Transformação Digital
Nossa coragem de seguir a estratégia permite a nossa transformação
Existem bilhões de elementos de dados que devem ser compreendidos e gerenciados para melhorar e automatizar cargas de trabalho humanas difíceis. Essas cargas de trabalho e as possibilidades de erro ajudarão e incentivarão as mudanças futuras. Unificar e gerenciar os dados massivos é a chave para potenciar a próxima geração do comércio eletrônico, rastreamento, detecção de fraudes, cadeia de suprimentos e logística.
Big Data
Existe uma arquitetura complexa nos setores farmacêutico, de alimentos e bebidas. Também existem níveis diferentes para a interface automatizada entre sistemas corporativos e de controle: dispositivos, máquinas, linhas de produção, autoridades governamentais, diferentes fornecedores (proprietários de marcas, CMO, subfornecedores, embaladores), armazéns, distribuidores atacadistas e logística.
A necessidade primária desses setores é um ecossistema de software projetado para gerenciar o armazenamento maciço de dados de serialização e o fluxo de informações para garantir:
- Segurança máxima de dados
- Flexibilidade em diferentes requisitos de comunicação
- Tempo mínimo de inatividade para atualizações de software e emissão do patch
- Um ponto de conexão exclusivo para permitir interface com diferentes atores, soluções de software e hardware
Máquina e Aprendizagem Profunda
Máquina e Aprendizagem Profunda
Acima de tudo, a "Aprendizagem Profunda" da "Aprendizagem de Máquina" são inspiradas nas redes neurais e podem descobrir camadas de dados ocultas para identificar padrões complexos. Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos influenciados por redes neurais biológicas. Por exemplo: o sistema nervoso central dos seres vivos e, mais distintamente, o cérebro. Portanto, é muito útil compreender os dados, fazer previsões, sugerir ações recomendadas; por exemplo: para a interpretação de dados não estruturados ou muitos outros comportamentos inteligentes, sem instruções humanas explícitas.
O efeito combinado da aprendizagem automática de dados, imagens, exemplos, textos etc., juntamente com os sofisticados modelos de aprendizado e a alta capacidade computacional, proporcionaram grandes oportunidades de progresso.
Dados Neurais
Especificamente, na visão computacional, a aprendizagem profunda é implementada principalmente através das chamadas "Redes Neurais Convolucionais" (CNNs). As CNNs aprendem cada vez mais representações abstratas da entrada a cada etapa (convolução). Em caso de reconhecimento de objetos, uma CNN pode começar com dados brutos de píxeis e aprender recursos altamente discriminativos, como margens, seguidos por formas básicas, complexas, padrões e texturas.
A aprendizagem profunda apresenta
muitos benefícios:
- Tempo reduzido para o mercado
- Complexidade mecânica mínima, o que implica diminuição dos custos de produção e manutenção
- Maior capacidade de automatizar as produções onde a intervenção humana ainda é necessária
- Reconfiguração mais rápida da máquina para novos produtos
Computação em Nuvem
As conexões de serviços de nuvem e análise estão a crescer. A tendência principal é a Nuvem Híbrida, que oferece a possibilidade de conectar um ambiente privado a um ou mais sistemas de nuvem pública. Isso é necessário para garantir maior flexibilidade, otimização de custos e, acima de tudo, gestão adequada dos requisitos legais em termos de privacidade e confidencialidade dos dados. Há também um interesse crescente no Edge Computing, uma arquitetura com recursos distribuídos que suporta os recursos centralizados da nuvem, aproximando o processamento e a análise específicos do local onde as informações são realmente coletadas (sensores, por exemplo). Dessa maneira, é possível aumentar a eficiência das atividades de recolha e análise evitando mover grandes quantidades de dados entre a periferia e os sistemas locais ou na nuvem.
Nossa Solução
Da detecção de objetos à classificação de imagens e ao OCR, Leitura Óptica de Caracteres: existem muitas aplicações de Inteligência Artificial. A nossa plataforma industrial Computer Vision é baseada na tecnologia de Aprendizagem Profunda com o objetivo de superar as abordagens clássicas, por exemplo, usando "treinamento não supervisionado" para reduzir custos de classificação de dados e tempos de treinamento, além de apoiar a fase de treinamento através do imenso poder da computação disponível hoje na nuvem. O sistema foi projetado não apenas para visão computacional, mas também para análise e correlação entre dados estruturados, ideal para manutenção preditiva, desvios, anomalias e séries temporais, etc.
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