Inteligência Artificial Robótica e Inteligência Artificial Física: A nova era da automação inteligente

Automação: Por que a IA física controlará a fábrica do futuro – e transformará seu setor

A inteligência artificial está em um ponto de virada fundamental. Após décadas em que os sistemas de IA operaram principalmente em ambientes digitais, como análise de dados ou geração de conteúdo, a tecnologia está agora saindo de sua gaiola virtual e se manifestando cada vez mais na realidade física. Essa transição para a chamada IA ​​Física – inteligência incorporada – não apenas marca um salto tecnológico, mas também anuncia potencialmente a próxima revolução industrial, à medida que algoritmos abstratos se tornam sistemas atuantes que interagem diretamente com nosso mundo tridimensional.

A dimensão econômica dessa transformação é impressionante: o mercado global de IA física deverá crescer de um valor estimado em US$ 5,41 bilhões em 2025 para US$ 61,19 bilhões em 2034. Paralelamente, todo o cenário da IA ​​está se expandindo com ímpeto semelhante, sinalizando uma profunda mudança estrutural na forma como empresas, indústrias e sociedades interagirão com a automação e a inteligência no futuro.

Mas a IA Física é mais do que apenas a implementação de algoritmos em robôs. Enquanto a IA robótica clássica muitas vezes se baseia em sistemas rígidos programados para tarefas específicas, a IA Física representa uma abordagem holística. Ela se baseia em modelos fundamentais generalizáveis ​​que desenvolvem conhecimento essencial do mundo e permitem uma compreensão abrangente do ambiente – um desenvolvimento que leva de arquiteturas de nuvem centralizadas para IA de borda descentralizada e controlada localmente.

Essa nova geração de sistemas, frequentemente chamada de IA Física Autônoma ou IA Incorporada, transcende as limitações da IA ​​digital ao preencher a lacuna entre o digital e o físico por meio de sofisticadas redes de sensores, processamento em tempo real e capacidades de tomada de decisão autônoma. Em sua essência, o objetivo é desenvolver máquinas que não apenas executem comandos, mas também compreendam o mundo real e possam responder com flexibilidade a desafios imprevistos — desde o controle autônomo de robôs humanoides em fábricas até a tecnologia agrícola de precisão no campo. Esse desenvolvimento é impulsionado significativamente por Modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLAs) e simulações baseadas em física em gêmeos digitais, que permitem a geração de dados escaláveis ​​e sem riscos para o treinamento desses sistemas robóticos.

Quando as máquinas aprenderem a pensar e interagir com o mundo – por que a fusão do digital e do físico está inaugurando a próxima revolução industrial?

O desenvolvimento da inteligência artificial atingiu um ponto de virada crucial. Após décadas em que os sistemas de IA operaram exclusivamente em esferas digitais, limitados ao processamento de dados e à geração de texto, imagens ou análises, uma transformação fundamental está em curso. A inteligência artificial está saindo de sua jaula virtual e se manifestando cada vez mais na realidade física. Esse desenvolvimento marca a transição da inteligência puramente digital para a inteligência incorporada, de algoritmos abstratos para sistemas atuantes que podem intervir diretamente em nosso mundo tridimensional.

Previsões de mercado e dimensão econômica

O mercado global de IA física demonstra vividamente a escala dessa transformação. Avaliado em US$ 5,41 bilhões em 2025, espera-se que esse mercado cresça para US$ 61,19 bilhões até 2034, representando uma taxa média de crescimento anual de 31,26%. Outros analistas preveem um crescimento ainda mais dinâmico, com estimativas que variam de US$ 3,78 bilhões em 2024 a US$ 67,91 bilhões em 2034, o que corresponderia a uma taxa de crescimento anual de 33,49%. Esses números impressionantes não refletem apenas uma tendência tecnológica, mas sinalizam uma mudança estrutural na forma como empresas, indústrias e sociedades interagem com a automação e a inteligência.

