A Mitsubishi Electric Corporation anuncia que, em parceria com a Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation (TMEIC), desenvolveu um sistema de suporte para projetos de motores elétricos incorporando a tecnologia Maisart de Inteligência Artificial da Mitsubishi Electric.
O inovador modelo reduz drasticamente o tempo necessário para o desenvolvimento de projetos de motores elétricos, oferecendo o mesmo desempenho de métodos de projeto convencionais implantados manualmente por engenheiros qualificados.
Indicado para projetos de motores elétricos para aplicações em bombas, compressores e ventiladores em indústrias, o novo sistema otimiza processos como os ajustes das especificações do projeto para equilibrar o desempenho e design, ou a eficiência de energia e tamanho do motor.
Esses processos requerem muita expertise, já que é extremamente desafiador balancear especificações para atender a todos os requisitos. Assim, muitas vezes engenheiros menos experientes realizam demorados testes de tentativa e erro que, mais tarde, devem ser verificados por engenheiros mais experientes.
Menos tempo
Utilizando como base as tarefas de um projeto já concluído, os especialistas da Mitsubishi Electric concluíram que a adoção do novo sistema reduz de um dia para três horas o tempo gasto por engenheiros mais experientes em um projeto. Já no caso de engenheiros menos experientes, o sistema pode reduzir o tempo do processo em até três dias, assumindo que um dia equivale a oito horas de trabalho.
O sistema também ajuda a simplificar e padronizar os processos de design, pois as metas de desempenho podem ser simplesmente ajustadas para que a IA gere novas especificações apropriadas. Além disso, espera-se que o sistema apoie a transferência de habilidades de projeto para engenheiros menos experientes e os ajude a se tornarem mais proficientes.
Nova tecnologia interativa de otimização
Técnicas convencionais de otimização multiobjetivo não são mais eficientes para combinar rapidamente especificações de projeto ideais que satisfaçam todas as metas de desempenho, abrangendo todas as categorias, como tamanho do motor, eficiência energética e geração de calor, algumas das quais são inversamente relacionadas.
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A nova tecnologia interativa de otimização de projeto multiobjetivo da Mitsubishi Electric, no entanto, permite que especificações de desempenho sejam projetadas em um tempo notavelmente curto, usando meta-heurísticas, um método para pesquisar eficientemente combinações de parâmetros e um processo de “back and forth” no qual engenheiros interagem com a IA. Este procedimento interativo pode ser repetido até que os engenheiros estejam satisfeitos com um projeto que melhor satisfaça as metas de desempenho final.
Assim, especificações que se aproximam do desempenho desejado, semelhantes àquelas que convencionalmente devem ser obtidas manualmente, podem ser alcançadas em um prazo significativamente menor.
Conhecimento e experiência
A nova tecnologia de IA da Mitsubishi Electric cria especificações com base em projetos anteriores, procurando as melhores especificações e, em seguida, apresenta várias combinações possíveis e otimizadas para metas de desempenho. Os engenheiros podem escolher as especificações que melhor atendem às necessidades gerais e determinar rapidamente um projeto que corresponda às suas metas de desempenho finais.
No caso de aplicação de otimização multiobjetivo no projeto de motores elétricos, os engenheiros geralmente precisavam de muito tempo para calcular o desempenho de muitos conjuntos de especificações de projeto. A TMEIC, no entanto, desenvolveu uma tecnologia de previsão de desempenho rápida que aprende especificações anteriores e seus resultados de desempenho.
Ao combinar o conhecimento de motores elétricos da TMEIC e a experiência em IA da Mitsubishi Electric para produzir critérios de avaliação que sintetizam o desempenho do motor elétrico e o know-how de busca de IA, o sistema produz especificações que correspondem precisamente às metas de desempenho desejadas.
A TMEIC planeja adotar o sistema para operações internas no ano fiscal de 2024.
Imagem de capa: Depositphotos
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