Técnica permite que sistemas ajustem automaticamente seu comportamento para alcançar o desempenho ótimo, mesmo sem conhecer exatamente modelo matemático
Edição Scriptum com Estação do Autor e The Conversation
O princípio do controle extremal é semelhante ao de um cozinheiro que experimenta o sabor da comida a cada novo tempero. Esse processo de tentativa e erro é natural para nós, humanos. Mas como fazer uma máquina ou um sistema automático encontrar, sozinho, o seu “melhor ponto de operação”? É justamente isso que o controle extremal, conhecido internacionalmente como extremum seeking control, busca resolver.
Artigo publicado no site The Conversation, de autoria do professor do Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade do Estado do Rio de Janeiro Tiago Roux Oliveira, explica como essa técnica permite que sistemas ajustem automaticamente seu comportamento para alcançar o desempenho ótimo, mesmo sem conhecer exatamente o modelo matemático que descreve seu funcionamento.
A ideia de otimizar, ou seja, buscar o melhor possível dentro de certas condições, está em praticamente tudo ao nosso redor. Na prática, porém, nem sempre sabemos como um sistema reage a cada ajuste. Pequenas mudanças de temperatura ou pressão, por exemplo, podem alterar drasticamente o desempenho de uma máquina. Em muitos casos, é difícil construir um modelo matemático preciso para prever isso. O controle extremal oferece uma alternativa simples e poderosa: em vez de depender de equações complexas, ele aprende diretamente com a experiência, testando pequenas variações e observando o resultado.
O controle extremal é uma dessas tecnologias discretas que tornam a vida mais eficiente sem chamar atenção. Seus efeitos aparecem de forma indireta: menor consumo de energia, redução de custos industriais, melhor qualidade de produtos e processos mais sustentáveis.
À medida que máquinas e sistemas se tornam mais complexos e interconectados, cresce a necessidade de controladores capazes de aprender e se adaptar sozinhos.
Apesar de suas vantagens, o controle extremal ainda enfrenta desafios. Garantir rapidez de convergência e robustez a diferentes tipos de distúrbios são temas de pesquisa ativa.
Outra fronteira promissora é a integração com a Inteligência Artificial (IA). Enquanto o controle extremal oferece garantias matemáticas e estabilidade, a IA amplia a capacidade de aprendizado e previsão.
