Eu acabei de ganhar um prêmio por um trabalho que apresentei sobre Aprendizado de Máquina (Machine Learning), então eu deveria ser um especialista no assunto. Eu não sou, mas vou introduzir aqui o que penso sobre o assunto, como tenho aprendido, e como tenho usado na minha vida de Professor de Engenharia Mecânica.
Vamos ser francos: Aprendizado de Máquina é um termo científico que foi sequestrado por estratégias de marketing (o que em si não é ruim, pois – surpresa – cientistas gostam de ganhar dinheiro) e perdeu muito do seu signficado (o que é ruim). Como assim, máquinas aprendem? Isso significa que os robôs vão dominar o mundo? Todas as profissões estão fadadas à extinção?
Como aprendemos? Basicamente, treinamos um conceito, um método ou abordagem e testamos nossa abordagem com algum valor dito verdadeiro – na vida acadêmica, o gabarito da lista de exercícios; na vida real, comparamos com documentos históricos ou dados experimentais. Se erramos, precisamos corrigir nosso método e repetir.
Vamos pegar um exemplo que está na minha cabeça por causa das minhas aulas: desempenho de combustíveis. Um litro de gasolina libera mais energia, chamada de poder calorífico, que um um litro de etanol – não à toa, ela é mais cara. Mas o que exatamente provoca essa diferença? É porque a gasolina tem uma cor e o etanol outro? A gasolina vem do petróleo e o etanol da cana-de-açúcar?
Observando a estrutura química, eu proponho um modelo, uma tentativa de representação da realidade: o etanol tem mais oxigênio dissolvido que a gasolina (e isso pode ser verificado experimentalmente), então eu digo que o poder calorífico diminui com a presença de oxigênio no combustível.
Como posso testar isso? Uma abordagem simples seria pegar uma série de combustíveis, e separar em dois grupos: os que tem oxigênio e os que não tem. Vou fazer experimentos e medir o poder calorífico. Para cada par de combustível, um oxigenado e o outro não, o combustível com oxigênio tem de ser mais fraco que o outro. Se isso for verdade, eu aprendi um fato sobre combustíveis. Se não, tenho de propor outro modelo.
Um computador não pode olhar uma série de dados sobre combustíveis e adivinhar que os combustíveis oxigenados são mais fracos que os não-oxigenados, mas ele pode sistematicamente investigar essa hipótese; um computador pode facilmente ler um banco de dados de composição de combustíveis e fazer os cálculos. Ele pode ser programado também para testar uma enormidade de número de modelos, comparando todas as propriedades conhecidas dos combustíveis até descobrir qual a mais relevante para o poder calorífico. Importantemente, você pode alimentar o modelo com mais e mais dados de combustíveis, e não precisa re-programar o computador; ele refaz os cálculos automaticamente.
A ideia original, porém, foi minha. Em último grau, aprendizado de máquina é o meu aprendizado.
Eu comecei a estudar esse assunto quando um colega o introduziu no nosso grupo de pesquisa, baseado nos cursos que ele estava fazendo na época. Uma ideia que começou como uma “brincadeira” virou um trabalho premiado (que em breve vai virar um artigo publicado em um periódico importante). Assim é a ciência.
Como isso me afeta? Eu não sou Cientista da Computação, nem mesmo Cientista de Dados; sou Professor de Engenharia Mecânica. Para o semestre 2021-2 que se aproxima, meu objetivo principal é aplicar os conceitos de Aprendizado de Máquina em problemas reais, importantes de Engenharia Mecânica.
Engenheiros Mecânicos (e mesmo de outras áreas; eu estou falando dessa por ser a de mais afinidade para mim) lidam com dados o tempo todo. Em particular, nós precisamos lidar com catálogos de equipamentos o tempo todo; o que nós podemos aprender com esses dados? Se eu tenho dois catálogos de compressores na minha frente, como posso extrair dos dois o conhecimento de qual vai resultar num sistema mais eficiente?
Outra fonte importante de dados: tabelas de propriedades termofísicas. Eu realmente preciso parar de resolver exercícios interpolando valores nessa tabela à mão, e pensar mais sobre modelos. Como exatamente a condutividade térmica da água varia com a temperatura? Ela cresce ou diminui? Linearmente ou não?
Vou tentar documentar aqui os meus desenvolvimentos nessa área. As leitoras e leitores trabalham com Aprendizado de Máquina, e/ou querem aprender mais sobre o assunto?
FabioFortkamp.com 