Introdução
Conforme explorado previamente no artigo “Entendendo Inteligência Artificial de forma simples”, publicado em nosso blog, a Inteligência Artificial vem transformando processos e decisões no ambiente empresarial, permitindo que máquinas resolvam problemas de forma racional e preditiva. Entre os pilares que sustentam essa tecnologia está a aprendizagem de máquina, que possibilita aos computadores aprenderem a partir de dados históricos, gerando previsões cada vez mais precisas [1].
Entre os fundamentos que sustentam essa tecnologia, destacam-se as redes neurais. Inspiradas no funcionamento do cérebro humano, elas são capazes de realizar análises elaboradas, encontrar padrões e apoiar tomadas de decisão baseadas em grandes volumes de dados [2].
Neste artigo, vamos explicar de forma clara e objetiva como funcionam as redes neurais, suas estruturas, o processo de aprendizado e algumas de suas aplicações práticas.
Como funcionam as redes neurais?
As redes neurais artificiais são modelos matemáticos inspirados no funcionamento do cérebro humano. Assim como o cérebro é formado por bilhões de neurônios interligados, as redes neurais artificiais são compostas por unidades chamadas neurônios artificiais, organizadas em camadas que trabalham em conjunto para processar informações [3].
A primeira parte dessa estrutura é a chamada camada de entrada, onde as informações chegam. Podemos compará-la aos nossos sentidos, como a visão ou a audição, que enviam dados brutos para o cérebro processar. Em um sistema computacional, essa camada recebe dados numéricos, como valores de consumo de energia, temperatura ou medições elétricas.
Após a camada de entrada, as informações seguem para as chamadas camadas ocultas. É nessas camadas que acontece o processamento mais sofisticado. Cada neurônio artificial nessas camadas recebe informações da etapa anterior, realiza cálculos com base em parâmetros ajustáveis chamados pesos e bias, e transmite o resultado adiante. Quanto maior o número de camadas ocultas ou neurônios, maior é a capacidade da rede neural de identificar padrões intrincados e interpretar situações que não são óbvias à primeira vista [4].
Por fim, temos a camada de saída, que representa o resultado final do processamento. É nela que a rede apresenta sua resposta, seja na forma de uma previsão numérica — como o consumo estimado de energia para o próximo mês — ou na forma de uma classificação, como identificar a probabilidade de falha em um equipamento.
O processo de aprendizado das redes neurais também pode ser comparado ao aprendizado de uma criança. No início, a rede ainda não sabe tomar boas decisões e começa realizando tentativas com base em exemplos. A cada tentativa, o resultado obtido é comparado com a resposta correta, e, quando há erro, a rede ajusta seus próprios parâmetros para corrigir o desvio. Esse ciclo de tentativa, comparação e correção acontece milhares de vezes, permitindo que a rede neural aprenda a reconhecer padrões e entregar respostas gradativamente mais precisas, mesmo diante de informações que ela nunca viu antes. Esse processo de treino é fundamental para que a rede se torne confiável e possa ser aplicada na solução de problemas reais [5].
Em outras palavras, as redes neurais funcionam de forma a receber informações, processá-las em múltiplas etapas internas e entregar uma resposta, ajustando seus próprios cálculos ao longo do tempo para alcançar o melhor desempenho possível.
Aplicação prática: como redes neurais ajudam a prever o consumo de energia em smart grids?
Vimos que as redes neurais podem ser aplicadas em diversos cenários para otimizar processos e gerar previsões mais precisas. Em redes elétricas, uma de suas aplicações mais relevantes está na modernização da distribuição de energia, por meio das chamadas smart grids.
O setor elétrico está em fase de modernização, integrando infraestrutura tradicional com tecnologias de comunicação e análise de dados, permitindo o monitoramento em tempo real do consumo e da geração de energia. Por meio de medidores inteligentes e sensores interligados, as smart grids coletam grandes volumes de dados sobre o comportamento da rede elétrica. Esses dados são fundamentais para aumentar a eficiência, reduzir perdas, antecipar falhas e melhorar a confiabilidade do sistema [2][3].
Nesse contexto, as redes neurais desempenham um papel essencial ao processar informações e identificar a ocorrência de falhas ou interrupções na rede elétrica. Esse tipo de previsão apoia o sistema de acionamento automático de respostas, contribuindo para a rápida detecção e isolamento de problemas, garantindo maior segurança e resiliência na operação.
O processo começa com a coleta de dados de entrada, que incluem histórico de falhas, oscilações de tensão, condições meteorológicas, horário do dia, dia da semana, padrões de consumo incomuns e outras variáveis relevantes. Essas informações são transformadas em valores numéricos e utilizadas no treinamento da rede neural. Durante esse processo, o modelo aprende a reconhecer padrões associados a condições de risco ou falha iminente.
Ao final, o modelo gera como saída uma classificação, indicando a probabilidade de ocorrência de falhas em pontos específicos da rede. Essa previsão permite que a distribuidora tome medidas preventivas, ative mecanismos automáticos de resposta e redirecione o fornecimento de energia, minimizando impactos e aumentando a confiabilidade do sistema elétrico.
Conclusão
Dessa forma, é possível afirmar que as redes neurais vêm se consolidando como ferramentas essenciais na solução de problemas que envolvem grandes volumes de dados e análises robustas. Sua capacidade de aprender, identificar padrões e gerar previsões contribui para decisões mais precisas e processos mais eficientes, trazendo benefícios para diversas áreas, independentemente de suas complexidades [1].
Contudo, para alcançar bons resultados, é necessário planejamento, dados de qualidade e conhecimento técnico especializado. Quando bem implementadas, as redes neurais podem transformar informações em vantagem estratégica, apoiando a inovação e o desenvolvimento sustentável das organizações.
Referências
[1] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.
[2] Schmidhuber, J. (2015). Deep Learning in Neural Networks: An Overview. Neural Networks, 61, 85–117.
[3] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Book). MIT Press.
[4] Hosaki, G. Y., & Ribeiro, D. F. (2021). Deep Learning: Ensinando a aprender. Revista de Gestão e Estratégia – RGE, Vol. 3, Nº. 1.
[5] Ponti, M. A., & Costa, G. B. P. (2017). Como funciona o Deep Learning. In: Tópicos em Gerenciamento de Dados e Informações. SBC.
