{"id":3616,"date":"2021-05-07T09:52:00","date_gmt":"2021-05-07T12:52:00","guid":{"rendered":"https:\/\/certi.org.br\/blog\/?p=3616"},"modified":"2025-08-13T17:56:19","modified_gmt":"2025-08-13T20:56:19","slug":"inteligencia-artificial-e-a-analise-de-dados-de-medicao-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/certi.org.br\/blog\/inteligencia-artificial-e-a-analise-de-dados-de-medicao-2\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial e a An\u00e1lise de Dados de Medi\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n

Quem est\u00e1 acostumado a realizar an\u00e1lises com dados de medi\u00e7\u00f5es est\u00e1 ciente do rigor estat\u00edstico e metrol\u00f3gico necess\u00e1rio para a obten\u00e7\u00e3o de resultados em n\u00edvel suficiente de confiabilidade, e dos cuidados fundamentais para a formula\u00e7\u00e3o de conclus\u00f5es e previs\u00f5es de comportamentos futuros.<\/p>\n\n\n\n

Nos \u00faltimos anos, novas formas de abordar o tema t\u00eam ganhado destaque: o uso de intelig\u00eancia artificial (IA)<\/a> e de algoritmos de machine learning<\/em> \u2013 oriundos de \u00e1reas correlatas \u00e0s ci\u00eancias da computa\u00e7\u00e3o \u2013 \u00e9 crescente em diversos dom\u00ednios, seja em processos industriais, na cria\u00e7\u00e3o de novos produtos, no desenvolvimento tecnol\u00f3gico, em pesquisas sociais aplicadas ou mesmo acad\u00eamicas de base.  <\/p>\n\n\n\n

Mas, como essas duas abordagens se sobrep\u00f5em? O que elas t\u00eam em comum, e no que se diferem? Nesse texto vamos tentar esclarecer as principais d\u00favidas relacionadas ao tema.<\/p>\n\n\n\n

Os conceitos que tradicionalmente usamos ainda s\u00e3o v\u00e1lidos para a intelig\u00eancia artificial?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Pela amplitude da ado\u00e7\u00e3o dessa tecnologia, \u00e9 certo falar que a difus\u00e3o deste conhecimento tecnol\u00f3gico tem diminu\u00eddo a dificuldade da sua implanta\u00e7\u00e3o. Por\u00e9m, a facilidade do uso tamb\u00e9m causa a impress\u00e3o que todo o desenvolvimento matem\u00e1tico e estat\u00edstico, que embasa an\u00e1lises tradicionais, ser\u00e1 considerado ultrapassado em breve. Essa percep\u00e7\u00e3o surge pela exist\u00eancia, no mercado, de solu\u00e7\u00f5es simpl\u00f3rias com pouca \u2013 ou nenhuma \u2013 formula\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica comprovada. Tais itens, muitas vezes, n\u00e3o apresentam qualquer explica\u00e7\u00e3o sobre como \u00e9 feita a aquisi\u00e7\u00e3o dos dados, levando o usu\u00e1rio a tirar conclus\u00f5es para tomadas de decis\u00e3o sem o habitual rigor.<\/p>\n\n\n\n

Quando imersos nessa realidade, \u00e9 inevit\u00e1vel que diversas quest\u00f5es surjam nas mentes de analistas de dados \u2013 profissionais acostumados a realizar suas tarefas com grande cuidado.<\/p>\n\n\n\n

\u201dOnde est\u00e1 a an\u00e1lise de incertezas nesse novo cen\u00e1rio?\u201d; <\/em><\/p>\n\n\n\n

\u201cComo fazer previs\u00f5es sem analisar a estabilidade dos dados e seu comportamento futuro?\u201d; <\/em><\/p>\n\n\n\n

\u201cComo a separa\u00e7\u00e3o entre informa\u00e7\u00e3o e ru\u00eddo est\u00e1 sendo realizada?\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n

As respostas que encontramos em literaturas qualificadas de intelig\u00eancia artificial e confiabilidade de dados nos apontam a import\u00e2ncia da realiza\u00e7\u00e3o de uma detalhada an\u00e1lise de contexto<\/strong> e da determina\u00e7\u00e3o da incerteza associada ao resultado da an\u00e1lise ou da previs\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Uma hist\u00f3ria que n\u00e3o iniciou h\u00e1 pouco tempo<\/h2>\n\n\n\n

