Model Predictive Control impulsiona eficiência em machine learning

São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning em sistemas de controle preditivo vem ganhando destaque, devido à sua capacidade de otimizar processos em tempo real através de algoritmos inteligentes e adaptáveis.

Arquitetura de modelo

A arquitetura do modelo preditivo utilizado é baseada na abordagem de controle preditivo de modelo (MPC), onde um problema de controle ótimo é resolvido iterativamente. O sistema em questão utiliza um modelo contínuo que descreve a dinâmica do sistema. A discretização é então realizada, convertendo este modelo em uma série de equações que refletem a dinâmica discreta do sistema. As matrizes de controle são definidas com base em uma série de variáveis que determinam os custos de controle e resposta do sistema.

“O objetivo é minimizar o custo total associado ao desvio do estado do sistema em relação ao ponto desejado.”
(“The objective is to minimize the total cost associated with the deviation of the system state from the desired point.”)

— Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Universidade de São Paulo

Treinamento e otimização

O treinamento do modelo preditivo envolve a otimização de várias variáveis através de um horizonte de previsão. Para este modelo, uma sequência de controle e estado é gerada, que é utilizada para identificar os parâmetros ótimos. O uso do pacote CasADi permite resolver problemas de programação não linear, facilitando a implementação rápida e eficiente de algoritmos para a solução do problema de controle.

“Estamos analisando a viabilidade de usar técnicas de aprendizado profundo para melhorar a previsão de estados.”
(“We are analyzing the feasibility of using deep learning techniques to improve state prediction.”)

— Dr. Felipe Costa, Engenheiro de Controle, Instituto Tecnológico de Aeronáutica

Resultados e métricas

Os resultados obtidos até agora mostram um aumento significativo na acurácia do controle em sistemas não lineares. Métricas como o tempo de resposta e o desvio em relação ao ponto de equilíbrio foram aprimoradas, demonstrando a eficácia da abordagem MPC combinada com métodos de aprendizado de máquina. Análises foram realizadas para verificar a robustez do sistema em condições de ruído e perturbações, onde o desempenho permanece estável.

“A combinação de MPC com aprendizado de máquina resultou em um sistema muito mais robusto e confiável no controle de processos dinâmicos.”
(“The combination of MPC with machine learning resulted in a much more robust and reliable system for controlling dynamic processes.”)

— Prof. Lucas Mendes, Especialista em Automação, Universidade Federal de São Paulo

Com os avanços nas técnicas de controle e previsão, há um potencial imenso para aplicações práticas em setores como automação industrial, robótica e até mesmo em sistemas de veículos autônomos. O próximo passo envolve integrar redes neurais para melhorar ainda mais as previsões de controle.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)