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Como especificar soluções em Inteligência Artificial para projetos logísticos?

Veja neste artigo as principais modalidades de IA que podem ser aplicadas nos projetos logísticos, trazendo modernização e vantagens competitivas ao setor.

A especificação de soluções em Inteligência Artificial (IA) para projetos logísticos está se tornando cada vez mais relevante, principalmente diante da crescente popularização de ferramentas como o ChatGPT. 

No atual cenário de avanços tecnológicos, a eficiência logística é essencial para o sucesso de empresas em todo o mundo. Nesse contexto, a palestra apresentada por Yassuo Imai Segundo, CEO da Imai Empresas, no Interlog Summit da Intermodal 2023 abordou de forma abrangente o tema.

Com a aplicação adequada da IA, é possível otimizar processos, aprimorar a tomada de decisões e alcançar resultados cada vez mais eficientes no setor logístico. 

Saiba mais a seguir!

O que é a Inteligência Artificial (IA)?

De acordo com Imai Segundo, a Inteligência Artificial (IA) é o “campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas que possuem a capacidade de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana”.

O especialista também afirmou que a IA está revolucionando o campo da logística, extinguindo tarefas, mudando a forma como algumas atividades são realizadas e também demandando novos profissionais.

Tipos de IA aplicadas à logística

Em sua palestra, Imai segundo apresentou diferentes categorias de soluções de IA que podem ser aplicadas à logística. Entre elas, destacam-se:

Aprendizado de Máquina e Redes Neurais

Imai Segundo comentou que entre os principais tipos de IA está o Machine Learning ou Aprendizado de Máquina, em português.

“O Aprendizado de Máquina se concentra na capacidade dos sistemas de IA de aprender e se adaptar a novas informações sem serem explicitamente programados para fazê-lo”, observou o CEO da Imai Empresas.

O executivo também apresentou o conceito de Redes Neurais, que, em suas palavras, “são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina inspirado no funcionamento do cérebro humano”.

Na visão de Imai Segundo, os recursos de Aprendizado de Máquina e Redes Neurais podem ser aplicados, principalmente, no campo do supply chain. Entre outras coisas eles podem facilitar:

  • A previsão de demandas;
  • A roteirização das atividades;
  • A detecção de anomalias;
  • A prevenção do tempo de entrega;
  • A detecção de fraudes; e 
  • A previsão de preços.

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Conforme Imai Segundo, o Processamento de Linguagem Natural (NLP) é a capacidade dos sistemas de IA de entender e processar a linguagem natural humana, tanto falada quanto escrita. 

“As técnicas incluem análise de sentimento, reconhecimento de entidades e geração de linguagem natural”, pontuou.

Para o especialista, os recursos de NLP podem ser aplicados na cadeia logística, principalmente em tarefas que envolvem:

  • Análise de sentimentos e tendências;
  • Uso de chatbots;
  • Análise de documentos; e
  • Assistência para compras.

Visão Computacional

“A Visão Computacional é a capacidade dos sistemas de IA de entender e interpretar imagens e vídeos. As técnicas incluem reconhecimento de objetos, segmentação de imagem e detecção de movimento”, comentou Imai Segundo.

No entendimento do palestrante, as aplicações da Visão Computacional podem ser exploradas em atividades de:

Não há dúvida: as soluções de Inteligência Artificial vieram para revolucionar os projetos logísticos. Por isso, é de suma importância que os profissionais do segmento dominem esses recursos.

Para saber mais, cadastre-se na plataforma da Intermodal e confira a apresentação completa agora mesmo!

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