A Macnica DHW, multinacional japonesa que possui no Brasil sua sede em Florianópolis (SC) e associada à ACATE, é o Centro de Excelência da Intel para Artificial Intelligence (AI) e High-Performance Computing (HPC) no Brasil. Esta parceria realizada através de provas de conceito (POCs) está levando mais inovação para processos e produtos de diversas empresas.

Com este propósito, Intel e Macnica Inc. estão desenvolvendo uma série de soluções para reduzir custos e levar maior performance para a Ambev. Com inteligência artificial (IA), a análise de imagens dos veículos da cervejaria que antes era feita manualmente passou a ocorrer 18 vezes mais rápido graças à tecnologia OpenVino da Intel – plataforma opensource de otimização da performance de inferência de redes neurais, e à solução InnerEye da Macnica, que identifica o julgamento e classificação de uma imagem através da captura de ondas cerebrais.

Dentro da operação de distribuição da Ambev, uma das atividades necessárias é realizar a inspeção da condição visual dos veículos responsáveis pelas entregas de produtos. Esta inspeção é realizada através de imagens enviadas pelos entregadores periodicamente, que são analisadas por um técnico da Companhia que faz a classificação destas imagens entre aprovadas ou não aprovadas, caso o veículo não esteja em condições visuais condizentes com a marca.

Atualmente, são recebidas cerca de 10 mil imagens por mês para avaliação, sendo que o técnico leva de 2 a 10 segundos para analisar cada imagem (levando cerca de 4 dias úteis para isso), mais o tempo que ele leva para anotar os resultados, classificá-los e notificar os entregadores.

Para reduzir esse tempo, a Intel e Macnica, sendo apoiados pelo BeerGarage e Log.Co, apresentaram a solução da InnerEye que permite que a imagem seja então rotulada de forma automática e imediata. Para atingir a máxima performance e fazer o melhor uso possível do hardware selecionado, também foi utilizada o kit de ferramentas Intel Distribution of OpenVINO. A plataforma aumenta a performance de inferência de aprendizagem profunda (deep learning) em topologias de visão computacional, reconhecimento de fala, e processamento natural de linguagem.

O uso da câmera nesses casos é muito positivo e rápido, já que a medida que se tem um determinado indicador a ser monitorado, ela simplesmente precisa estar apontada para o local desejado, conectada na rede e o resto do trabalho é feito pelos algoritmos de IA, para classificar, localizar, medir, reconhecer ou segmentar algo.

A solução foi desenvolvida pelo Centro de Excelência das duas empresas que usam IA e plataformas de aceleração em hardware para fomentar o uso dessas tecnologias em empresas de diversos segmentos, como mineração, indústria, saúde, logística, entre outros.

Fonte: Intel