Estudo de Técnicas Machine Learning para aplicação em problemas de Monitoramento e Controle

Resumo: A operação de planta industriais requer soluções sistemáticas para melhoria da confiabilidade, segurança e sustentabilidade, sendo que os modelos matemáticos dos processos são ingredientes essenciais. No contexto atual de Data Analytics, as técnicas de Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, vêm ao encontro das exigências de gerenciamento de processos, uma vez que permitem analisar, processar e empregar de modo estratégico os dados de diversas fontes. Com isso, é possível gerar novos modelos com base nos dados históricos, como nível, temperatura, pressão, vazão, parâmetros de qualidade, entre outros. De modo geral, essas técnicas têm desempenhado um papel central no avanço contínuo da engenharia de processos além das fronteiras tradicionais. Dessa forma, os principais esforços deste projeto de pesquisa se concentram no estudo técnicas de Machine Learning visando o desenvolvimento de modelos baseados em dados para aplicação em problemas de simulação, monitoramento e controle de processos. Espera-se que seja possível desenvolver competências ligadas a análise de dados, tecnologia da informação e aprendizado de máquinas, as quais serão imprescindíveis para lidar com os desafios da Indústria 4.0 nas próximas décadas do século XXI.

Data de início: 14/06/2021
Prazo (meses): 60

Participantes:

Papel	Nome
Colaborador	ANA CAROLINA SPINDOLA RANGEL DIAS
Coordenador	JULIO CESAR SAMPAIO DUTRA
Vice-Coordenador	WELLINGTON BETENCURTE DA SILVA