Antes de passarmos ao entendimento destes conceitos, cabe ressaltar que a aplica\u00e7\u00e3o dos mesmos pertence ao cotidiano de analistas de dados de medi\u00e7\u00e3o h\u00e1 muito tempo. As pr\u00e1ticas de modelagem baseada em dados foram referenciadas nas primeiras vers\u00f5es do Guia para Express\u00e3o da Incerteza de Medi\u00e7\u00e3o (ISO-GUM) e do Vocabul\u00e1rio Internacional de Metrologia (VIM), que datam dos anos 80\/90. <\/p>\n\n\n\n

Nesta \u00e9poca j\u00e1 se destacavam a necessidade da<\/strong> considera\u00e7\u00e3o da incerteza na express\u00e3o de resultados e a determina\u00e7\u00e3o de seu intervalo de confian\u00e7a<\/strong>, a fim de se garantir confiabilidade e robustez \u00e0s an\u00e1lises realizadas. Tais documentos tamb\u00e9m contemplavam a variabilidade de par\u00e2metros de entrada, e sua influ\u00eancia na incerteza da vari\u00e1vel de sa\u00edda. O termo fun\u00e7\u00e3o de medi\u00e7\u00e3o<\/em> j\u00e1 era empregado para se referir a modelos matem\u00e1ticos para estima\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis, considerando as incertezas associadas aos par\u00e2metros de entrada.<\/p>\n\n\n\n

Agora, vamos aos conceitos.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lise de contexto<\/h3>\n\n\n\n

Cabe, a quem for utilizar dados, entender o comportamento do fen\u00f4meno observado frente ao esperado e, por meio dessa assimila\u00e7\u00e3o, identificar outliers<\/em>, ou seja, os pontos inv\u00e1lidos. \u00c9 a an\u00e1lise de contexto que permite separar a informa\u00e7\u00e3o do ru\u00eddo<\/strong>. Sem contexto, a capacidade de se extrair informa\u00e7\u00e3o a partir dos dados \u00e9 desprez\u00edvel<\/em>. Somente desta forma ser\u00e1 poss\u00edvel conseguir, com ajuda de ferramentas estat\u00edsticas e matem\u00e1ticas, identificar o ru\u00eddo presente no sinal e elimin\u00e1-lo da an\u00e1lise. <\/p>\n\n\n\n

Incerteza na express\u00e3o dos resultados<\/h3>\n\n\n\n

Por sua vez, a determina\u00e7\u00e3o da incerteza de uma an\u00e1lise ou previs\u00e3o \u00e9 o que prov\u00ea confiabilidade ao resultado. A amplitude do intervalo de valores poss\u00edveis para a resposta, com probabilidade conhecida a partir da considera\u00e7\u00e3o dos efeitos que desviam a resposta de seu valor esperado \u2013 como a variabilidade dos dados de entrada e a incerteza de medi\u00e7\u00e3o \u2013 \u00e9 o que define a assertividade da an\u00e1lise. Desta forma, previs\u00f5es s\u00e3o v\u00e1lidas apenas quando as incertezas associadas forem consideradas.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Estabilidade dos dados<\/h3>\n\n\n\n

A estabilidade dos dados de treinamento e de valida\u00e7\u00e3o torna-se fundamental para a confiabilidade de an\u00e1lises e previs\u00f5es. Modelos baseados em dados t\u00eam validade apenas se as condi\u00e7\u00f5es estabelecidas durante o treinamento\/simula\u00e7\u00e3o das mesmas forem mantidas. <\/em><\/strong>Em outras palavras, a validade do modelo depende da estabilidade das condi\u00e7\u00f5es de teste. <\/p>\n\n\n\n

Modelos baseados em dados s\u00e3o representativos do comportamento de fen\u00f4menos somente nas condi\u00e7\u00f5es em que os dados de treinamento foram obtidos. Historicamente, testes de bancada foram empregados com o intuito de, justamente, verificar o comportamento de fen\u00f4menos em condi\u00e7\u00f5es controladas. <\/p>\n\n\n\n

