iMachine IA: Projeto e integração de arquitetura para o iMachine IA, envolvendo conteinerização e novos métodos de análise

• Processo: 23/00213-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Leonardo Franco de Godói
• Beneficiário: Euripedes Guilherme de Oliveira Nobrega
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
• Vinculado ao auxílio: 22/00106-2 - iMachine IA: Sistema de manutenção preditiva online em máquinas elétricas utilizando-se de técnicas de Aprendizado de Máquina e uma Rede de Sensores Autônoma baseada em tecnologia de Colheita de Energia., AP.PIPE
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Inteligência Artificial | Manutenção Preditiva Online | Monitoramento de Condição | Aprendizado de Máquina

Resumo

Durante a Fase 1 do projeto iMachine IA foi elaborada uma arquitetura visando a comprovação da viabilidade técnico-científica do desenvolvimento de um sistema de monitoramento de vibrações de máquinas rotativas, com processamento em servidor na nuvem. Tal arquitetura necessita de reformulação, considerando o monitoramento de bom número de máquinas espalhadas no território nacional. Na Fase 2 do projeto, há duas demandas para a versão plena do sistema iMachine IA: a inclusão de novos métodos de Processamento de Digital de Sinais e de Aprendizado de Máquina; e uma estrutura com múltiplos encapsulamentos de módulos que permita sua replicação na nuvem segundo a demanda da capacidade de processamento. O primeiro caso envolve a ampliação dos métodos matemáticos de análise espectral e da interpretação de imagens 2D por redes neurais profundas. Na Fase 1 os sinais foram tratados como séries temporais, portanto na forma 1D. O segundo caso envolve a conteinerização e multiplicação dinâmica dos módulos componentes do sistema visando otimizar o seu desempenho no servidor, gerando uma versão individual do sistema para cada usuário ativo, de acordo com o seu perfil. O projeto, implementação e teste desta arquitetura é o objetivo deste plano de pesquisa.