Evolutionary Control of Industrial Processes Using Digital Twin - Silva, Renato Bruno; Orbolato, Daniela Resende Silva (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
A crescente variabilidade nos processos industriais modernos exige sistemas de controle mais flexíveis, capazes de se adaptar sem reprogramações manuais tradicionalmente empregadas nesses casos. Este trabalho objetiva mostrar que é possível complementar o controle industrial com uma camada adaptativa que responda dinamicamente a novos cenários, sem necessidade de reconfiguração. Para isso, investiga a aplicação do algoritmo NEAT para treinar um modelo de inteligência artificial capaz de aprender e ajustar-se autonomamente a mudanças no ambiente produtivo, aqui modelado por meio de um gêmeo digital. Os resultados obtidos indicam que tal abordagem pode alcançar desempenho robusto frente a diferentes configurações de processo, abrindo caminho para sistemas de automação mais resilientes e autônomos.