Prêmio NSF CAREER avançando o trabalho do pesquisador do Reino Unido integrando IA na fabricação

LEXINGTON, Kentucky (7 de agosto de 2023) –À medida que os especialistas da indústria navegam pelo entusiasmo e pelas preocupações em torno do uso da inteligência artificial (IA), um investigador da Universidade de Kentucky está a explorar a sua potencial integração na produção através de um Prémio de Desenvolvimento de Carreira em Início de Carreira (CAREER) da National Science Foundation (NSF).

Peng “Edward” Wang, Ph.D., é membro do corpo docente Robley D. Evans e professor assistente com nomeação conjunta nos departamentos de Engenharia Elétrica e de Computação e Engenharia Mecânica e Aeroespacial no Reino Unido Stanley e Karen Pigman College of Engineering. Ele ingressou na universidade em 2019.

“O foco do meu prêmio NSF CAREER será desenvolver o primeiro modelo de aprendizado de máquina generalizável em grande escala, adaptado especificamente para aplicações de manufatura, como soldagem. Aspiramos desenvolver uma solução inovadora de aprendizado de máquina de IA que possa ser comparada à contraparte industrial do ChatGPT”, disse Wang.

ChatGPT é um modelo de linguagem de IA que processa a linguagem para gerar respostas relevantes, mas tem suas limitações, incluindo a incapacidade de processar dados de fabricação baseados em imagens.

A NSF apoiará Wang com US$ 567.930 ao longo de cinco anos para sua pesquisa em IA e aprendizado de máquina (ML), onde ele utilizará dados de produção do mundo real para desenvolver um sistema que possa ser amplamente aplicado a sistemas de fabricação para melhorar a autonomia, a eficiência de fabricação, controle de qualidade e sustentabilidade.

Este prémio é um dos “mais prestigiados prémios de apoio às actividades de desenvolvimento de carreira inicial de professores-académicos que integram de forma mais eficaz a educação e a investigação no contexto da missão da sua organização”, de acordo com o website da NSF.

“Há vários anos trabalho na área de IA e ML, desenvolvendo soluções especificamente adaptadas para aplicações de manufatura”, disse Wang. “No entanto, percebi que a maioria das soluções de IA/ML estão sendo desenvolvidas atualmente em ambientes laboratoriais controlados. Existem disparidades significativas entre os dados gerados em laboratórios e os dados de produção do mundo real obtidos nas fábricas.”

As disparidades nos dados são visíveis em áreas como variedade, qualidade e rotulagem dos dados. Para pesquisadores como Wang, isso impede a aplicação dessas soluções de IA/ML em ambientes práticos de fabricação.

Nos próximos cinco anos, Wang e sua equipe trabalharão para enfrentar esses desafios e preencher a lacuna entre a pesquisa de IA/ML em ambientes controlados e fábricas do mundo real. Crucial para esse trabalho é o acesso a dados complexos de fábricas do mundo real.

“Acho que todas as pessoas que trabalham na área de IA e ML sabem que a verdade é que, se você não tiver dados, não terá nada para desenvolver um modelo de sucesso”, disse Wang.

A equipe de pesquisa está fazendo parceria com as potências da indústria General Motors (GM) e General Electric (GE) para fornecer os dados necessários para este trabalho. A GM compartilhou os dados de sua planta de soldagem e laboratório, que servem como base necessária para o projeto de Wang.

“Colaborar com a GM e a GE não apenas nos fornece recursos inestimáveis, mas também nos oferece a oportunidade de testar e refinar nossos modelos de IA/ML em ambientes reais de fabricação”, disse Wang. “Ao trabalhar em estreita colaboração com estes líderes da indústria, podemos garantir que as nossas soluções são robustas, práticas e alinhadas com as necessidades do setor industrial.”

Como parte deste trabalho, Wang também colaborará com a Associação de Fabricantes de Kentucky (KAM) para compartilhar conhecimento e fornecer orientação aos pequenos e médios fabricantes sobre a transição das práticas de fabricação tradicionais para um modelo de fabricação inteligente que possa atender às suas necessidades exclusivas.

Este projeto financiado pela NSF também construirá uma parceria com o Math Science & Technology Center (MSTC) da Paul Laurence Dunbar High School em Lexington. Até quatro alunos terão a oportunidade de trabalhar em um projeto de pesquisa especificamente elaborado, como a utilização ou desenvolvimento do módulo de soldagem robótica inteligente para projeto de peças mecânicas, com características específicas.