Respondendo a pergunta<\/h2>\n\n\n\n

Assim, respondendo a essa pergunta \u201cOs conceitos que tradicionalmente usamos ainda s\u00e3o v\u00e1lidos para a intelig\u00eancia artificial?\u201d <\/em>no que tange \u00e0 an\u00e1lise de dados de medi\u00e7\u00e3o, os principais conceitos historicamente empregados permanecem v\u00e1lidos para an\u00e1lises baseadas em intelig\u00eancia artificial<\/strong>. A an\u00e1lise de contexto, a avalia\u00e7\u00e3o de incertezas e de estabilidade de dados, tradicionalmente realizados, permanecem v\u00e1lidos para an\u00e1lises baseadas em algoritmos de IA.<\/p>\n\n\n\n

Mas ser\u00e1 que os algoritmos de IA ser\u00e3o capazes de superar m\u00e9todos tradicionais de an\u00e1lise de dados de medi\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Historicamente, a an\u00e1lise de dados sempre foi baseada na aplica\u00e7\u00e3o de conceitos matem\u00e1ticos e estat\u00edsticos. Entretanto, na abordagem por IA, algoritmos de machine learning <\/em>s\u00e3o frequentemente utilizados sem um aprofundamento em como funcionam.  <\/p>\n\n\n\n

Pela literatura, percebe-se que todos os algoritmos de intelig\u00eancia artificial est\u00e3o fundamentados em ferramentas matem\u00e1ticas e estat\u00edsticas. Redes neurais artificiais utilizam fun\u00e7\u00f5es n\u00e3o-lineares; PCA se baseiam em matrizes de covari\u00e2ncia; \u00e1rvores de decis\u00e3o \u2013 Random Forest <\/em>\u2013 s\u00e3o fundamentadas no conceito estat\u00edstico de entropia; e diversos algoritmos de machine learning<\/em> empregam m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o baseados em fun\u00e7\u00f5es custo, ou mesmo lagrangiano, ferramenta de pelo menos dois s\u00e9culos de exist\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, n\u00e3o h\u00e1 \u2013 nos fundamentos dos algoritmos de IA \u2013 nada divergente dos conhecimentos tradicionalmente empregados para an\u00e1lise de dados. <\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, afinal, se tudo permanece igual, o que realmente existe de novo em IA?<\/h2>\n\n\n\n

Para melhor responder a essa pergunta, precisamos considerar que a an\u00e1lise de dados de medi\u00e7\u00e3o por intelig\u00eancia artificial consiste em uma poderosa abordagem capaz de usufruir do enorme poder computacional dispon\u00edvel atualmente. <\/p>\n\n\n\n

Por sua vez, no alicerce de cada algoritmo est\u00e3o ferramentas matem\u00e1ticas e estat\u00edsticas desenvolvidas e validadas ao longo de d\u00e9cadas ou s\u00e9culos. Na estrutura de cada an\u00e1lise realizada, est\u00e3o d\u00e9cadas de experi\u00eancia em an\u00e1lises de dados, conhecimento que se mant\u00e9m v\u00e1lido, por mais \u201cinovador\u201d que o conceito de intelig\u00eancia artificial possa ser.<\/p>\n\n\n\n

Portanto, \u00e9 ineg\u00e1vel a capacidade e o potencial de algoritmos de intelig\u00eancia artificial, e muito a an\u00e1lise de dados de medi\u00e7\u00e3o se beneficiar\u00e1 com sua utiliza\u00e7\u00e3o, mas desde que o rigor e as boas pr\u00e1ticas historicamente empregados sejam mantidos. O poder de algoritmos de IA deve ser empregado sempre em conjunto com detalhada an\u00e1lise de contexto e avalia\u00e7\u00e3o de incertezas. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9 nessa linha t\u00eanue entre o estrutural e o inovador que a CERTI atua. Nessa empreitada, conta com equipes multidisciplinares formadas por especialistas em diferentes setores do conhecimento \u2013 como metrologia, computa\u00e7\u00e3o, instrumenta\u00e7\u00e3o e ci\u00eancia de dados \u2013 que trabalham em conjunto para desenvolver criteriosas an\u00e1lises de dados. E assim, entendendo a complexidade na qual a medi\u00e7\u00e3o ser\u00e1 desenvolvida, oferecemos, a cada cliente, a melhor solu\u00e7\u00e3o para sua realidade.<\/p>\n\n\n\n

Interessou? Entre em contato e vamos discutir a realidade da sua empresa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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