Desenvolvimento de modelos preditivos em laboratório com a ST-One e UFMG, utilizando máquinas e componentes voláteis para modelagem matemática.
A indústria de alimentos cearense M. Dias Branco, conhecida por marcas como Piraquê, implementou uma inovadora solução tecnológica para otimizar o processo de fabricação de margarina. Essa melhoria foi possível graças à parceria com a startup curitibana ST-One, especializada em tecnologia industrial, e ao apoio do Laboratório de Inteligência Artificial da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
A Inteligência Artificial desempenhou um papel fundamental nesse projeto, permitindo a integração de dados e a análise de processos para melhorar a eficiência da produção. Além disso, a tecnologia da informação e o aprendizado de máquina foram essenciais para a implementação de um sistema de monitoramento e controle em tempo real, garantindo a qualidade e a consistência do produto final. Com essa inovação, a M. Dias Branco está à frente do mercado, demonstrando o potencial da inteligência computacional na indústria de alimentos. A tecnologia é o futuro da produção.
Desenvolvimento de Modelos Preditivos com Inteligência Artificial
A parceria entre a ST-One e a UFMG se concentrou no desenvolvimento de modelos preditivos utilizando a tecnologia da informação e a inteligência computacional, com o objetivo de permitir que a equipe de operações interviesse antes que ocorresse a quebra do vácuo. A utilização de máquinas que geram vácuo é fundamental para remover da margarida componentes voláteis que prejudicam o produto final. A Inteligência Artificial desempenhou um papel crucial nesse processo.
Para alcançar esse objetivo, o projeto foi executado em três grandes etapas: investigação, modelagem matemática e testagem dos resultados. Inicialmente, a equipe definiu as ferramentas e os critérios necessários para os modelos, utilizando a inteligência computacional para otimizar o processo. Na fase seguinte, diversas fórmulas matemáticas foram aplicadas para treinar os modelos, operacionalizando o processo e permitindo sua visualização. A Inteligência Artificial foi essencial para a criação desses modelos.
Aplicação de Aprendizado de Máquina
‘Separamos uma quantidade específica de dados para ser processada pelo modelo de aprendizado de máquina escolhido, transformando-os em um formato treinável’, explica Guilherme Francescon Cittolin, sócio fundador da ST-One. Em seguida, os cientistas da UFMG se dedicaram a desenvolver perguntas que ajudaram a criar um modelo explicativo do comportamento dos dados coletados. A tecnologia da informação foi fundamental para a coleta e processamento desses dados. A Inteligência Artificial permitiu que os cientistas criassem um modelo que pudesse prever a quebra do vácuo, permitindo que a equipe de operações interviesse antes que isso ocorresse.
Fonte: @Baguete
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