A influência do machine learning na engenharia: casos de uso e futuras aplicações

O machine learning (ML) – ou aprendizado de máquina – é uma das tecnologias mais revolucionárias da atualidade e faz parte da Inteligência Artificial. A prática permite o aprendizado de sistemas para realizar tarefas como reconhecimento de padrões, classificação de imagens e previsão de valores futuros com base em dados históricos e sem necessidade de uma programação explícita. Isso torna o ML uma ferramenta poderosa e altamente versátil em diversas áreas da engenharia.

Neste artigo, vamos explorar como o machine learning transforma a engenharia em diferentes setores, da engenharia mecânica à engenharia de produção e engenharia de computação, além de discutir futuras aplicações e  impacto  no mercado de trabalho.

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O que é machine learning e como funciona?

Machine learning é um campo da Inteligência Artificial com algoritmos capazes de identificar padrões e aprender com dados. Ao contrário dos sistemas tradicionais, que exigem programações explícitas para cada tarefa, os sistemas de machine learning podem generalizar funções e se adaptar automaticamente, tornando-os extremamente flexíveis e aplicáveis em vários contextos.

Como o machine learning é usado na Engenharia?

1. Machine learning na Engenharia de Produção e Mecânica

Na engenharia de produção e engenharia mecânica, o machine learning revoluciona principalmente a manufatura. Com análises de grandes volumes de dados, empresas podem identificar padrões para melhorar processos de produção, minimizando erros e aumentando a qualidade dos produtos. Além disso, a integração de sensores inteligentes com Internet das Coisas (IoT) e machine learning permite prever a necessidade de manutenção em equipamentos, evitando falhas e aumentando a eficiência operacional.

2. Machine learning na Engenharia Civil

A engenharia civil também vê grandes benefícios no machine learning. Por exemplo, o uso de análise de imagens topográficas para estudar o terreno e identificar características, otimizando a precificação e identificação de novas oportunidades de negócios. O ML também pode ser aplicado para melhorar o uso de materiais e identificar erros orçamentários, reduzindo custos desnecessários em projetos de construção.

Ao integrar machine learning nos projetos, a engenharia civil melhora a qualidade dos projetos e permite a seleção mais precisa de materiais, além da quantificação adequada dos recursos necessários, tornando os processos mais eficientes e sustentáveis.

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3. Machine learning na Engenharia de Computação

Na engenharia de computação, o machine learning oferece uma série de vantagens, especialmente no desenvolvimento de software. A técnica pode ser utilizada para automatizar tarefas repetitivas, como testes de software e análise de código, e isso aumenta a produtividade das equipes de desenvolvimento. Além disso, o ML pode identificar falhas no código e sugerir melhorias, resultando em sistemas de software mais robustos e de melhor qualidade.

Futuras aplicações do machine learning na Engenharia

A tecnologia do machine learning tem o potencial de transformar praticamente todas as áreas da engenharia. Quanto mais setores adotarem a prática, mais podemos esperar uma melhora significativa na qualidade dos projetos e processos. Isso inclui, também:

• Gestão de energia e eficiência energética em sistemas industriais e de engenharia no geral.

• Análise preditiva de falhas em sistemas complexos, como redes de transporte e infraestrutura crítica.

• Desenvolvimento de novos materiais com características otimizadas por análises de dados e aprendizado de máquina.

Com a crescente adoção do machine learning na engenharia, a transformação digital de setores tradicionais torna-se mais possível. Para quem pensa em apostar nesta tecnologia, há um grande campo de oportunidades para soluções inovadoras e crescimento

Quando a engenharia adotará o machine learning?

O fato é: não é mais questão se a engenharia adotará o machine learning, mas quando. Integrar ambos é uma evolução natural da tecnologia, pois os benefícios são cada vez mais óbvios:

• Aumento da produtividade;

• Redução de custos;

• Maior qualidade no processo;

• Processos otimizados.

É, portanto, importante para o engenheiro conseguir adotar o e aprender machine learning para eficiência e inovação do mercado. Além disso, a implementação em larga escala fará do conhecimento uma habilidade essencial ao engenheiro. 

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Importância de aprender engenharia aplicada à tecnologia

Tendo em vista o crescimento constante da IA em todos os ramos, é essencial ter uma formação que valorize conhecimentos atuais atrelados aos tradicionais. Para um engenheiro, é essencial, nessa era, buscar por instituições que prezam por constante atualização e melhorias dentro do curso e do próprio aluno.

Aqui na Faculdade ESEG, do Grupo Etapa, desenvolvemos nosso curso com constantes revisitas à grade para ter certeza que estamos sempre alinhados às melhores práticas do mercado. Nossos professores também atuam na força de trabalho das áreas de conhecimento (além de terem diplomas de instituições renomadas) para garantir a melhor formação possível aos engenheiros.

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