Mas o que é deep learning?
O deep learning é um tipo de machine learning (aprendizado de máquinas com inteligência artificial) que treina computadores para realizar tarefas como os seres humanos, atraves de um espaço amostral de dados.
Isso inclui o reconhecimento de fala, a identificação de imagens e previsões de dados e comportamentos.
Ao invés de organizar os dados para que sejam executados por equações pré-definidas, o deep learning configura parâmetros básicos sobre esses dados e treina o computador/sistema para aprender sozinho através da identificação de padrões em várias camadas de processamento.
Ou seja, as máquinas não são ensinadas a realizar uma atividade, mas são ensinadas a aprender como realizar a atividade.
Um exemplo de como essa tecnologia funciona (em uma atividade mais simples) é a rede neural do Google que aprendeu a jogar Go sozinha e derrotou a versão do sistema anterior (e já vitoriosa em milhares de partidas).
No caso de soluções para a indústria, no futuro, podem surgir situações em que o código de um robô pode ser implementado ao ensinar o robô a aprender determinada função.
Será possível ter um punhado de câmeras em uma sala onde uma pessoa ensina um robô a aprender a ação. Pela câmera, o robô vê a operação e consegue replicar depois de visualizar a repetição algumas centenas de vezes.
Coleta e processamento de dados
Sistemas e softwares na Indústria 4.0 e no futuro da Indústria 5.0 terão que lidar cada vez mais com a questão de segurança de dados e acessos. Uma fábrica de automóveis, recentemente, mostrou como a infraestrutura digital é hoje parte delicada e essencial de uma operação.
A Universal Robots desenvolveu a plataforma UR+, que garante confiabilidade de seus dados e oferece às empresas de manufaturas a oportunidade de buscar novas aplicações para os cobots, nessa plataforma é possível que as empresas parceiras insiram suas soluções aumentando e atualizando sempre o portfólio.
Entre essas soluções está a AI Robots URCAP, feita para coletar dados do robô em tempo real, com fácil instalação.
Esse sistema coleta dados de telemetria do robô, como corrente, temperatura, torque, aceleração e mais de 400 parâmetros, mas também coleta dados de arquivo como o Health Check para ajudar na produção dos relatórios de desempenho e erros.
O AI Robots URCAP já vem com autenticação e segurança feitos. A ideia é que o robô envie os dados para outro lugar para que não fiquem no mesmo lugar e sejam comprometidos.
Existem duas abordagens similares para o sistema:
- Coleta Off-Premise
- Coleta On-Premise
Caso tenha dúvidas sobre a coleta de dados, veja a equipe de especialistas da AI Robots discutindo em vídeo a segurança de informações:
Na coleta Off-Premise, o robô com URCAP envia os dados para um servidor local, e nunca o contrário. Ou seja, o braço robótico pode passar informações, mas não recebê-las.
Com isso, é possível bloquear todas as outras portas para evitar ataques, e os hackers não conseguem entrar na rede do robô e alterar os comandos e informações.
O protocolo de segurança utilizado é o MQTTS, protocolo de mensagens leve e criptografado para sensores leves e pequenos dispositivos móveis otimizado para redes TCP/IP.
Depois de enviar os dados e passar as informações pelo Firewall, a rede VPN faz essa proteção da conexão com o servidor da Microsoft Azure onde os serviços são hospedados.
A coleta On-Premise tem muitas similaridades, com a diferença fundamental de que tudo roda no servidor local do cliente. Nesse caso, apenas os dados agregados, os outputs, são enviados para fora. Assim, se o cliente quiser receber avisos quando estiver fora da fábrica, ele pode.
Essa solução é focada na parte de segurança, e os dados são criptografados de ponta a ponta para garantir que a troca de informações seja protegida. Mesmo que esteja hospedado na nuvem, o sistema funciona como se estivesse numa rede local, e todo pipeline de dados (incluindo o log, que é mais pesado) consegue ser feito com segurança.
Caso ainda tenha dúvidas sobre a coleta de dados, veja a equipe de especialistas da AI Robots discutindo em vídeo a segurança de informações: