina e Climatério pelo Instituto Nacional de Saúde da Mulher da Criança e do Adolescente Fernandes Figueira(IFF/Fiocruz)
Referências bibliográficas:

Raya-Povedano JL, et al. AI-based Strategies to Reduce Workload in Breast Cancer Screening with Mammography and Tomosynthesis: A Retrospective Evaluation. Radiology. 2021 [Online]. doi: 10.1148/radiol.2021203555

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Inteligência artificial no rastreamento de câncer de mama

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Enfim, são muito os campos que temos a IA. Todos nos não temos como negar que com a IA, nosso dia a dia, nossa vida melhorou e vai continuar melhorando. Por isso devemos dar a maxima atenção a isso e continuar estudando para não ficarmos para trás.

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Na agricultura não é diferente. A IA esta sendo usada para varias coisas que facilitão e até agilizão o funcionamento na lavoura e nas colheitas.
- Previsão meteorologica: Em vez de contar somente com as previsões do tempo para a região em que trabalham, agricultores já têm acesso à predições de temperatura, vento, incidência solar e chuva. O sistema se baseia em dados locais das propriedades. Essa precisão das informações gera mais confiabilidade e dá mais segurança ao produtor.

- Veículos autônomos: Veiculos controlados e programados via gps para fazer a colheita ou o plantio das sementes se ter que alguem controle o veiculo. Na colheita, sensores de presenta e aproximação controlam a velocidade tanto do caminhão que esta colhendo quanto do caminhão que ira carregar a colheita. Sensores também indicam se está cheio ou não para continuar, interrompendo a colheita e solicitando um novo caminhão. Entre outras palicações que facilitam o funcionamento e trabalho das pessoas que trabalhão nessa área