Benchmarking domain adaptation techniques for bearing fault diagnosis - Bauler, Victor Afonso; Cordioli, Júlio A.; Braga, Danilo; Silva, Danilo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
O avanço tecnológico permitiu o monitoramento simultâneo de milhares de máquinas, possibilitando o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina para realizar a detecção e o diagnóstico de falhas de forma automatizada. Contudo, um dos principais desafios tem sido a falta de dados rotulados, além do fato de que um mesmo tipo de máquina pode ser exposto a diferentes condições de operação, alterando a distribuição dos atributos dos sinais adquiridos. Uma possível solução é utilizar técnicas de adaptação de domínio, que podem melhorar o desempenho dos modelos em novos tipos de máquina, mesmo sem dados rotulados. No entanto, muitos dos artigos apresentados na literatura enfrentam problemas de vazamento de dados, o que impos sibilita a comparação entre técnicas, pois o desempenho dos modelos é irrealista. Diante disso, este artigo propõe uma metodologia para comparar técnicas de adaptação de domínio, evitando esse problema. Foram implementadas oito técnicas de adaptação de domínio e avaliadas em dois conjuntos de dados, resultando em ganhos significativos em um dos cenários de avaliação.