O aprendizado de máquina (AM) já está sendo usado de maneiras que afetam nosso cotidiano, e muitas vezes de maneiras que nem percebemos. A Amazon, por exemplo, é pioneira na adoção de AM para direcionar suas recomendações de produtos. A empresa organizou muito bem suas iniciativas de IA e AM.
Dada a ampla variedade de aplicações e benefícios oferecidos pelo AM, há um ímpeto atual de implementá-lo no setor de ciência de materiais e muitas organizações de P&D estão investindo pesado no desenvolvimento de estratégias digitais. No entanto, um desafio que essas equipes enfrentam é que os dados científicos são, em geral, complexos e desconexos. Isso é um problema, já que os sistemas de AM dependem de dados de alta qualidade e bem organizados. Assim, como você pode aplicar o AM com eficiência para acelerar a inovação e o crescimento na sua empresa de ciência de materiais?
Aqui exploramos as oportunidades que o AM poderia trazer para uma organização e conferimos as três melhores estratégias para superar os desafios comuns de implementação.
Melhorar a pesquisa e o desenvolvimento de ciência de materiais com o aprendizado de máquina
No setor de ciência de materiais, a implementação de AM está nos estágios iniciais e ainda não vimos a tecnologia atingir seu potencial máximo. No entanto, não demorará até que os cientistas possam contar com o AM para produzir novos materiais que atendam a propriedades específicas com mais rapidez e eficiência do que as ferramentas tradicionais (por exemplo, modelagem de previsão) atualmente permitem.
Imagine um cientista que precisa desenvolver um material que mantém sua elasticidade a temperaturas extremas. Em um futuro próximo, o AM poderá prever quais reações químicas e condições experimentais serão mais bem-sucedidas. Isso não só poupará tempo pela eliminação do volume de papéis e dados que precisam ser pesquisados para encontrar o melhor ponto de partida e o número necessário de experimentos para otimizar o material, como também reduzirá os custos.
Tais benefícios serão especialmente úteis para aqueles que trabalham no setor de polímeros, onde as previsões exatas são bem difíceis de realizar, e necessitam de muito treinamento e conhecimento de um químico experiente. Além disso, até os químicos mais experientes só conseguem fazer previsões com base em sua experiência pessoal e nos dados disponíveis. Ao usar ferramentas preditivas que potencializam os algoritmos de ML e big data, cientistas podem buscar produtos e condições específicas com muito mais rapidez e precisão do que fariam usando métodos manuais.
Assim, as ferramentas de AM ajudarão a acelerar a inovação na indústria de ciência de materiais, aumentando a eficiência e reduzindo custos. Na indústria de fabricação de plásticos, já vimos empresas que usam ativamente big data e AM crescerem 50% mais rápido do aquelas que não os usam. Certifique-se de que sua empresa seja uma das pioneiras para que você tenha a vantagem competitiva e não fique para trás.
Como uma organização líder em materiais aprendeu a criar uma estrutura de dados robusta para dar suporte a aplicativos, como aprendizado de máquina (AM) e inteligência artificial (IA)? Leia nosso Estudo de caso.
Como implementar o aprendizado de máquina com sucesso
As ferramentas baseadas em AM podem claramente ajudar a impulsionar o crescimento das organizações, então por que elas já não são amplamente utilizadas na ciência dos materiais? A explicação simples é que não é fácil estabelecer um algoritmo de AM bem-sucedido que forneça os resultados de que você precisa. Há três áreas principais a se considerar com cuidado ao embarcar na jornada de AM: abordagem do projeto, base de dados e como gerenciar dados multidimensionais.
1. Monitorar o projeto de aprendizado de máquina como um todo
O AM oferece uma oportunidade de melhorar a empresa de muitas maneiras. Ao começar, é importante ter um resultado claro em mente e será necessário um compromisso com o investimento contínuo. Para projetos de AM darem certo, os tomadores de decisão da empresa precisam entender a importância de gerenciar as expectativas dentro da organização e estarem dispostos a mudar processos conforme necessário para garantir o alinhamento de todos os níveis da empresa. Se você estiver introduzindo uma ferramenta de modelagem de previsão, por exemplo, seria importante que os cientistas participassem dessa introdução. Caso contrário, os cientistas provavelmente continuariam realizando previsões manuais, deixando a empresa sem os benefícios da implementação do AM.
Após estabelecer os objetivos do programa de AM, é importante ver o projeto como um todo. Concentrar-se na tecnologia ou comparar o uso feito por outras organizações não ajudará na sua jornada de AM. Esse é o seu projeto e como a tecnologia é implementada dependerá de cada requisito único de cada organização.
Assim, dados abrangentes são seus amigos. É mais vantajoso focar o grande contexto e manter o projeto no caminho certo do que ficar perdendo tempo com detalhes dos dados. Certifique-se de ter acesso a conhecimento robusto em curadoria e modelagem de dados, para que o foco no grande contexto e no projeto estejam no melhor caminho para o progresso.
