Inteligência Artificial como o futuro assistente do especialista

Hoje, a inteligência artificial é uma das áreas de pesquisa científica mais populares. Nos últimos 10 anos, os investimentos nesta área têm crescido de forma constante e, em 2021, foram feitos investimentos recordes por investidores privados — cerca de US$ 125,4 bilhões. Em 2022-2023, o volume de investimentos privados em IA cresceu 18 vezes em comparação com 2013. Este tipo de tecnologia é utilizado ativamente em muitas esferas: desde assuntos militares até ao setor da restauração.

De acordo com os resultados de um estudo, em 2022, a proporção de empresas que utilizam tecnologias de inteligência artificial mais do que duplicou em comparação com 2017. As empresas russas acompanham ativamente as tendências globais nesta área e não ficam atrás. O volume do mercado russo de inteligência artificial em 2022 foi de 647 bilhões de rublos, o que representa 17,3% a mais do que no ano anterior. Muitos desenvolvimentos de empresas de TI russas são utilizados no trabalho de empresas industriais nacionais. Em 2022, cerca de 17% das empresas russas já utilizavam inteligência artificial ou estavam a implementá-la, sendo a maioria delas grandes empresas.

Prevê-se que o mercado global de equipamentos de segurança no local de trabalho cresça nos próximos anos. Em 2022, era de cerca de 14,2 bilhões de dólares americanos e, até 2027, espera-se um crescimento para 26,7 bilhões de dólares americanos. O crescimento do mercado ocorrerá a uma média de 13,5% anualmente no período de 2022 a 2027.

Devido à procura da sociedade por um trabalho seguro, bem como à constante otimização dos custos internos da maioria das empresas, as soluções de TI para o controlo automatizado do cumprimento dos requisitos de segurança industrial e HSE estão a ganhar cada vez mais popularidade no mundo. Também são relevantes os sistemas de controlo de qualidade para a preparação de produtos e serviços baseados em análise de vídeo. Atualmente, na indústria e na produção, as principais direções do desenvolvimento digital são a implementação de soluções integradas para a deteção de violações dos requisitos de HSE, baseadas na aplicação de visão computacional e aprendizagem de máquina, bem como o desenvolvimento de métodos para prevenir possíveis problemas.

Ao explicar os princípios de funcionamento das tecnologias de inteligência artificial atuais e disponíveis hoje na área de HSE, que incluem visão computacional e aprendizagem de máquina, é conveniente dividi-las pelo tempo de aplicação. Em relação a um incidente e/ou ocorrência, existem três zonas temporais:

• Previsão – utilização de modelos de análise preditiva para prever a probabilidade de ocorrência de um acidente com base na análise de grandes volumes de dados de experiências passadas em casos semelhantes.

Para o funcionamento bem-sucedido de tal modelo, é necessário recolher dados sobre incidentes passados, incluindo informações sobre o local de trabalho (tipo de trabalho, equipamento, condições de trabalho, etc.), informações sobre os trabalhadores (idade, experiência de trabalho, presença de problemas de saúde, etc.) e diretamente sobre os próprios acidentes (tipo, gravidade, causas, etc.). Ao recolher estes dados durante um longo período de tempo, cria-se um modelo que analisa os dados recolhidos e identifica padrões e relações entre vários fatores. Por exemplo, o modelo pode mostrar que um determinado tipo de trabalho é o mais perigoso, ou que trabalhadores de uma determinada idade e com certos problemas de saúde são mais propensos a acidentes.

• Análise em tempo real – tomada de decisão rápida através da obtenção de dados atualizados.

Para descrever esta tecnologia, pode-se dar o exemplo de uma inteligência artificial que reconhece a ausência dos equipamentos de proteção necessários nos trabalhadores e sinaliza isso através de canais de comunicação e alerta previamente preparados. Tais sistemas são atualmente capazes de identificar e registar 95-98% das violações que estão incorporadas no algoritmo de funcionamento da inteligência artificial. Além disso, para uma melhor compreensão do funcionamento da tecnologia, pode-se considerar o exemplo de um projeto de implementação de um sistema de informação sobre a presença de pessoal em zonas de perigo.

• Pós-análise e busca de causas – ao avaliar a experiência passada, pode-se e deve-se procurar padrões de causas recorrentes e correlações implícitas.

Por exemplo, numa empresa podem ocorrer acidentes frequentes, por exemplo, relacionados com a queda de objetos de altura. Após a recolha e análise dos dados sobre as ocorrências e o treino do modelo, pode-se identificar que todos eles ocorrem à mesma hora do dia – durante o intervalo de almoço, quando os trabalhadores saem para a pausa e não controlam a situação no local de trabalho. As situações propostas pelo modelo podem ser tanto explícitas como implícitas, o que permitirá um novo olhar sobre velhas questões.

A inteligência artificial tem um enorme potencial para aplicação na indústria e na produção. Já vemos os resultados da utilização destas tecnologias em grandes empresas. A indústria e a produção estão apenas a começar o seu caminho na grande digitalização, e vencerão a luta competitiva aqueles que forem os primeiros a implementar novas tecnologias. Apesar do custo aparentemente elevado da implementação de soluções baseadas em visão computacional e aprendizagem de máquina, trata-se de um investimento a longo prazo no desenvolvimento do negócio. Afinal, os sistemas permitem não só poupar dinheiro na reparação de equipamentos caros e minimizar o seu tempo de inatividade, mas também permitem a transição para novos métodos de redução de acidentes entre os trabalhadores.

Por um lado, pode parecer que esta direção é demasiado complexa para ser compreendida pelos especialistas na área de HSE e, talvez, até redundante. Mas, gradualmente, a implementação generalizada destes meios e métodos progressivos, bem como a simplificação da escrita e preparação de tais modelos, levará inevitavelmente a uma procura interna das empresas por mudanças. Portanto, na minha opinião, o especialista moderno na área de HSE deve, desde já, aumentar a sua qualificação nestas áreas, para falar a mesma língua que os especialistas das empresas de TI e os seus próprios serviços de TI ao resolver problemas complexos.