Pesquisador da UFPA estuda a técnica do Machine Learning na Engenharia Elétrica - Universitec
Pesquisador da UFPA estuda a técnica do Machine Learning na Engenharia Elétrica
Atualizado em: 31/07/2017 às 12:19
O Machine Learning, também conhecido em português como Aprendizado da Máquina, é um método de pesquisa de Inteligência Artificial, que estuda modelos analíticos e usa algoritmos para entender dados de determinada área. Na Universidade Federal do Pará, um dos programas onde essas técnicas são estudadas é a Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE), onde o pesquisador Ladislav Vrbský utiliza esses modelos de conhecimento para instalar equipamentos de comunicação em rede.
No mundo, o Aprendizado da Máquina está mais presente na realidade das pessoas do que elas imaginam. Exemplos desse método no cotidiano podem ser vistos quando o usuário faz login em contas no YouTube, Netflix e Facebook. As plataformas oferecem aos usuários sugestões de conteúdos pré-selecionados de acordo com atividades anteriores. Essa pesquisa é um trabalho de cálculo feito por meio do Machine Learning.
Além disso, a técnica é importante em outros segmentos como para serviços de detecção de fraudes, análises de sistemas, reconhecimento de imagem, filtros de e-mail e na ajuda em diagnósticos de doenças. Mais recentemente, o trabalho também vem sendo explorado nos ChatBots, atendimento ao cliente realizado em sites por máquinas.
O trabalho realizado por Ladislav tem o objetivo saber quais são os locais com maior aptidão para que equipamentos como roteadores de internet e antenas sejam instalados. A pesquisa também indica algoritmos específicos que atendem melhor as demandas do cliente.
"A minha pesquisa é focada em comunicação na rede elétrica. No futuro, os distribuidores do mundo precisarão se comunicar com os equipamentos em casa. Globalmente, estamos, ao mesmo tempo, em fases de pesquisa e implantação de inovação para melhorar tudo que envolve o uso da energia elétrica", comenta o pesquisador Ladislav Vrbský.
O Machine Learning é dividido em três grandes expoentes: o aprendizado supervisionado, o reinforçado e o não supervisionado. Este último é o que o engenheiro da UFPA utiliza em seu trabalho tendo como base a vertente do agrupamento, que associa dados parecidos para entender o padrão estabelecido.
"Sou muito grato por ter a oportunidade de trabalhar com uma parte desse melhoramento que, além de outros, reduz poluição e atende melhor os clientes", completa Ladislav.