{"id":2643,"date":"2015-12-15T10:04:58","date_gmt":"2015-12-15T12:04:58","guid":{"rendered":"http:\/\/www.prp.usp.br\/?p=2643"},"modified":"2015-12-16T10:30:22","modified_gmt":"2015-12-16T12:30:22","slug":"inteligencia-artificial-automatiza-gestao-de-recursos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/2643","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial automatiza gest\u00e3o de recursos"},"content":{"rendered":"

Software premiado usa meta-aprendizado para tarefas complexas, como\u00a0escalas de combina\u00e7\u00e3o de motoristas com rela\u00e7\u00e3o a ve\u00edculos, prevendo atrasos e altera\u00e7\u00f5es<\/em><\/p>\n

Por Breno Leoni Ebeling, da Ag\u00eancia Universit\u00e1ria de Not\u00edcias (AUN\/USP)<\/em><\/p>\n

O princ\u00edpio de liquidez sist\u00eamica nunca esteve t\u00e3o pr\u00f3ximo de ser concretizado. Um software criado em parceria com Portugal, pelo N\u00facleo de Apoio \u00e0 Pesquisa em Aprendizado de M\u00e1quina e An\u00e1lise de Dados (Amda) da USP, faz escalas de combina\u00e7\u00e3o de seus motoristas com rela\u00e7\u00e3o a ve\u00edculos. Tal problema \u00e9 de natureza complexa porque altera\u00e7\u00f5es de \u00faltima hora ocorrem com frequ\u00eancia.<\/p>\n

O sistema antecipa em tr\u00eas dias a escala. H\u00e1 um efeito cascata na quest\u00e3o: se em dado momento um motorista atrasar sua viagem, toda a cadeia ser\u00e1 afetada nos dias seguintes. No Brasil, os atrasos s\u00e3o mais facilmente tolerados, mas em Portugal, o problema gera quest\u00f5es at\u00e9 de ordem moral. Na Europa, de forma geral, o padr\u00e3o dos \u00f4nibus de linha se d\u00e1 com sincronia; os hor\u00e1rios s\u00e3o monitorados de forma minuciosa. Ent\u00e3o, se um motorista atrasa, a hora extra dele poder\u00e1 ser impactada.<\/p>\n

Tal intelig\u00eancia muda os paradigmas de gest\u00e3o de recursos, tanto de trabalho quanto de capital empregado no sistema produtivo. Ela afeta a din\u00e2mica que existe na rela\u00e7\u00e3o espa\u00e7o-tempo e proporciona a possibilidade de otimiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica de sua pr\u00f3pria intelig\u00eancia. Em outras palavras, o sistema aprende com o passar do tempo.<\/p>\n

\u201c\u00c9 uma t\u00e9cnica computacional de meta aprendizado\u201d, explica o professor Andr\u00e9 Ponce, do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o \u3127 ICMC de S\u00e3o Carlos. O algoritmo combina t\u00e9cnicas de regress\u00e3o, otimizando-as de maneira eficiente. Isto significa que ele aprende a identificar o sistema de sistemas que se aplica melhor para uma rota ou outra. Na pr\u00e1tica, mas tamb\u00e9m por “espa\u00e7o”, que no caso \u00e9 representado pela rota. Sua adaptabilidade \u00a0rendeu pr\u00eamios na academia. O algoritmo se mant\u00e9m atual.<\/p>\n

\u201cAplicamos o algoritmo em outros dois casos, com grande sucesso\u201d, diz o professor. Tanto em tempo de voo, que segue o mesmo princ\u00edpio do tempo de parada, como na previs\u00e3o de demanda de energia el\u00e9trica, o princ\u00edpio algor\u00edtmico \u00e9 o mesmo.<\/p>\n

A id\u00e9ia \u00e9 otimizar os processos, e a adapta\u00e7\u00e3o dos modelos foi feita sem altera\u00e7\u00f5es estruturais. No tempo de v\u00f4o, os pesquisadores constru\u00edram o modelo com dados mundiais. Aspectos como a lota\u00e7\u00e3o do avi\u00e3o ajudam na distribui\u00e7\u00e3o sist\u00eamica da tripula\u00e7\u00e3o de v\u00f4os em um per\u00edodo predeterminado. O mesmo princ\u00edpio \u00e9 utilizado na distribui\u00e7\u00e3o da rede el\u00e9trica. O software administra a quantidade de forma fluida.<\/p>\n

As empresas que se interessarem por efetuar parcerias com a USP podem se utilizar dos caminhos institucionais. Tanto pelo site Ag\u00eancia USP de Inova\u00e7\u00e3o, quanto pelo site Amda pode-se realizar um contato. Os formatos de parceria podem se dar enquanto consultoria, na qual professores ajudam a pr\u00f3pria empresa a construir software pr\u00f3prio, como via parceria institucional, que pode se dar, por exemplo, via pagamento de royalties.<\/p>\n

Publica\u00e7\u00e3o original em AUN\/USP<\/a><\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Software usa meta-aprendizado para tarefas complexas, como escalas de combina\u00e7\u00e3o entre motoristas e ve\u00edculos, prevendo atrasos e altera\u00e7\u00f5es (AUN\/USP)<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-2643","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticias"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2643","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2643"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2643\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2644,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2643\/revisions\/2644"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2643"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2643"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/prp\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2643"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}