Como as máquinas Trumpf aprendem a ver e interpretar dados
KorbinianWeiß lidera a equipe de reconhecimento de imagem de IA da Trumpf em Ditzingen, na Alemanha. Se dependesse dele, o TruLaser Center 7030, o primeiro laser totalmente automático da Trumpf, teria pelo menos 24 câmeras instaladas. Atualmente, são “apenas” doze, que disponibilizam inúmeras imagens e videoclipes. Juntamente com muitos outros dados, essas câmeras constituem a base para o desenvolvimento de máquinas e produtos completamente novos. São chamados de base do trabalho da equipe de Visão Computacional.
Mas onde exatamente está a inteligência artificial quando o TruLaser Center 7030 corta uma chapa de metal após a outra? Para ajudar a esclarecer o termo: a Inteligência Artificial (IA) é um campo de investigação científica com muitos subcampos. Um deles é o aprendizado de máquina. Para que máquinas como a TruLaser Center 7030 “aprendam” e, como resultado, funcionem ainda melhor e com mais eficiência, elas precisam de ferramentas e métodos na forma de software apropriado. Um desses métodos é o que os especialistas chamam de Visão Computacional.
Quem é o especialista de IA na Trumpf – Korbinian Weiß é, na verdade, um projetista de máquinas, mas há muito tempo desenvolve projetos controlados por software na Trumpf. Foi gerente de projetos no Trumpf Sorting Guide, para o qual o uso de IA não foi originalmente planejado. O Sorting Guide, ou guia de classificação, deve funcionar com algoritmos completamente clássicos. “Funcionou muito bem na nossa sala de ensaios, tivemos excelentes resultados”, afirma o jovem Weiß, de 37 anos. Depois foram testar os clientes – “e nada funcionou”.
O problema eram as condições de iluminação. Os muitos materiais claros e escuros, superfícies reflexivas e objetos no ambiente eram um grande desafio para os algoritmos. Segundo Weiß, fazer o processo funcionar só foi possível graças à IA.
A base era mais de 100.000 imagens, que a equipe de Visão Computacional primeiro teve que rotular manualmente, ou seja, classificar. Com informações sobre se uma peça de chapa metálica estava visível ou não na imagem, e graças a algoritmos apropriados, a IA poderia “treinar” o software para melhorar cada vez mais sua precisão de previsão em inúmeros loops de treinamento.
“Apenas 5% são IA, 95% são dados”, diz o projetista sobre o trabalho da sua equipe, e o verdadeiro desafio foi “primeiro recolher os dados, gerir os dados, rotular os dados, compilar registros de dados para vários propósitos de resolver o problema, encontrar o equilíbrio certo nos dados Às vezes, algoritmos clássicos são suficientes para resolver o problema de um cliente. Mas, cada vez mais, não.
Desde o Sorting Guide, lançado pela Trumpf em 2020, muita coisa aconteceu na Visão Computacional. Não apenas as técnicas e os bancos de dados de algoritmos foram aprimorados, mas a forma de pensar também mudou. “Hoje, quando desenvolvemos produtos, sempre pensamos nos dados”, diz Weiß. É por isso que as câmeras são integradas ao TruLaser Center 7030, possibilitando modelos de negócios completamente novos. (foto/divulgação)
