Pesquisadores da Ufes criam inteligência artificial para diminuir custos na indústria e no comércio

Módulo acoplado a aparelhos analógicos possibilita envio de dados para sistema LEIA, que integra informações em nuvem. Foto: LabTel/Ufes
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– Por Mikaella Mozer* –

Integrantes do Laboratório de Telecomunicações (LabTel) da Ufes desenvolveram uma inteligência artificial para diminuir os custos e otimizar o consumo de energia no comércio e na indústria. Além da economia em si, a intenção é permitir que as máquinas sem conexão com a internet e controladas apenas de forma manual passem a ter identidade virtual e conectividade, para melhorar a operação.

A tecnologia, denominada Logística Energética Inteligente e Articulada (LEIA), conta com um módulo de monitoramento contínuo do gasto energético, criado pelo mestrando do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) Ricardo Natale, pelo doutorando Pablo Marciano, do mesmo programa, e pelo ex-aluno da Ufes João Favero. Natale e Marciano são orientados pelo professor do PPGEE Marcelo Segatto.

A LEIA promove um processo de digitização, transformação de algo manual para o digital, considerado essencial para a implantação da chamada quarta revolução industrial. Na Indústria 4.0, ou Internet das Coisas Industrial (IoT, sigla em inglês), todos os dispositivos eletrônicos em um ambiente industrial poderão ser conectados à internet, permitindo a troca de informações entre eles e o controle de dispositivos inclusive de fora da planta industrial.

O módulo é instalado em máquinas da empresa e coleta informações sobre temperatura, pressão e tensão, que são passadas a uma máquina central da LEIA. Após processar os dados, ela traça uma estratégia de economia de consumo e indica o local do maquinário que precisa de reparos. Essa ação também irá facilitar a previsão de futuras falhas, devido ao armazenamento de dados de problemas anteriores. 

Todos os equipamentos de uma mesma empresa que adote a tecnologia poderão ser interconectados pelos módulos. De acordo com os desenvolvedores do projeto, os módulos permitem que os equipamentos que dependiam do intermédio de pessoas passem a funcionar de forma integrada, com a intercomunicação entre as máquinas por meio da internet. Isso possibilita a aplicação de algoritmos, formas de processamento e otimização dos serviços.  

A assertividade da inteligência artificial é outro ponto positivo. Em análises manuais, há a necessidade de um profissional verificar as informações coletadas por um monitor instalado por eles nas máquinas. Já a LEIA faz uma leitura rápida e eficaz, com recomendações mais precisas por estar em constante coleta. 

Segundo Marciano, empresas que fazem muitas análises à mão planejam a manutenção de máquinas como se elas sempre funcionassem da mesma forma. Entretanto, ele explica que muitos problemas são sazonais, por isso a necessidade de obter informações frequentes para evitar problemas e obter maior economia.

O projeto, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (Fapes), busca contribuir com a tendência de digitização dos processos de trabalho. “Buscamos integrar a cadeia de valor, produtos e serviços. Onde seria necessária a ação de uma pessoa para identificar a origem do problema em um equipamento, com o risco de ele não ser identificado até ter uma perda total, há agora um sistema que monitora de forma contínua e digital”, afirma Marciano.

Conheça o projeto da Ufes que envolve transmissão de dados de internet pela eletricidade para a indústria 4.0

Domicílios

Antes de ingressarem nesse projeto, os três pesquisadores desenvolveram outro semelhante, para o ambiente domiciliar, por meio da startup Nocs Soluções Tecnológicas, fundada por eles, com apoio do Programa Centelha, de incentivo à criação de empreendimentos inovadores.

Nas residências, a inteligência artificial é acoplada a aparelhos eletrodomésticos, sensores e interface de aplicativos, entre outros, para coleta de dados. A intenção é ajudar a identificar problemas com o funcionamento da aparelhagem, como borrachas de geladeiras descoladas que geram mais consumo de energia.

O plano é que o sistema identifique e acompanhe as atividades costumeiras de cada pessoa e possa, inclusive, dar dicas de mudança de hábitos. “Nosso objetivo é chegar a fornecer sugestões individualizadas em relação a possibilidades de economizar para cada usuário, indicando o quanto certas mudanças de atitude podem gerar diminuição de gastos em um mês e em um ano. Acreditamos que ao ver o impacto no bolso, a pessoa vai se motivar a mudar de hábitos”, conta Natale.

Ainda no projeto Centelha, foi desenvolvido um sistema de inteligência artificial com redes neurais para obter o máximo de eficiência energética em painéis solares. Essas redes buscam identificar problemas nos painéis, como a perda na potência da conversão da luz solar em energia, e os dados podem ser monitorados em tempo real, agilizando a busca de soluções. A experiência piloto de implantação está sendo realizada no Centro de Pesquisa, Inovação e Desenvolvimento Eliezer Batista da Silva (CPID), em Cariacica, na Grande Vitória, onde funcionam diversos laboratórios de pesquisa da Ufes.

*Bolsista em projeto de Comunicação

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