Desde os primordios, a humanidade vem tentando prever o futuro. Os presságios ou oráculos, por exemplo, tentavam prever o futuro a partir de pequenos sinais e qualidades adivinhatórias e mágicas.
No entanto, o interesse em entender o futuro continua entre nós, e assim definimos e criamos ferramentas analíticas (não usamos mais adivinhação) que nos permitem adivinhar o futuro a partir de eventos passados.
Assim, o setor de energia, um setor com alta densidade de dados, já vem fazendo previsões há muitos anos. Mas a digitalização nos trouxe uma explosão exponencial nos dados e nos oferece uma nova ferramenta para sua análise, o Machine Learning.
Machine Learning é uma disciplina científica nascida do Big Data que permite a identificação de padrões ocultos no coração de grandes volumes de dados. Esta disciplina já está revolucionando nosso mundo, pois a explosão de dados provocada pela digitalização em massa requer novas ferramentas para o processamento dos dados.
Os sistemas preditivos são uma das muitas aplicações do Aprendizado de Máquinas (Machine Learning). No mundo dos negócios, por exemplo, são gerados muitos dados que contêm a dimensão do tempo. Estes dados, que chamamos de séries temporais, escondem padrões que nos permitem prever o comportamento futuro com uma precisão sem precedentes. Assim sendo, ao aplicar o Machine Learning a grandes séries de dados, podemos realizar:
- Previsões sobre o funcionamento de máquinas complexas que nos permitem antecipar falhas futuras ou diagnosticar problemas técnicos em tempo real.
- Antecipar comportamentos futuros de sistemas complexos como o gerenciamento automatizado de curvas de oferta e demanda, ou mudanças de preço ou produção.
- Estabelecer previsões de produção ou geração com base em dados meteorológicos.
- Otimizar a produção e os custos nos ambientes fabris, tendo todo o histórico de atividades da planta como insumo.
E esses são só alguns exemplos de aplicações reais.
Na Techedge somos pioneiros na aplicação de Machine Learning em todos os tipos de previsão. Nossa abordagem é baseada em um conhecimento profundo das ferramentas que permitem modelagem de dados até desenvolvimentos avançados de Deep Learning utilizando todos os tipos de redes neurais. Além disso, possuimos excelência em integrar esses desenvolvimentos com sistemas de Back-Office e sistemas técnicos como o SCADAS ou PMS de produção. Nossa metodologia de implantação e ciclo de vida é baseada na localização dos algoritmos na nuvem para tornar o acesso mais flexível e permitir a reciclagem contínua para evoluir os algoritmos.
Vale lembrar que não há um algoritmo que consiga resolver todos os problemas. Cada aplicação, conjunto de dados e cada necessidade requer um esforço de inovação e design para descobrir a melhor solução. Nossa abordagem é desenvolver provas de conceito que nos permitem comparar possíveis abordagens e dessa maneira evoluir para o melhor sistema de produção.
Nossa capacidade de implantar qualquer abordagem, baseada na expertise de nossos cientistas de dados e na força de nossa metodologia e experiência em colocá-la em produção, nos diferencia dos demais. A nossa equipe de inovação em Inteligência Artificial vai analisar o seu problema e propor soluções simples, escalonáveis e eficazes.
Veja alguns projetos que já realizamos:
- Melhoria na eficiência da geração fotovoltaica desde a otimização do mecanismo de passagem até a posição de defesa por alarme eólico.
- Manutenção preditiva baseada na identificação de anomalias em grandes conjuntos de dados.
- Previsão na demanda de médio e longo prazo com base em séries temporais.
- Previsão do impacto na demanda por alterações de preços e descontos.
