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Inteligência Artificial para o seu negócio

Abordagem simbólica, conexionista, machine learning, deep learning, híbrida… muitos métodos e modelos, mas somente um objetivo: contribuir para o sucesso do seu projeto.

Automação Industrial

Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina (machine learning) é uma vertente específica da IA que treina máquinas para aprender com dados - um método de análise que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo também conhecido como abordagem conexionista (ou subsimbólica), cuja base está na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. O interesse pela área se deve à explosão do Big Data e ao seu potencial de aplicação em diferentes situações, como sistemas de recomendação, chatbots, visão computacional e muito mais.

Linguagem Natural

Processamento de Linguagem Natural

O processamento de linguagem natural é um subcampo da inteligência artificial e da linguística preocupado com as interações entre os computadores e a linguagem humana. O objetivo é que um computador consiga "entender" o conteúdo de documentos, incluindo as nuances contextuais da linguagem, e extrair com precisão as informações contidos nos documentos, bem como categorizá-los e organizá-los. Os desafios no processamento de linguagem natural envolvem reconhecimento de fala, compreensão e geração de linguagem natural, mas suas aplicações são amplas.

Inteligência Artificial Simbólica

A vertente simbólica da inteligência artificial tem como orientação a reunião de todos os métodos de pesquisa em IA que trabalham com problemas que permitem representações simbólicas de alto nível. A abordagem simbólica é orientada ao raciocínio que se baseia em lógicas matemáticas (lógica clássica, lógicas não-clássicas e lógicas de ordem superior). As principais características são a geração de modelos com alta explicabilidade e desempenho de alta precisão.

Ontologias

Ontologias

No contexto de IA, uma ontologia é uma maneira de mostrar as propriedades de um determinado assunto e como elas estão relacionadas, definindo um conjunto de conceitos e categorias que representam tal assunto. Por exemplo, ontologias de domínio são importantes na pesquisa biomédica, que requer a desambiguação de entidades nomeadas de vários termos que possuem a mesma sequência de caracteres, mas representam diferentes conceitos. Soluções em ciência de dados que implementam esses tipos de modelagem do conhecimento determinam com precisão as relações causais entre os conceitos.

Análise Preditiva

Análise Preditiva

A Análise Preditiva (AP) é uma área da Estatística cujo objeto é a construção de um modelo probabilístico adequado que permita predizer o comportamento aleatório de observações futuras com base na informação do passado. O núcleo da AP baseia-se na captura de relações entre as variáveis ​​explicativas e as variáveis ​​previstas de ocorrências passadas e explorá-las para prever o resultado desconhecido. Em sistemas industriais, o valor da análise preditiva, por exemplo, é prever e evitar possíveis problemas para obter quebras próximas de zero. As técnicas de AP incluem modelagem de dados, IA, aprendizado de máquina, algoritmos de aprendizado profundo e mineração de dados.

Soluções Híbridas

Soluções híbridas

Esforços estruturados estão sendo usados para integrar as abordagens simbólicas e conexionistas da IA ​​sob o "guarda-chuva" da computação neural-simbólica. Em termos de aplicação, a abordagem simbólica funciona melhor em problemas bem definidos, em que a informação é apresentada e o sistema tem que processá-la sistematicamente; enquanto a conexionista busca padrões em grandes volumes de dados a partir de algum modelo, sem explicar como chegar à solução. A IA híbrida pretende aplicar a abordagem simbólica e combiná-la com aprendizado profundo para entender os conceitos do mundo, em vez de apenas usar dados e esperar que padrões apareçam. Essa abordagem pode resolver os problemas da transparência da IA ​de aprendizagem por transferência.

Metodologia de Projetos de Inteligência Artificial

Para garantir o sucesso de um projeto de IA, o Modal adota um método de experimentação com evolução incremental, até alcançar o estágio de produção.

Prova de Conceito

A partir das informações e dados disponibilizados, é feita uma análise exploratória para identificar padrões preliminares, avaliar abordagens possíveis e determinar a viabilidade de cada abordagem de IA. A PoC é apresentada através de um painel ou protótipo para discussão com o cliente.

Desenvolvimento

Uma vez validada a PoC, a solução começa o ciclo de desenvolvimento e preparação para produção, que consiste na automatização de rotinas de extração, carga e tratamento de dados, refinamento dos algoritmos de IA, incorporação de regras de negócio e desenvolvimento da interface de usuário.

Evolução

Finalizado o ciclo de desenvolvimento, o Modal oferece suporte técnico corretivo e/ou evolutivo, bem como integrações adicionais, expansão de casos de uso, transferência de tecnologia e capacitação, conforme a necessidade da empresa.

Provas de Conceitos e Casos

Conheça algumas PoCs e casos desenvolvidos pela nossa equipe e disponíveis publicamente.

Inteligência Artificial para Automação Industrial

Roteamento automático de cabos e configuração de componentes da linha de produção.

Eficiência Energética na Indústria

Prova de Conceito para o sistema de refrigeração industrial da Brasal Refrigerantes, com simulador de eficiência energética.

Prevenção do Abuso Sexual Infantil na Internet

Identificação de padrões de mensagens entre assediadores e crianças para prevenção do abuso sexual infantil on-line.

Inteligência Artificial e a Patologia do Concreto

Análise e identificação de patologias do concreto, viabilizando melhores condições de manutenção das estruturas.

Similaridade da Legislação Federal

Prova de Conceito para o sistema de refrigeração industrial da Brasal Refrigerantes, com simulador de eficiência energética.

Inteligência Artificial para o Setor Jurídico

Identificação de padrões em decisões do STJ que permite criar relações, identificar gargalos e organizar as informações.

Inteligência Artificial e a PEC da Previdência

Análise da PEC da Previdência enquanto seu texto ainda estava em discussão, utilizando uma análise textual e datamining.

Painel COVID-19 no Brasil e no Mundo

Painel exploratório com o mapeamento diário de casos confirmados, mortos, recuperados e informações adicionais.

Relacionamentos entre Entidades por Grafos

Aplicação de Grafos para explorar as relações entre os objetos de um determinado conjunto em situações complexas.

Conheça melhor as soluções de Inteligência Artificial do Instituto Modal e descubra como a sua organização pode se beneficiar da tecnologia mais disruptiva do século.