Em paralelo, o mercado de sistemas autônomos de IA está se expandindo com ímpeto semelhante. Prevê-se que o cenário global de IA autônoma cresça US$ 18,4 bilhões entre 2025 e 2029, representando uma taxa média de crescimento anual de 32,4%. As projeções para o mercado geral de inteligência artificial apresentam um panorama ainda mais amplo: de US$ 294,16 bilhões em 2025 para US$ 1,771,62 trilhão em 2033. Esses números ilustram que a IA não é mais apenas uma ferramenta para otimizar processos existentes, mas está se tornando um fator fundamental de transformação econômica.

Da nuvem à borda: uma mudança de paradigma

A distinção entre IA física e IA robótica clássica parece sutil à primeira vista, mas, após uma análise mais aprofundada, revela-se paradigmática para a compreensão da atual revolução tecnológica. Ambos os conceitos operam na interseção entre inteligência digital e manifestação física, porém suas abordagens, capacidades e potencial diferem fundamentalmente. Enquanto a IA robótica tradicional se baseia em sistemas especializados programados para tarefas específicas, a IA física representa uma abordagem holística fundamentada em modelos generalizáveis, permitindo uma percepção essencial do mundo em contextos físicos.

A convergência dessas duas vias de desenvolvimento está levando a uma nova geração de sistemas conhecida como IA Física Autônoma. Esses sistemas combinam a democratização da IA ​​de alto desempenho por meio de modelos de código aberto com a integração da inteligência artificial em sistemas físicos que podem operar de forma autônoma, descentralizada e independente de infraestruturas de nuvem centralizadas. Esse desenvolvimento marca uma mudança estrutural da arquitetura de nuvem centralizada para uma infraestrutura de IA descentralizada e controlada localmente.

Distinções e fundamentos conceituais

A distinção entre IA física, IA robótica e conceitos relacionados exige uma clarificação conceitual precisa, visto que as discussões atuais frequentemente envolvem uma confusão que dificulta a compreensão de suas especificidades. Os fundamentos conceituais dessas tecnologias estão enraizados em diferentes tradições científicas e, em alguns casos, perseguem objetivos divergentes.

Em seu sentido clássico, a IA robótica refere-se à implementação de inteligência artificial em máquinas físicas programadas para executar tarefas específicas automaticamente. Um robô representa o hardware, a máquina física com seus sensores, atuadores e componentes mecânicos. A IA funciona como um software baseado em algoritmos e aprendizado de máquina, permitindo a tomada de decisões autônomas e o processamento de dados. Diferentemente dos robôs, a IA em si não possui presença física, existindo exclusivamente em forma de software. O ponto crucial é que, embora a IA possa ser implementada em robôs para aprimorar suas capacidades, isso não é obrigatório.

Limitações da robótica industrial clássica

Os robôs industriais convencionais geralmente operam sem inteligência artificial, executando processos repetitivos por meio de programação rígida ponto a ponto. Esses sistemas são máquinas que se movem de um ponto a outro, obedecendo a comandos predefinidos sem serem capazes de fazer suas próprias interpretações. Isso torna os processos rígidos e inflexíveis. O uso da inteligência artificial é o que finalmente permite que os robôs usem olhos na forma de câmeras 3D para "enxergar" objetos e utilizar inteligência local para criar seus próprios planos de movimento e manipular objetos sem a necessidade de programação precisa ponto a ponto.

Inteligência Artificial Física: Mais do que apenas programação

A IA física vai muito além dessa definição conceitual. O termo descreve a integração da IA ​​em sistemas como carros, drones ou robôs, permitindo que a IA interaja com o mundo físico real. A IA física muda o foco da automação de tarefas repetitivas para uma maior autonomia do sistema. Isso abre novas áreas de aplicação e expande o potencial de mercado. A IA física refere-se a sistemas de IA que compreendem e interagem com o mundo real utilizando habilidades motoras, frequentemente encontradas em máquinas autônomas como robôs, veículos autônomos e espaços inteligentes.