2. Dedicar-se a construir uma base de dados robusta
Assim como todos os sistemas de dados, com o AM, o que você recebe depende do que você oferece. Ou seja, é melhor estabelecer algoritmos de AM com dados sólidos e de alta qualidade para obter resultados e previsões confiáveis. Os dados da ciência de materiais são, em geral, muito complexos. Assim, criar um banco de dados de alta qualidade não é tão simples. Você terá mais chances de ter sucesso com a implementação de AM se você dedicar tempo na criação dessa base tão importante do projeto.
Considere a quantidade de dados e se eles estão completos. Muitas empresas não conseguem passar dessa barreira porque a maneira na qual os dados científicos são documentados nem sempre é consistente e pode ter lacunas, o que significa que não podem ser usados em processo de treinamento de AM. Se a falta de dados relevantes for um problema, pode ser possível adquirir, licenciar ou emprestar conjuntos adicionais de dados de repositórios públicos, fontes governamentais e parceiros comerciais para preencher as lacunas. Acessar dados previamente classificados dessa forma acelerará muito o processo de coleta, possivelmente poupando milhões de dólares e meses de esforços para a empresa.
Se você usar dados de propriedade da empresa como a base do treinamento de AM, é fundamental que eles sejam de alta qualidade e normalizados. A geração de relatórios de dados científicos pode variar e as próprias informações podem ser capturadas em vários formatos, como texto, estruturas químicas, gráficos e tabelas. Assim, é fundamental que a curadoria humana faça parte da sua coleta de dados e do seu processo de governança. Os cientistas e técnicos de materiais podem revisar e interpretar os elementos de informações que o AM não consegue. Esse tipo de indexação intelectual requer mais investimento, mas também resulta em dados muito mais valiosos e úteis para os próximos anos. Se você não possui os recursos para fazer a curadoria manual, fazer uma parceria com uma organização, como o CAS, que possa oferecer conhecimento humano e tecnologias especializadas para indexação e curadoria de dados específicos, pode muitas vezes permitir a realização desse processo de modo mais rápido e econômico.
Por fim, quando os dados são realmente de alta qualidade, desenvolva uma estrutura de dados simples para dar suporte a seu banco de dados. Estruturas de dados bem pensadas e combinadas com conjuntos de dados de alta qualidade são as melhores ferramentas para um treinamento de AM efetivo. Elas ajudam a tecnologia identificar e analisar padrões, tendências e relações, o que leva a predições mais exatas.
3. Ser bem-sucedido no aprendizado de máquina com dados multidimensionais
Os dados da ciência de materiais são, inevitavelmente, multidimensionais com inúmeras entradas e saídas. Isso representa um desafio para a implementação de AM na indústria. Mesmo com um banco de dados de alta qualidade e bem estruturado, a capacidade de previsão de um algoritmo de AM diminui à medida que a dimensionalidade dos dados aumenta.
Mas, nem tudo está perdido. Atualmente, os investimentos feitos nos algoritmos podem processar dados cada vez mais complexos e dimensionais. Esses algoritmos ficam em uma de duas categorias: aprendizado supervisionado e não supervisionado. Em poucas palavras, o aprendizado supervisionado é quando os resultados já são conhecidos, então o sistema mapeia uma entrada para uma saída com base em pares de exemplo de entrada-saída. O aprendizado não supervisionado é quando os resultados são desconhecidos, e o sistema descobre a resposta nos dados.
A análise de componente principal (PCA, na sigla em inglês) é um exemplo de método de aprendizado não supervisionado no AM, que simplifica a complexidade de dados multidimensionais ao mesmo tempo que retém tendências e padrões. Ao transformar dados em dimensões menores, o algoritmo consegue encontrar padrões com mais facilidade e sem referência alguma a um conhecimento anterior. A partir disso, fica fácil ver como a PCA pode ser usada para desenvolver uma ferramenta de modelagem de previsão, já que ela conseguiria simplificar e analisar dados científicos complexos. Depois, ela sugeriria quais compostos químicos e condições são necessários para produzir um material com uma característica específica.
A abordagem tomada para superar os desafios em relação a dados multidimensionais dependerá do objetivo do programa de AM da empresa. Pode ser benéfico buscar orientações se um algoritmo existente é apropriado para o programa de AM da empresa ou se um novo algoritmo precisa ser desenvolvido.
Escolha o CAS para começar sua jornada do aprendizado de máquina
O AM tem o potencial de acelerar a inovação e o crescimento ao mesmo tempo que aumenta a eficiência e reduz os custos. Assim, você deve tentar aproveitar ao máximo o poder da tecnologia para obter e manter uma vantagem competitiva. A implementação do AM é um investimento complexo, mas um que vale muito a pena.
No CAS, nós já usamos sistemas de AM para interpretar nossos dados com curadoria especializada. Entre em contato conosco para descobrir como você pode usar nossos bancos de dados como sua base de dados e converse com um membro de nossa equipe para descobrir como ele pode ajudá-lo na sua jornada para a implementação bem-sucedida do AM. Com mais de 100 anos de experiência, ninguém sabe mais sobre como gerenciar as informações científicas e tecnológicas do que o CAS.
