Combinando a experiência humana, a IA e o poder computacional da nuvem, este método de concepção, desenvolvido a partir do aprendizado de máquina, é uma oportunidade para a indústria.
Até agora, um engenheiro ou designer usava o computador como uma máquina passiva. Mas um novo método de concepção, o “generative design” (design generativo), está prestes a revolucionar esta relação homem-máquina. O design generativo é um processo de desenvolvimento colaborativo que combina o designer com a inteligência artificial (IA) e o poder computacional da nuvem.
Com este novo método, após ter definido seus objetivos, requisitos e parâmetros, por exemplo através de um sistema de concepção assistido por computador (CAC), o criador de um projeto já não dispõe de algumas, mas de centenas, até milhares, de possibilidades.
A ideia é proceder de forma iterativa para que os conhecimentos humanos e a potência de análise estatística da IA identifiquem, à medida que as diferentes possibilidades são avaliadas, a solução mais adequada e de melhor desempenho pronta para ser fabricada. O designer pode então produzir um protótipo e, se desejar, submeter novamente a opção escolhida ao filtro da IA.
Numerosas vantagens
As vantagens do design generativo são inúmeras. Este método permite economizar tempo, estimular a criatividade, poupar dinheiro e criar geometrias complexas.
Se estas não puderem ser fabricadas com processos tradicionais, podem ser produzidas utilizando técnicas de manufatura aditiva ou de impressão em 3D. É uma solução inédita para projetar objetos mais resistentes, mais eficientes e mais rentáveis.
Na indústria, as aplicações de design generativo estão se desenvolvendo. A Airbus, por exemplo, foi capaz de criar divisórias sólidas que são 45% mais leves para os compartimentos de passageiros de seus aviões graças a esta nova técnica. Da mesma forma, a Decathlon prototipou a bicicleta de corrida do futuro com um garfo de peso e resistência otimizados.
No princípio era o aprendizado de máquina
O design generativo foi desenvolvido a partir do aprendizado de máquina, ou aprendizagem automática. Actemium, a marca da VINCI Energies dedicada aos processos industriais, já possui uma forte experiência em aprendizado de máquina. Na Bélgica, sua divisão Food & Beverage, em particular, tem uma equipe sólida em análise de dados.
“O design generativo pode ser aplicado à indústria dos alimentos. Oportunidades devem surgir a longo prazo.”
“Nossa equipe consiste em sete pessoas, cada uma com suas próprias competências (TIC, visualização de dados, IA, big data, aprendizado de máquina, aprendizado profundo (deep learning), controlador lógico programável, produção enxuta, melhoria de processos, consultoria, vendas…), explica Jeroen Pandelaere, consultor na Actemium Food & Beverage Aalter. O design generativo pode ser aplicado à nossa indústria (rações animais, alimentos e bebidas). Oportunidades devem surgir a longo prazo. “
Enquanto aguarda oportunidades para utilizar o design generativo propriamente dito, a Actemium Food & Beverage Aalter está desenvolvendo muitas aplicações que dependem do aprendizado de máquina. Desde a previsão de encomendas para melhor planejar a produção e logística até o reconhecimento de textos e números, a detecção de anomalias, a melhoria da qualidade e a previsão otimizada do arranque de máquina, as áreas de aplicação é que não faltam.
Gêmeo digital e sensor virtual
Por exemplo, explica Jeroen Pandelaere, “um dos nossos clientes queria instalar um trocador de calor adicional para reciclar calor de diferentes fontes. Fizemos uma análise com um gêmeo digital, e propusemos um cenário mais eficiente e mais econômico em energia que necessitava apenas a instalação de um sensor de temperatura adicional”.
Mas a Actemium Food & Beverage Aalter foi mais longe e analisou as diferentes fontes de calor a fim de conservar somente aquelas que forneceriam mais calor para reciclar. Isto foi apreciado pelo cliente, já que cada conexão com o trocador de calor custa cerca de 50.000 euros.
“O próximo passo será desenvolver um modelo simulando o volume do tanque para definir quais fontes devem ser ativadas ou desativadas para não exceder o volume total do tanque“, acrescenta o consultor da Actemium Food & Beverage Aalter.
Para outro cliente, a Actemium Food & Beverage Aalter projetou um modelo baseado em um sensor virtual que pode calcular o consumo preciso de água de cada usuário a partir de uma torre de resfriamento. O cálculo é baseado unicamente no consumo total passado e na posição de todas as válvulas dos diferentes usuários (abertas ou fechadas).
“Fomos até mais longe e observamos todas as vezes em que a soma dos usos individuais estimados não se igualou ao total medido. Constatamos que algumas válvulas, que deviam estar abertas, foram de fato algumas vezes fechadas após a manutenção na fábrica, sem terem sido assinaladas como tal. Nosso modelo permite assim detectar anomalias”, enfatiza Jeroen Pandelaere.
08/07/2021
