Lógica difusa aumenta eficiência de processos industriais

Com informações da Agência Fapesp - 24/04/2013

Eficiência de linhas de produção

Quatro estudantes graduados em Engenharia da Computação e em Matemática pela Unicamp (Universidade Estadual de Campinas) desenvolveram uma tecnologia que promete mudar o panorama da automação industrial.

A tecnologia são softwares de controle de sistemas para aumentar a eficiência de linhas de produção em grandes indústrias baseados na lógica nebulosa - também conhecida como difusa, ou fuzzy.

Uma expansão da teoria matemática dos conjuntos, a lógica nebulosa permite controlar um número maior de variáveis de uma linha de produção, por exemplo, em uma escala entre 0 e 1 - para comparação, a lógica clássica binária só possibilita controlar as variáveis 0 e 1.

Por conta disso, a lógica nebulosa já é utilizada em sistemas de reconhecimento de imagem, aparelhos de ar condicionado, freios ABS, câmeras fotográficas e até em um câmbio automático eletrônico para bicicletas.

Fora dos equipamentos, a técnica também é utilizada para prever o desejo dos consumidores.

Em 2010, pesquisadores da mesma universidade desenvolveram um algoritmo de lógica fuzzy que poderá ajudar os aviões a pousar automaticamente.

Redes neurais artificiais

"Essa expansão da teoria matemática dos conjuntos gerou um grande benefício na área de modelagem matemática", disse Igor Bittencourt Santiago, um dos criadores da nova técnica.

De acordo com Santiago, uma das limitações que havia para aplicar a lógica difusa em controle de sistemas era realizar a modelagem matemática do conjunto de regras de funcionamento de um sistema e sincronizá-las manualmente - o que é demorado e caro.

Outra possibilidade era treinar uma rede neural artificial (técnica computacional que apresenta um modelo matemático inspirado na estrutural neural de organismos inteligentes) para absorver as características do processo.

A realização da modelagem matemática de um sistema, contudo, é muito complexa porque é preciso conhecer o comportamento de todas as variáveis e a relação entre elas. E o modelo matemático, ao ser simplificado, não desempenha todo o seu potencial e requer a presença de um operário para intervir no processo.

Um dos obstáculos para treinar uma rede neural artificial para aprender as características de um processo é não se ter certeza do que exatamente o sistema está aprendendo. "Se houver algum ponto fora da zona de treinamento de uma rede neural artificial, ela pode apresentar comportamentos bem instáveis para o processo", explicou Santiago.

Lógica difusa

De modo a superar esses obstáculos técnicos para ampliar a aplicação da lógica difusa em sistemas de controle, Santiago e seus colegas - Leonardo Freitas, Ronaldo Silva e Danilo Halla - começaram a desenvolver algoritmos para gerar automaticamente as regras de funcionamento de um processo.

O grupo produziu um software que coleta informações muito simples de um processo industrial - classificadas em três níveis: mínimo, médio e máximo - e gera instantaneamente todas as correlações entre essas variáveis.

Batizado de Leaf, o software aumenta a estabilidade, diminui os custos e melhora a produtividade de processos automatizados.

"Tornamos o controle de sistemas baseado em lógica difusa muito mais barato e possível de ser utilizado por pessoas que não têm nenhum conhecimento sobre ela ou até mesmo pouco conhecimento do próprio processo industrial que pretende automatizar", disse Santiago.

Os quatro pesquisadores criaram uma empresa, a I.Systems, para comercializar a nova tecnologia. A empresa emergente acaba de ser selecionada pelo fundo Pitanga de capital de risco para receber um aporte de recursos que possa colocá-la no mercado nacional e internacional.

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