Ao contrário da IA ​​tradicional, que opera exclusivamente em domínios digitais, a IA Física preenche a lacuna entre o digital e o físico por meio de sofisticadas redes de sensores, processamento em tempo real e capacidades de tomada de decisão autônoma. Essa tecnologia permite que as máquinas observem seus ambientes usando sensores, processem essas informações com IA e executem ações físicas por meio de atuadores. A diferença fundamental reside no fato de que a IA Física coleta continuamente dados de ambientes físicos por meio de múltiplos sensores simultaneamente, desenvolvendo assim uma compreensão abrangente do ambiente.

Inteligência Artificial Incorporada: Inteligência através da interação

A IA incorporada, ou inteligência artificial, refere-se a uma tendência recente na pesquisa em IA que segue a teoria da incorporação. Essa teoria postula que a inteligência deve ser compreendida dentro do contexto de agentes físicos que se comportam em um mundo físico e social real. Diferentemente do aprendizado de máquina clássico em robótica, a IA incorporada abrange todos os aspectos da interação e do aprendizado dentro de um ambiente: da percepção e compreensão ao pensamento, planejamento e, por fim, execução ou controle.

As primeiras pesquisas em IA concebiam os processos de pensamento como manipulação abstrata de símbolos ou operações computacionais. O foco estava em algoritmos e programas de computador, com o hardware subjacente considerado em grande parte irrelevante. Rodney Brooks, um cientista da computação e cientista cognitivo australiano, foi um dos primeiros a desafiar fundamentalmente essa perspectiva. Em sua influente palestra, ele criticou a prática então comum de desenvolver sistemas de IA usando uma abordagem de cima para baixo, que se concentrava em emular as habilidades humanas de resolução de problemas e raciocínio.

Brooks argumentou que os modelos de inteligência desenvolvidos na pesquisa tradicional de IA, que dependiam fortemente do funcionamento dos computadores disponíveis na época, quase não tinham semelhança com o modus operandi dos sistemas biológicos inteligentes. Isso fica evidente pelo fato de que a maioria das atividades que as pessoas realizam no dia a dia não envolve resolução de problemas nem planejamento, mas sim comportamentos rotineiros em um ambiente relativamente benigno, porém altamente dinâmico. Assim como a aprendizagem humana depende da exploração e da interação com o ambiente, os agentes corporificados precisam refinar seu comportamento por meio da experiência.

A IA incorporada transcende as limitações da IA ​​digital ao interagir com o mundo real por meio de sistemas de IA física. Seu objetivo é preencher a lacuna entre a IA digital e as aplicações no mundo real. Para um agente inteligente incorporado, sua estrutura e propriedades físicas, capacidades sensoriais e possibilidades de ação desempenham um papel crucial. A inteligência não deve existir isoladamente, mas sim se manifestar por meio de uma interação multimodal e diversificada com o ambiente.

Modelos generativos e a simulação da realidade

A IA física generativa amplia os modelos de IA generativa existentes, adicionando a capacidade de compreender relações espaciais e processos físicos em nosso mundo tridimensional. Essa ampliação é possível graças à integração de dados adicionais ao processo de treinamento da IA, dados que contêm informações sobre estruturas espaciais e leis físicas do mundo real. Modelos de IA generativa, como os modelos de linguagem, são treinados com grandes quantidades de dados de texto e imagem e impressionam com sua capacidade de gerar linguagem semelhante à humana e desenvolver conceitos abstratos. No entanto, sua compreensão do mundo físico e suas regras é limitada; eles carecem de contexto espacial.

A geração de dados baseada em física começa com a criação de um gêmeo digital, como uma fábrica. Sensores e máquinas autônomas, como robôs, são integrados a esse espaço virtual. Em seguida, cenários do mundo real são executados com base em simulações físicas, onde os sensores capturam diversas interações, como a dinâmica de corpos rígidos (por exemplo, movimentos e colisões) ou a interação da luz com o ambiente. Essa tecnologia recompensa os modelos de IA física por concluírem tarefas com sucesso na simulação, permitindo que eles se adaptem e melhorem continuamente.

