Inteligência Artificial: como a tecnologia é usada no monitoramento de temperatura 

O uso de Inteligência Artificial (IA) têm se tornado mais comum nos últimos anos, mas o que muitos não sabem é que as IAs já são usadas pelo menos desde as décadas de 1950 e 1960. Naquela época, foram criados os primeiros programas que buscavam imitar, com algum grau de complexidade, o comportamento e a capacidade humana. 

As IAs parecidas com as que temos hoje começaram a ficar mais populares a partir da década de 1990. Uma das que mais repercutiu nesse período foi a Deep Blue. Criada pela IBM para jogar xadrez, ela entrou para a história por derrotar Garry Kasparov, campeão mundial da modalidade na época. 

Mesmo com algumas dessas Inteligências Artificiais se tornando notícia ou inspiração para livros e filmes, por muito tempo seu uso ficou restrito a profissionais especializados. Em outros casos, a tarefa de interagir com uma Inteligência Artificial ficou “escondida” em softwares, sem que os usuários percebessem que estavam lidando com esse tipo de tecnologia. 

Mas o que mudou de lá para cá? Nos últimos anos, as Inteligências Artificiais se tornaram muito mais populares por uma série de fatores. Por exemplo, a expansão de sua capacidade de processamento de dados e a redução do custo de tecnologias essenciais para expandir sua implementação. 

Essas mudanças, entretanto, não explicam toda a popularidade que as IA ganharam no mundo recentemente, já que um novo fator foi decisivo para esse aumento de interesse: as mudanças nas interfaces de usuários. 

Foi a criação de interfaces amigáveis aos usuários comuns que permitiu a interação direta com essas tecnologias, causando um aumento exponencial no interesse público, acadêmico e mercadológico. Um exemplo disso é a popularização das Inteligências Artificiais generativas (generative AI) como o ChatGPT, utilizado para a criação de textos. Outra opção é o Dall·e, utilizado na criação de imagens. Todos viraram pauta recorrente na imprensa e no mercado. 

Por isso, se você tem interesse em conhecer melhor o funcionamento das Inteligências Artificiais e seu potencial para a aplicação em atividades especificas, como no monitoramento de temperatura nos setores farmacêutico e alimentício, acompanhe nosso texto! 

Começando pelo básico: o que é uma Inteligência Artificial? 

O que define uma Inteligência Artificial não é necessariamente o tipo de tecnologia aplicada para a sua criação (já que elas podem ser mais simples ou complexas e com objetivos diferentes), mas sim seu propósito de simular, com algum grau de complexidade, a inteligência e a cognição humana no cumprimento de tarefas. 

Para realizar isso, uma IA é treinada a partir de dados de um comportamento específico. Por exemplo, as regras do xadrez e técnicas para vencer o jogo. A partir esse aprendizado, o programa é capaz de analisar as situações apresentadas e calcular soluções possíveis para o problema em questão. 

Para entender melhor a capacidade que a tecnologia tem de tomar uma decisão inteligente a partir de um banco de dados, é preciso entender também os tipos de IA e a maneira como elas aprendem novas informações. 

Machine learning: como uma Inteligência Artificial aprende? 

Um termo que anda lado a lado com a Inteligência Artificial é machine learning. O aprendizado de máquina é a capacidade que uma IA tem de aprender sozinha a partir de uma série de instruções (inputs de dados) passadas pelos programadores ou obtidas de um banco de dados com nutrição contínua. 

Um exemplo de machine learning aplicado ao mercado é a capacidade que uma IA tem de receber dados de consumo de um usuário ao longo do tempo e sugerir indicações de produtos com base em seu padrão de comportamento. 

O processo de machine learning pode acontecer com ou sem supervisão humana, a depender do tipo de dados analisado e dos objetivos colocados para cada projeto. 

Quais são as categorias de Inteligência Artificial? 

Para entender a capacidade que uma Inteligência Artificial tem de realizar tarefas específicas, são usadas três categorias. Confia quais são a seguir: 

• Artificial Narrow Intelligence (ANI) ou Inteligência Artificial Estreita/Limitada: esse é o tipo mais comum de IA e abrange, de modo geral, todas as IAs que conhecemos atualmente. O termo trata sobre as IAs que são capazes de executar tarefas específicas (como a escrita de textos e a geração de imagens), mas que não são capazes de ir além dessa única tarefa. Uma ANI (ou Narrow AI) pode até executar uma tarefa específica mais rápido que um humano, mas sua atuação é restrita, já que tem menor capacidade de adaptação a cenários complexos. De modo geral, pode-se dizer que uma ANI executa tarefas melhor que um humano, mas não supera o melhor humano naquela tarefa; 
• Artificial General Intelligence (AGI) ou Inteligência Artificial Geral: esse tipo de inteligência ainda não existe, mas especialistas preveem que será realidade próximo de 2040. A AGI terá uma inteligência semelhante à dos humanos, ou seja, ela não terá sua inteligência limitada a uma tarefa específica. Uma AGI será capaz de analisar cenários complexos, emoções, diferentes formas de inteligência e conhecimento e oferecer soluções levando em conta uma quantidade muito grande de variáveis. Pode-se dizer que toda AGI será semelhante aos melhores especialistas de uma área, com o diferencial de que desempenhará tarefas muito mais rápido; 
• Artificial Super Intelligence (ASI) ou Super Inteligência Artificial: esse termo trata da hipótese de surgimento de uma Inteligência Artificial que será capaz de superar todas as AGI em capacidade de cognição. Em teoria, a Super Inteligência Artificial (ou singularidade) será a última criação humana em termos de software, já que poderá realizar qualquer tipo de tarefa de maneira melhor e mais rápida que todos os humanos e outras IAs juntos. 

