APRIMORAMENTO DA INTERFACE DE UMA TRENA ELETRÔNICA: UM PROJETO APOIADO NA UTILIZAÇÃO DA TÉCNICA DE MÁQUINA DE VETOR DE SUPORTE NUM PROCESSO DE TRANSFORMAÇÃO DE MEDIÇÃO ESCRITA À MÃO EM DIGITAL

Resumo

Uma necessidade para os profissionais da Engenharia e áreas afins está em usar tecnologias para realização da medição e fazer a extração dos dados dessa tarefa em relatórios. Nesse contexto, o presente artigo relata a utilização de uma técnica de ML (Machine Learning) no aprimoramento do sistema interativo de uma trena digital, de modo a aperfeiçoar a experiência do usuário (em inglês, User Experience – UX). Para tanto, uma solução ao problema abordado seria fazer a utilização do algoritmo de classificação SVM (Support Vector Machine, ou “Máquina de Vetor de Suporte”) para o reconhecimento da medição escrita à mão pelo usuário numa folha de papel e através da captura dela por meio de um dispositivo auxiliar à trena, fazer a transformação dos caracteres capturados em dados digitais a serem aplicados numa nova funcionalidade do dispositivo, sendo o relatório de medição. Constatou-se que, por meio da modelagem do processo através do ML-Process Canvas, da prototipagem da interface através da plataforma Figma e da simulação da aplicação através do dataset MNIST em Python, cujo os resultados da aplicação do método apresentaram acurácia de 93,49% para os dados de treinamento, as melhorias apresentadas podem ser úteis aos profissionais mencionados.