Com o advento de assistentes como ChatGPT, a inteligência artificial (IA) está em ascenção como nunca antes. Mas será que IA se resume a assistentes virtuais? Certamente não. Inclusive, muitos segmentos da indústria podem ser impactados ao incorporar técnicas avançadas de IA. Vamos explorar alguns deles:

Segmento industrial: Manufatura
Em que processo a IA pode ser utilizada: Otimização de linha de produção, manutenção preditiva, controle de qualidade.
Quais algoritmos ou técnicas de IA podem ser úteis: Redes neurais para detecção de defeitos, machine learning para previsão de falhas de equipamentos e algoritmos de otimização para sequenciamento de produção.
Segmento industrial: Agricultura
Em que processo a IA pode ser utilizada: Monitoramento de lavouras, automação de maquinário e previsão de safras.
Quais algoritmos ou técnicas de IA podem ser úteis: Processamento de imagens para identificação de pragas ou doenças, redes neurais convolucionais para reconhecimento de padrões e regressão linear para previsão de produção.
Segmento industrial: Saúde
Em que processo a IA pode ser utilizada: Diagnóstico de doenças, planejamento de tratamentos e pesquisa de medicamentos.
Quais algoritmos ou técnicas de IA podem ser úteis: Redes neurais profundas para análise de imagens médicas, algoritmos de clustering para agrupamento de dados de pacientes e aprendizado por reforço para otimização de tratamentos.
Segmento industrial: Energia
Em que processo a IA pode ser utilizada: Previsão de demanda, otimização de redes de distribuição e manutenção de infraestrutura.
Quais algoritmos ou técnicas de IA podem ser úteis: Séries temporais para previsão de consumo, otimização de rotas para distribuição e detecção de anomalias para identificação de falhas.
Segmento industrial: Finanças
Em que processo a IA pode ser utilizada: Análise de crédito, trading, detecção de fraudes e automação de processos administrativos.
Quais algoritmos ou técnicas de IA podem ser úteis: Árvores de decisão para avaliação de risco, aprendizado por reforço em ativos variáveis, redes neurais para detecção de padrões anômalos e RPA (Robotic Process Automation) para automação de tarefas.
Segmento industrial: Transporte e Logística
Em que processo a IA pode ser utilizada: Otimização de rotas, previsão de demanda e manutenção de veículos.
Quais algoritmos ou técnicas de IA podem ser úteis: Algoritmos genéticos para encontrar rotas ideais, regressão para prever demandas e técnicas de machine learning para prever necessidades de manutenção.



Porém, nem tudo que é mais barato necessariamente é mais eficiente ecologicamente. O consumo de energia pode até não ser um problema na matriz de custos da empresa, mas o meio ambiente sempre sofre as consequências de um hardware que não é ecológico. Por exemplo, na lista dos maiores supercomputadores do mundo, o primeiro colocado não é aquele que mais consome energia. Ao comparar o Summit da IBM, que possui um Rpeak em Tflops/s de 200.794 e consome 10.096 kw com o Tianhe-2A da China que possui um Rpeak em Tflops/s de 100.678 e consome 18.482 kw, vemos que o Tianhe-2A é quatro vezes menos eficiente em termos de consumo de energia (tem metade do poder computacional do Summit e consome o dobro de energia), de acordo com
Um chassi médio consome cerca de 4.500 W, então precisamos dividir isso pelo número de lâminas por chassi (por exemplo: com 14 lâminas por chassi teríamos 320 W por lâmina). É importante considerar que o consumo energético aumenta de acordo com a velocidade de clock da CPU (em Ghz), proporcionalmente ao número de cartões de memória (como DIMMs dual channel e discos físicos), e com maior utilização de núcleos (cores) da CPU.
As usinas de cogeração geralmente atendem às necessidades locais de energia – certamente calor, mas também energia e, cada vez mais, resfriamento. Em termos práticos, o que a cogeração implica na prática é o uso do que seria de outro modo um calor que poderia ser desperdiçado (como a exaustão de uma fábrica, por exemplo) para produzir benefícios adicionais de energia, como fornecer calor ou eletricidade para o edifício em que está operando. A cogeração é ótima para o resultado final e também para o meio ambiente, já que a reciclagem do calor residual evita que outros combustíveis fósseis contaminantes sejam queimados.
