Metodologia Inovadora de Criação de Interlocks de Dispositivo de Resfriamento Utilizando Redes Neurais Artificiais

O controle continuado de ativos físicos tem se mantido como assunto recorrente de estudos científicos e, na contemporaneidade da segunda década do Século XXI, esse controle não se limita aos ativos físicos de elevado custo situados em fábricas, como geradores eólicos, ou ainda aviões, navios ou outros recursos produtivos, mas inclui também os equipamentos médicos de última geração que cada vez mais têm o seu downtime controlado. Com os conceitos de IoT e IoMT cada vez mais presentes devido às novas tecnologias trazidas pelo 5G, o campo do controle virtual de ativos torna-se ainda mais promissor. O presente trabalho propõe uma nova ferramenta que permita a diferenciação entre estados de funcionamento de um dispositivo de resfriamento, amplamente utilizado em equipamentos médicos e nao médicos, através de algoritmos de Machine Learning. O principal desafio é traduzir a informação para a linguagem de máquina para que seja assim viabilizada uma forma de auxílio informacional de alta qualidade ao processo de tomada de decisões pelos usuários do equipamento, ou a sua automatização. As ferramentas de Virtual Engenieering atualmente em desenvolvimento, como Digital Twin, requerem modelagens complexas do funcionamento de máquinas e seus componentes, e trabalhos como este podem ajudar a desmitificar a compreensão de problemas de alta complexidade, permitindo o advento de funcionalidades digitais. A utilizacão de ferramentas de Data Science se mostra crucial para o desenvolvimento desta nova área tecnológica