A primeira revolução industrial historicamente começou com a introdução da tecnologia movida a vapor e água. Percorremos um longo caminho desde então, com a atual quarta revolução industrial, ou Indústria 4.0, focada na utilização de novas tecnologias para aumentar a eficiência industrial.
Algumas dessas tecnologias incluem a internet das coisas (IoT), computação em nuvem, sistemas ciber-físicos e inteligência artificial (IA). A IA é o principal impulsionador da Indústria 4.0, automatizando máquinas inteligentes para automonitorar, interpretar, diagnosticar e analisar por conta própria. Métodos de IA, como aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo (DL), processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional (CV), ajudam as indústrias a prever suas necessidades de manutenção e reduzir o tempo de inatividade.

No entanto, para garantir a implantação e integração suave e estável de sistemas baseados em IA, as ações e os resultados desses sistemas devem ser compreensíveis ou, em outras palavras, "explicáveis" para especialistas. A esse respeito, a IA explicável (XAI) se concentra no desenvolvimento de algoritmos que produzem resultados compreensíveis por humanos feitos por sistemas baseados em IA. Assim, a implantação do XAI é útil na Indústria 4.0.

Recentemente, um grupo de pesquisadores, incluindo o professor assistente Gwanggil Jeon, da Incheon National University, Coréia do Sul, pesquisou as tecnologias existentes de IA e XAI e suas aplicações na Indústria 4.0. Sua revisão foi publicada em IEEE Transactions on Industrial Informatics .

“Embora tecnologias de IA como DL possam resolver muitos problemas sociais devido ao seu excelente desempenho e resolução, é difícil explicar como e por que esse bom desempenho é obtido. caixa preta, pode ser modelado de forma mais eficiente. Também será mais fácil fazer aplicações", disse o Prof. Jeon explicando sua motivação por trás do estudo.

Os métodos baseados em XAI são classificados de acordo com tarefas específicas de IA, como explicações de recursos, tomada de decisão ou visualização do modelo. Os autores observam que a combinação de métodos de ponta baseados em IA e XAI com tecnologias da Indústria 4.0 resulta em vários aplicativos bem-sucedidos, precisos e de alta qualidade. Uma dessas aplicações é um modelo XAI feito usando visualização e ML que explica a decisão do cliente de comprar ou não um seguro não vida. Com a ajuda do XAI, os humanos podem reconhecer, compreender, interpretar e comunicar como um modelo de IA tira conclusões e age.

Há claramente muitas vantagens notáveis ​​de usar a IA na Indústria 4.0; no entanto, também tem muitos obstáculos. O mais significativo é a natureza faminta de energia dos sistemas baseados em IA, a exigência exponencialmente crescente de um grande número de núcleos e GPUs, bem como a necessidade de ajuste fino e otimização de hiperparâmetros. No centro disso estão os dados coletados e gerados de milhões de fontes, dispositivos e usuários, introduzindo vieses que afetam o desempenho da IA. Isso pode ser gerenciado usando métodos XAI para explicar o viés introduzido.

"A IA é o principal componente da transformação industrial que capacita máquinas inteligentes a executar tarefas de forma autônoma, enquanto a XAI desenvolve um conjunto de mecanismos que podem produzir explicações compreensíveis para humanos", conclui o Prof. Jeon. + Explorar mais

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