Aprendizado Máquina

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina combina estatística e ciência da computação permitindo que os computadores aprendam como realizar uma determinada tarefa sem serem programados. Assim como seu cérebro usa a experiência para melhorar as tarefas, os computadores também podem.

Vamos dar uma olhada em algo amplamente utilizado em todo o mundo. Pesquisa do Google. Toda vez que você usa a pesquisa do Google, está usando um sistema com muitos aprendizados de máquina. Desde a compreensão do texto da sua consulta até o ajuste dos resultados com base em seus interesses e para que estes sejam exibidos primeiro.

Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial são termos que tem sido anunciado em muitos setores, muitas vezes prometendo benefícios inalcançáveis deixando o público hesitante. Na Cascadia Scientific a missão é tornar o aprendizado de máquina compreensível e disponível para a operação de minas a céu aberto.

Como o aprendizado de máquina é aplicado na mineração?

As operações de mineração geram enormes quantidades de dados. À medida que o volume de dados aumenta e excede a capacidade dos humanos de entendê-los, recorremos cada vez mais para sistemas automatizados que podem aprender como os dados e, o mais importante, obter informação. Na Cascadia Scientific é usado técnicas de aprendizado de máquina para obter significado e informações sobre os equipamentos móveis de mineração.

Se usarmos caminhões de transporte como exemplo, a eficiência operacional destes é influenciada por muitos fatores. Isso inclui características específicas do equipamento, como a idade do motor ou o grau de desgaste de seus componentes; variáveis globais como o clima e a condição da rede viária; e características de transporte que variam entre os ciclos de transporte, incluindo o motorista e a carga transportada. Então, como derivamos valor desse conjunto de dados? Treinamos modelos de aprendizado de máquina.

Um modelo é tão bom quanto os dados que você o alimenta.

A plataforma da Cascadia Scientific inclui vários sensores IIoT para garantir a coleta de dados precisos e de alta qualidade. Isso inclui medidores de fluxo de combustível, acelerômetros, altímetro, posicionamento e conexão com bordo do veículo. O conjunto de dados resultante permite que a Cascadia treine e interrogue modelos estatísticos de alta precisão. Para caminhões de transporte, normalmente empregamos duas formas de modelos para análise do ciclo: regressão linear e Gradiente Boosted Trees (GBTs).

Esses modelos fornecem insights e ações que podem melhorar quase todos os aspectos de uma operação de transporte de carga. Seja Manutenção, Operações, Projeto de Mina, Previsão ou Gerenciamento de Emissões – há muitas oportunidades. Veja os estudos de caso abaixo para ver como as minas se beneficiaram do Aprendizado de Máquina.