Como a Inteligência Artificial ajuda no monitoramento de temperatura?

A Inteligência Artificial aplicada ao monitoramento de temperatura faz parte de um contexto mais amplo: o da Internet das Coisas (IoT). 

No caso do monitoramento de temperatura, o uso de IoT permite monitorar as condições ambientais de um freezer ou câmara fria através de sensores automáticos conectados à internet. 

Essa mudança elimina a necessidade de processos manuais tanto na medição de temperatura (atividade que era realizada com pistolas a laser), quanto na coleta e no registro de dados (que em soluções de monitoramento semiautomático são armazenados em data loggers sem conexão com a internet). 

Para os gestores, o acesso a esses dados permite ter um retrato em tempo real da operação. Antes disso, esse retrato refletia sempre uma situação do passado e os problemas só eram percebidos depois, quando já tinham comprometido de alguma forma a operação. 

Hoje, já é possível ver os problemas assim que eles começam. Mas o avanço não se limita a isso: usar tecnologias de IoT associadas à Inteligência Artificial permite não só detectar os problemas no início, mas também prever os problemas e agir antes que se tornem realidade. Mas como isso é possível? 

Analisar os dados brutos é uma tarefa que exige grande capacidade de gestão. Por isso, com o auxílio do aprendizado de máquina, as Inteligências Artificiais são capazes de analisar uma grande quantidade de dados, reconhecendo padrões importantes no comportamento da temperatura para alertar os gestores sobre os riscos sempre que for necessário. 

Essa mudança permite realocar profissionais que antes desempenhavam tarefas manuais para atividades mais estratégicas, analisando os dados pré-selecionados por Inteligências Artificiais. 

O jeito SyOS de monitorar temperatura com Inteligência Artificial

A missão da SyOS é conectar a cadeia do frio de ponta a ponta (da indústria ao ponto de venda) usando Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial. 

Por isso, nossa solução de monitoramento foi desenvolvida para que os sensores enviem dados em tempo real para nossa plataforma web ou aplicativo e fiquem disponíveis online para os profissionais envolvidos na gestão da temperatura. 

Além disso, nossa Inteligência Artificial gere um sistema de detecção de produtos em risco que informa aos gestores sempre que ocorre uma variação inesperada na temperatura. 

No gráfico abaixo, você pode ver uma série temporal na qual a temperatura começa dentro da faixa adequada e depois sobe acima da faixa aceitável. Nossa Inteligência Artificial detectou essa variação inadequada e emitiu o alerta para os gestores da operação.

Como a Inteligência Artificial da SyOS emite alertas de produto em risco? 

Para entender quando uma variação de temperatura oferece ou não risco aos produtos monitorados, nossa Inteligência Artificial foi treinada para entender o comportamento de um equipamento de refrigeração – como balcões, freezers, câmaras frias ou baús de veículos de transporte refrigerado – para emitir alertas somente quando uma variação de temperatura ocorre fora das variações já esperadas.

Nesses equipamentos, ocorre um ciclo de degelo periódico em que a temperatura é elevada por um curto período, sem que a temperatura dos produtos seja afetada, já que os produtos tendem a preservar a temperatura por mais tempo em relação à temperatura do ar.

Por isso, a Inteligência Artificial da SyOS só emite os alertas quando a elevação de temperatura dura um período diferente do padrão reconhecido para o degelo dos equipamentos. 

Isso otimiza o trabalho dos gestores e das equipes de manutenção, que só são ativados quando há anormalidades no padrão de comportamento dos equipamentos. 

Conte com a SyOS para monitorar temperatura e umidade com Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial

Se você ficou interessado(a) pela tecnologia da SyOS, conheça nossas soluções de monitoramento de temperatura e umidade para os setores farmacêutico e alimentício. 

Além da automação de processos e do acesso a dados em tempo real, nossa solução para gestores e profissionais de qualidade conta com um sistema alarmístico completo com alertas enviados por aplicativo e WhatsApp e relatórios seguros e auditáveis para apresentar a parceiros, clientes e fiscalizações. 

Sobre a SyOS 

Somos uma startup que tem o objetivo de revolucionar a cadeia do frio no Brasil, através de tecnologias de IoT e Inteligência Artificial aplicadas no monitoramento de produtos que precisam de uma temperatura ideal para manter sua qualidade, como alimentos, vacinas e medicamentos.    

Com isso, empresas que atuam com a gestão do frio têm acesso a dados, relatórios e alertas que ajudam a tomar decisões para otimizar suas operações, evitar a não conformidade e reduzir prejuízos. 

Descubra mais sobre a SyOS ou entre em contato com o nosso time de especialistas para conhecer melhor nossa solução.