Por meio de treinamento repetido, máquinas autônomas aprendem a se adaptar a novas situações e desafios imprevistos, preparando-as para aplicações no mundo real. Com o tempo, elas desenvolvem habilidades motoras finas sofisticadas para usos práticos, como embalar caixas com precisão, auxiliar em processos de produção ou navegar autonomamente em ambientes complexos. Até agora, as máquinas autônomas não conseguiam perceber e interpretar completamente o ambiente ao seu redor. A Inteligência Artificial Física Generativa agora possibilita o desenvolvimento e o treinamento de robôs que podem interagir perfeitamente com o mundo real e se adaptar com flexibilidade às mudanças de condições.

Arquitetura tecnológica e funcionalidade

A base tecnológica da IA ​​física e dos sistemas avançados de IA robótica reside na interação de diversas tecnologias-chave que, somente em conjunto, possibilitam as impressionantes capacidades dos modernos sistemas autônomos. Essa arquitetura difere fundamentalmente das soluções de automação tradicionais por sua capacidade de generalizar, aprender continuamente e se adaptar a ambientes não estruturados.

No cerne dessa revolução tecnológica estão os Modelos Fundamentais, grandes sistemas de IA pré-treinados que, desde 2021, servem como um termo abrangente para os grandes sistemas de IA comuns da atualidade. Esses modelos são inicialmente treinados extensivamente com enormes quantidades de dados e, em seguida, podem ser adaptados a uma ampla gama de tarefas por meio de um treinamento especializado relativamente pequeno, conhecido como ajuste fino. Esse pré-treinamento permite que os Modelos Fundamentais não apenas compreendam a linguagem, mas, mais importante, desenvolvam um amplo conhecimento do mundo e pensem logicamente, raciocinem, abstraiam e planejem até certo ponto.

Essas propriedades tornam os modelos de base particularmente adequados para o controle de robôs, um campo que vem sendo intensamente pesquisado há cerca de três anos e que atualmente está conduzindo a uma revolução na robótica. Com essas propriedades, tais modelos são muito superiores à IA robótica convencional e especializada. Por esses motivos, o uso de modelos de base adequados como cérebros de robôs representa um avanço e, pela primeira vez, abre caminho para o desenvolvimento de robôs verdadeiramente inteligentes, praticamente úteis e, portanto, universalmente aplicáveis.

Modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLA): O Cérebro do Robô

Ao contrário dos modelos básicos padrão, que não são projetados ou otimizados para robótica e seus requisitos específicos, os modelos básicos para robótica são treinados adicionalmente em conjuntos de dados de robótica e apresentam adaptações arquitetônicas específicas. Esses modelos são tipicamente modelos de visão-linguagem-ação (SNAs) que processam fala, bem como dados de imagem e vídeo de câmeras como entrada e são treinados para gerar ações diretamente — ou seja, comandos de movimento para as juntas e atuadores do robô.

Um marco fundamental nesse desenvolvimento foi o RT-2 do Google DeepMind, lançado em meados de 2023, que representa o primeiro VLA (Autômato Virtual Inteligente) no sentido mais estrito. Os modelos atuais incluem o OpenVLA, de código aberto, lançado em 2024, bem como outros sistemas avançados. A arquitetura desses modelos é altamente complexa e normalmente inclui um codificador visual que converte imagens da câmera em representações numéricas, um modelo de linguagem robusto como núcleo para raciocínio e planejamento, e decodificadores de ação especializados que geram comandos contínuos para o robô.

