Diagnóstico

A tarefa de diagnóstico, ou explicação, é fornecer conclusões e informações peritas acerca de assuntos especializados, sendo que na maioria das vezes possui um caráter bastante interativo [16]. Funcionalmente muito parecida com a tarefa de classificação de padrões, tem

como principal diferença o fato de ser possível chegar a um conjunto de resultados (saídas) a partir de um conjunto de respostas (entradas), isto é, pode não haver um resultado único [39], Algumas vezes isto se deve à necessidade de se chegar a um resultado com apenas parte dos dados de entrada, podendo-se ter conjuntos de entrada diferentes para diferentes hipóteses de diagnóstico [37],

Problemas bem conhecidos dessa classe incluem as análises realizadas com fins de investigação, sendo importante exemplo os diagnósticos médicos [16]. Outro exemplo são as recentes ferramentas de diagnóstico em sistemas de potência [54,55].

A tarefa de diagnóstico é problema típico de solução através de SE e LD, mas as técnicas de RN A e RBCa também podem ser aplicadas, dependendo apenas da adequação da técnica escolhida às características intrínsecas do problema a resolver, como por exemplo, se é possível ou não expressar regras para a obtenção do diagnóstico.

2.3.3 Resumo de Utilização das Técnicas em Problemas

De acordo com o que foi visto, relaciona-se reduzidamente as aplicações das técnicas de IA aos problemas técnicos e científicos, conforme apresentado na Tabela 2—4.

A atribuição de valores na escala dada (onde o valor 1 representa a técnica mais adequada) é realizada de forma subjetiva e é resultado do trabalho realizado até aqui. E dada de forma geral, devendo ser revista quando for aplicada a algum problema em específico, onde certamente dependerá das características deste problema.

A terminologia adotada para a classificação de problemas mostra-se bastante útil para o meio técnico e científico, podendo servir de guia de referência a consultas para quem procura uma tecnologia da área de LA como auxílio. Outras terminologias consultadas aproximavam-se muito das áreas da ciência da computação, não sendo orientadas para as necessidades da ciência metrológica.

Assim, foram revistas e sintetizadas as atuais tecnologias que são disponíveis na Inteligência Artificial para a construção de sistemas inteligentes. O uso apropriado dessas tecnologias leva a sistemas úteis com performance aumentada ou com outras características que não podem ser encontradas através de outros métodos [28], Desenvolvedores e pesquisadores estão trabalhando para entender melhor o uso apropriado de sistemas

inteligentes, e a atividade nesta área está começando a produzir guias e modelos para aplicações futuras [56], Sistemas Especialistas Redes Neurais Artificiais

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AVALIAÇÃO DA APLICABILIDADE DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

NAS ATIVIDADES DO PROCESSO DE MEDIÇÃO

Com o objetivo de situar este trabalho dentro da área metrológica, e verificar qual o escopo que o tema Processo de Medição compreende, é necessário que se conheça quais atividades são abrangidas pela metrologia. Embora não tenha sido encontrada na literatura pesquisada uma divisão formal das atividades elementares da ciência metrológica, neste trabalho se dividiu a metrologia nas seguintes grandes áreas:

A) Instrumentação; B) Processos de Medição;

C) Formação de Recursos Humanos.

Muito embora a Instrumentação e a Formação de Recursos Humanos sejam áreas nas quais é crescente o estudo da aplicação de alguma técnica de IA, elas são apenas citadas, não tendo sido aprofundado o seu estudo neste trabalho. Além disso, instrumentação é assunto amplamente estudado na área de controle e, em especial, em segmentos de engenharia [57], Portanto somente as atividades do Processo de Medição é que serão realmente estudadas. Essas podem ser divididas em:

1) Estabelecimento dos Requisitos do Sistema de Medição; 2) Projeto do Processo de Medição;

3) Avaliação de Incerteza; 4) Validação das Medições[58];

5) Calibração de Sistemas de Medição[59]; 6) Interpretação de Resultados de Medição.

A estrutura das atividades nos Processos de Medição foi tomada do artigo de Zingales [60] com pequenas alterações, adicionando-se a essas atividades algumas idéias dadas por Sydenham [61,62] para a divisão do processo de medição. Outrossim, a divisão é coerente com trabalhos anteriores nos quais foram buscados subsídios para auxiliar na caracterização de cada atividade; dentre eles [63-67],

O Processo de Medição pode ser definido como o procedimento experimental pelo qual o valor momentâneo de uma grandeza física (mensurando) é determinado como um

múltiplo e/ou uma fração de uma unidade, estabelecida por um padrão, e reconhecida internacionalmente [68], Verifica-se que nesse tópico as atividades acima relacionadas dão ênfase às atividades ligadas ao contexto da Garantia da Qualidade Metrológica.

Embora as atividades do Processo de Medição estejam listadas de maneira seqüencial, a Figura 3-1 mostra que todas as atividades são interrelacionadas.

Figura 3-1 - Grafo das Dependências das Atividades no Contexto da Garantia da Qualidade nos Processos de Medição

O objetivo deste capítulo é transmitir uma breve descrição de cada atividade relacionada ao Processo de Medição, no contexto da Garantia da Qualidade Metrológica, já indicando de que forma cada uma destas atividades pode ser beneficiada através da aplicação de técnicas vistas no capítulo anterior.

Também busca-se fornecer exemplos de publicações já existentes que mostram, quando encontrados, o interesse anterior de autores em estudar a aplicação de alguma técnica de Inteligência Artificial nalgum problema da metrologia.