Inovação com inteligência
Máquinas inteligentes hoje são uma realidade, responsáveis por trazer grandes resultados para o mundo corporativo. São bilhões economizados a cada ano com cerca de 11 milhões de novos equipamentos conectados por dia na internet das coisas, e a previsão é que essa taxa de crescimento cresça ainda mais. Segundo Loïc Hamon evangelista da GE, até 2020 serão 50 bilhões de dispositivos conectados. Equipamentos que vão desde simples brinquedos que possuem inteligência como o Cozmo. Um simpático robô que é capaz de aprender a jogar vários jogos, entender seu ambiente além reconhecer seu dono. E vão até turbinas que possuem a capacidade de falam com seus técnicos. São maquinários dos mais diversos tipos e tamanhos, conectados a nuvem gerando informação a cada segundo sobre si mesmas e o ambiente, permitindo que esses dados sejam utilizados por algoritmos inteligentes otimizando seu uso. Assim a cada dia surgem casos como as turbinas de vento da GE que pelo simples ajuste inteligente de suas pás pode gerar até 20% a mais de energia.
Toda essa economia gerada por maquinários que possuem a capacidade de ouvir, enxergar, sentir e enviar dados em tempo real faz parte dessa quarta revolução industrial que impulsiona a produtividade e o crescimento econômico. Para se ter uma ideia, ao longo de nossa história as revoluções impulsionaram o crescimento em economias do ocidente onde faturamento per capita demorou 800 anos para dobrar até o final do século 19 impulsionado pelas primeiras revoluções industriais. Nos 150 anos seguintes o faturamento cresceu 13 vezes. Na terceira revolução industrial o mundo se tornou um mercado global mudando para sempre a maneira de fazer negócios, consumir conteúdo e nos comunicar. Isso possibilitou outro salto na produtividade até os meados de 2005 onde se iniciou outro período de estagnação da economia. Agora com a internet das coisas e o Machine Learning passamos por outra revolução que impulsiona novamente a economia. Grandes corporações já fazem seu dever de casa onde segundo relatório da GE 73% das empresas industriais já investe 20% de seu orçamento em tecnologia para análise de Big Data. Isso envolve consequentemente muito investimento em algoritmos mais eficientes de Machine Learning que são focados não só em extrair informação relevante de tais dados, mas também tem um foco em em ser mais rápidos para conseguir lidar de modo eficiente com o fluxo cada vez maior de dados.
Um exemplo de sucesso na aplicação das novas tecnologias está na área da aviação, onde já alguns anos que aviões inteligentes possuem vários sensores inteligentes que possibilitam identificar problemas durante vôos, diagnosticar antecipadamente a necessidade de troca de peças bem como ajustes em tempo real de rotas. Entre outros itens que possibilitam um menor desgaste de equipamentos e combustível gerando a economia de bilhões todos os anos para companhias áreas.
O transporte ferroviário também tem procurado descobrir como a utilização de Machine Learning juntamente com a Internet das coisas pode gerar uma economia significativa ao longo dos anos. O custo anual do setor com investimentos, operação e manutenção pode chegar a 245 bilhões ao ano. Segundo Lucas Malta estima-se que 1% de melhora no que tange a velocidade da malha, o consumo de combustível e a melhoria da utilização, tantos das locomotivas, quanto dos vagões, traria um benefício de 6 bilhões para a indústria ferroviária. Visando esse números os modelos mais novos de locomotivas hoje já são totalmente conectadas a internet. Gerando dados em tempo real que permite que através de algoritmos analisem todas essas informações e decidam a melhor velocidade potência para cada trecho. Parece ser uma ação simples, mas no casso de um trem com mais de 3 quilômetros de extensão e com uma carga equivalente a 500 boiengs 737, onde parte está descendo e freando e outra parte pode estar subindo e acelerando o uso de tais sistema pode gerar uma economia de combustível que pode variar de 3% a 17%.
O setor industrial acaba sendo apenas mais um a se beneficiar de tudo aquilo que as diversas áreas do Machine Learning pode auxiliar. Acredito estarmos ainda engatinhando nessa nova área ainda tão carente de profissionais. Com as novidades dos últimos anos como as redes convolucionais ainda estamos longe de extrair todo o potencial das “máquinas que pensam” mas isso não impede que os resultados alcançados já estejam mudando a forma das grandes empresas gerarem novas oportunidades para todos envolvidos nessa nova etapa revolução.
Então se assim como eu você pensa em fazer parte desse universo desenvolvendo máquinas pensantes saiba que existem um grande mercado em plena expansão! E que investir nessa carreira vai te trazer ótimos benefícios! No Brasil já existem muitas empresas que buscam cada vez mais apresentar soluções inteligentes ao seus clientes entre elas a Fcamara que busca profissionais para juntos construir produtos de sucesso.
Caso você deseje fazer parte dessa nova revolução é melhor começar logo :)
Pra te ajudar sempre postarei conteúdos com temas da área. Bons estudos!!!
Referências
https://mspoweruser.com/general-electric-use-digital-twins-hololens-talk-turbines/
https://jovemnerd.com.br/nerdcast/ge/nerdcast-ge-industrias-superpoderosas/