Raciocínio Corporificado: Compreensão e Ação

Um aspecto fundamental dos modernos sistemas de IA física reside na sua capacidade de raciocínio incorporado — a habilidade dos modelos em compreender o mundo físico e como interagir com ele. O raciocínio incorporado abrange o conjunto de conhecimentos do mundo que inclui os conceitos fundamentais essenciais para operar e agir em um mundo inerentemente físico e incorporado. Essa é uma capacidade dos Modelos de Linguagem de Visão (MLVs) e não se limita necessariamente à robótica. Testar o raciocínio incorporado envolve simplesmente apresentar imagens aos MLVs.

Tarefas clássicas de visão computacional, como reconhecimento de objetos e correspondência multiview, se enquadram no raciocínio incorporado. Todas essas tarefas são expressas por meio de comandos de voz. O raciocínio incorporado também pode ser testado por meio de perguntas visuais. Essas perguntas testam a compreensão necessária para interagir com o ambiente. Além do raciocínio físico geral, os sistemas podem usar o conhecimento do mundo para tomar decisões. Por exemplo, um robô pode ser solicitado a buscar um lanche saudável na cozinha, e o conhecimento do mundo no VLM (Gerenciamento de Vida Virtual) pode ser usado para determinar como executar esse comando ambíguo.

Para aplicações em robótica, é crucial aproveitar esse conhecimento para viabilizar ações significativas no mundo real. Isso significa traduzir o conhecimento de alto nível em comandos de controle precisos por meio das APIs de hardware do robô. Cada robô possui uma interface diferente, e o conhecimento de como o robô é controlado não está presente nos Modelos de Linguagem Virtual (VLMs). O desafio reside em estender os grandes modelos pré-treinados para que possam gerar ações contínuas para versões específicas de robôs, preservando as valiosas capacidades do VLM.

Uma solução inovadora para esse desafio é a arquitetura Action Expert, um modelo Transformer com o mesmo número de camadas, mas com dimensões de embedding e larguras de MLP menores. Os cabeçalhos de atenção e a dimensão de embedding por cabeçalho devem corresponder ao modelo principal para permitir tokens de prefixo no mecanismo de atenção. Durante o processamento, os tokens de sufixo passam pelo Transformer Action Expert, incorporando os embeddings KV do prefixo, que são calculados uma vez e armazenados em cache.

Tecnologias-chave: Simulação, IA de ponta e Aprendizado por Transferência

A implementação da IA ​​Física baseia-se na interação de três tecnologias-chave. Primeiro, simulações realistas na forma de gêmeos digitais permitem o mapeamento preciso de processos, fluxos de materiais e interações, o que é crucial para o aprendizado autônomo de robôs. Segundo, o hardware de IA de borda garante que os sistemas de IA sejam executados localmente no robô, por exemplo, por meio de sistemas compactos baseados em GPU. Terceiro, a visão computacional avançada permite que os sistemas de reconhecimento visual identifiquem diferentes objetos, formas e variações.

A aprendizagem robótica ocorre quando modelos de IA são treinados em simulações e seu conhecimento é transferido para robôs físicos. A aprendizagem por transferência acelera significativamente a adaptação a novas tarefas. A análise de dados em tempo real com plataformas como o Microsoft Fabric permite a análise de dados de processo, a identificação de gargalos e a derivação de otimizações. A realidade e a máquina são recriadas virtualmente com todas as suas leis e especificações naturais. Esse gêmeo digital aprende, por exemplo, por meio de aprendizagem por reforço, precisamente como se mover sem colisões, como executar os movimentos desejados e como reagir a vários cenários simulados.

A IA pode testar inúmeras situações sem riscos e sem danificar o robô físico. Os dados resultantes são então transferidos para o robô real assim que o gêmeo digital aprende o suficiente. Robôs equipados com sistemas de IA apropriados não apenas executam programas rígidos, mas são capazes de tomar decisões e se adaptar. A IA física é usada para fornecer contexto e compreensão situacional aos robôs. Na prática, isso significa que robôs com IA física podem dominar processos variáveis ​​e que exigem adaptabilidade.

