Aplicações e Práticas de Inteligência Artificial Generativa na Simulação de Processos

Resumo

A tradicional modelagem de processos requer a definição manual de regras e parâmetros para exercer o objetivo por completo, o que pode ser trabalhoso e propenso a erros. Com a IAG (Inteligência Artificial Generativa), é possível aprender padrões complexos a partir dos dados literais e gerar simulações de forma automática, reduzindo a carga e a complexidade do trabalho, que seria manual, e acelerando o processo de simulação. A junção da IAG com a linguagem de programação Phyton favorecem o auxílio no desenvolvimento de um assistente virtual que facilite criação de simulações no APS (Aveva Process Simulation), para isso são aplicadas técnicas de inteligência artificial, principalmente, modelos generativos, com foco nos processos feitos na engenharia química. Em meio a isso, são feitos e utilizados modelos específicos na inteligência artificial Llama 3 que é modelo LLM (Large Language Model) e utiliza 8B de parâmetros, treinado para que seja capaz de aprender a executar comandos e instruções especificais, como o balanceamento de massa e energia, relacionadas a construções de processos no APS. Portanto, é evidente que a combinação dos artifícios tecnológicos citados pode contribuir e facilitar a execução de projetos relacionados a simulação de processo no APS.