Detecção e Diagnóstico de falhas em Processos Industriais usando modelos de IA

Resumo: O objetivo geral do trabalho de pesquisa é o estudo e aplicação de técnicas de modelos baseados em atenção (modelos de transformadores, inteligência computacional) para detectar anomalias em processos e categorizar a falha com o intuito adicional de identificar a causa do mal-funcionamento.
O campo de aplicação principal são sistemas industriais. A metodologia utilizada é a análise da informação sensorial disponível, usando aprendizagem não supervisionada e supervisionada.
Além de métodos tradicionais de detecção e diagnóstico do estado de um sistema, técnicas contemporâneas serão investigadas, principalmente redes neurais que integram processamento de sinais. Exemplos são convolução de sinais sensoriais unidimensionais e informação visual, processado por convolução bidimensional, processamento de informação temporal por redes
recorrentes e modelos de transformers como BERT.

Data de início: 01/12/2025
Prazo (meses): 48

Participantes:

Papel	Nome
Coordenador	THOMAS WALTER RAUBER