Dados como combustível: desafios e soluções

Outro aspecto crucial reside na geração de dados para o treinamento desses sistemas. Enquanto os VLMs são treinados com trilhões de tokens de dados da internet, é possível alcançar um número comparável de tokens com dados de robótica. O Open X-Embodiment contém 2,4 milhões de episódios. Considerando 30 segundos por episódio, amostragem de quadros a 30 Hz e aproximadamente 512 tokens de visão por quadro, é possível atingir mais de um trilhão de tokens. Esse esforço coletivo de 21 instituições acadêmicas e industriais reúne 72 conjuntos de dados diferentes de 27 robôs distintos e abrange 527 capacidades em 160.266 tarefas.

Padronizar dados de diversos tipos de robôs com sensores e espaços de ação variados em um formato uniforme representa um enorme desafio técnico, mas é crucial para o desenvolvimento de modelos generalizáveis. Os Modelos de Fundação Mundial são usados ​​para gerar ou replicar dados de treinamento escaláveis ​​para modelos de fundação em robótica, visto que a relativa escassez de dados de treinamento relevantes para robótica é atualmente o maior obstáculo ao seu desenvolvimento.

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Da agricultura inteligente ao varejo inteligente: onde a IA física já está redefinindo a criação de valor – Imagem: Xpert.Digital

Áreas de aplicação específicas do setor e potencial de mercado

A implementação prática de IA física e sistemas avançados de IA robótica está se expandindo por uma ampla gama de indústrias e casos de uso, com cada setor apresentando requisitos, desafios e potencialidades específicos. A análise dos diversos mercados demonstra claramente que uma abordagem única não é ideal para todas as indústrias; em vez disso, as características específicas de cada setor determinam qual forma de automação inteligente oferece os maiores benefícios.

O uso da IA ​​física é particularmente evidente na manufatura e produção industrial. A indústria automotiva está na vanguarda dessa transformação. A BMW é a primeira montadora a testar robôs humanoides em produção, especificamente o Figure 02, em sua fábrica de Spartanburg, nos EUA. Diferentemente do Optimus da Tesla, que permaneceu em grande parte na fase conceitual, o Figure 02, controlado por IA, já está retirando peças de metal de uma prateleira e as colocando em uma máquina – uma tarefa que tradicionalmente era realizada por humanos em fábricas de automóveis.

A BMW e a Figure AI planejam explorar em conjunto temas tecnológicos como inteligência artificial, controle de robôs, virtualização da manufatura e integração de robôs. A indústria automotiva, e consequentemente a produção de veículos, está evoluindo rapidamente. O uso de robôs de uso geral tem o potencial de aumentar a produtividade, atender às crescentes demandas dos clientes e permitir que as equipes se concentrem nas mudanças futuras. O objetivo a longo prazo é aliviar os operários das fábricas de tarefas ergonomicamente desafiadoras e cansativas.

A automação industrial se beneficia da IA ​​física por meio da combinação de gêmeos digitais, IA de borda e robótica, redefinindo a automação. Na produção, os chamados gêmeos digitais vivos — modelos digitais que não apenas representam, mas também controlam ativamente os processos — abrem novas possibilidades. Eles permitem a identificação de gargalos antes que se tornem críticos, o teste de novos processos e a avaliação de variantes, bem como o treinamento seguro de sistemas autônomos. Particularmente nas áreas de Logística 4.0 e armazenagem inteligente, os gêmeos digitais vivos melhoram a confiabilidade do planejamento, a operação à prova de falhas e a velocidade de resposta.

