INVESTIGAÇÃO. Numa altura em que a confiança nos sistemas de Inteligência Artificial (IA) se torna cada vez mais crucial, sobretudo em contextos industriais, uma equipa da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) desenvolveu uma metodologia inovadora que permite tornar os modelos de IA mais compreensíveis e fiáveis.
A investigação, liderada por Jorge S. S. Júnior, aluno de doutoramento do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores (DEEC), propõe uma nova abordagem para extrair conhecimento interpretável a partir de modelos complexos de IA, baseando-se em lógica difusa (fuzzy systems). Esta técnica permite representar as dinâmicas dos processos industriais de forma acessível, sem comprometer a precisão.
Segundo o investigador, o método assenta numa arquitetura “professor-aluno” (conhecida como knowledge distillation), onde um modelo de IA mais complexo — o NFN-LSTM, que combina redes neuronais Long Short-Term Memory com lógica difusa — serve de base para treinar um modelo mais simples e explicável, o NFN-MOD. Este último consegue simular a memória temporal dos processos através de funções com entradas atrasadas, oferecendo simultaneamente bom desempenho e interpretabilidade.
A metodologia foi testada com sucesso em dois casos reais: uma unidade de recuperação de enxofre e um processo de moagem na indústria cimenteira. Em ambos, o modelo NFN-MOD replicou com elevada fidelidade o comportamento do modelo original, fornecendo explicações claras sobre fatores determinantes, como picos de emissões ou variações nos resíduos.
Além de permitir maior compreensão por parte dos operadores, o modelo introduz uma nova abordagem de análise contextual, facilitando a tomada de decisões informadas em ambientes industriais complexos.
Este trabalho insere-se na tese de doutoramento de Jorge S. S. Júnior, orientado por Jérôme Mendes, do Centro de Engenharia Mecânica, Materiais e Processos (CEMMPRE), e coorientado por Cristiano Premebida, do Instituto de Sistemas e Robótica (ISR), em colaboração com Francisco Souza, investigador no imec-NL, OnePlanet Research Center, nos Países Baixos.
O artigo “Distilling Complex Knowledge Into Explainable T–S Fuzzy Systems”, publicado na revista IEEE Transactions on Fuzzy Systems, pode ser consultado aqui. Esta publicação foi destacada na IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Newsletter como “Research Frontier”.