Logística 4.0: Gêmeos digitais colocados à prova na prática

O exemplo do Grupo KION demonstra precisamente como a IA física pode auxiliar a logística de armazéns no mundo real. A KION, a Accenture e a NVIDIA estão desenvolvendo em conjunto uma solução na qual robôs inteligentes são treinados inteiramente dentro de um gêmeo digital do armazém. Nesse ambiente, os robôs aprendem processos como carga e descarga, separação de pedidos e reembalagem antes de serem implantados no armazém real. O sistema é baseado na plataforma de simulação NVIDIA Omniverse. Além disso, o NVIDIA Mega, um framework dentro do Omniverse projetado especificamente para aplicações industriais, é utilizado para suportar a simulação paralela de sistemas inteiros e frotas de robôs.

As vantagens são evidentes de diversas maneiras. A simulação de processos típicos de armazém reduz significativamente os erros nas operações reais. O treinamento é livre de riscos, acelerado e não requer recursos reais. Após o treinamento bem-sucedido, os robôs assumem tarefas reais, controlados em tempo real por uma IA executada diretamente no robô. Além disso, os gêmeos digitais permitem o planejamento estratégico proativo, possibilitando que as empresas testem e otimizem virtualmente diversos layouts, níveis de automação e configurações de pessoal com antecedência, sem interromper as operações em andamento.

O setor de logística e transporte está passando por uma transformação abrangente impulsionada pela inteligência artificial (IA). A IA está sendo aplicada em diversas áreas da logística. Para previsão de demanda e planejamento de vendas, 62% das empresas contam com o suporte da IA, enquanto 51% a utilizam para otimização da produção e 50% para otimização do transporte. As aplicações variam desde o reconhecimento de diferentes rótulos de materiais perigosos e a distinção entre objetos sem números de série ou rótulos até a análise de dados de sensores sobre atividades e movimentos.

Sistemas de IA podem prever horários de chegada de transportes usando dados de múltiplas fontes e fazer previsões de vendas com dados multivariados de cadeias de suprimentos e fontes públicas. Eles programam pausas de funcionários usando sinais vitais, movimentação e dados de operação de máquinas, permitem o planejamento automatizado de cargas com redes neurais convolucionais e monitoram a seleção do modo de transporte para identificar progressivamente soluções melhores. A interação humano-máquina é aprimorada por robôs de voz treinados, enquanto robôs de transporte usam padrões ópticos para se posicionar e se orientar.

Saúde: Precisão e Assistência

A área da saúde representa um campo de aplicação particularmente sensível, porém promissor. Mais de 40% dos profissionais médicos na Alemanha utilizam tecnologias com suporte de IA em suas instalações ou consultórios. Na prática médica diária, isso significa que departamentos de radiologia utilizam IA para analisar imagens, ou aplicativos de verificação de sintomas com suporte de IA são usados ​​para diagnósticos preliminares. Uma aplicação fundamental da IA ​​reside na análise automatizada de prontuários médicos. A IA pode auxiliar os médicos na elaboração de diagnósticos, pois utiliza e analisa uma vasta quantidade de dados existentes — significativamente mais do que um médico poderia acumular em toda a sua carreira.

Três tipos de robôs são utilizados no sistema de saúde alemão: robôs terapêuticos, robôs de assistência e robôs cirúrgicos. Os robôs terapêuticos podem orientar exercícios de forma independente, enquanto os robôs de assistência auxiliam os profissionais de saúde. Os robôs cirúrgicos podem fazer incisões de forma independente e auxiliar cirurgiões humanos. Seu uso é essencial para alguns procedimentos minimamente invasivos. O robô da Vinci, da Intuitive Surgical, auxilia cirurgiões na realização de procedimentos precisos e minimamente invasivos por meio de uma combinação de controle humano e inteligência artificial incorporada, que une a intuição humana à precisão robótica.

O mercado de IA física na área da saúde é dominado por robôs cirúrgicos, particularmente sistemas de cirurgia robótica, que lideraram o mercado em 2024. Dentro da robótica, espera-se que os segmentos de neurocirurgia e ortopedia apresentem as maiores taxas de crescimento durante o período de previsão. Além da radiologia e patologia, as aplicações de IA desempenham um papel cada vez mais importante em diagnósticos e intervenções em todas as especialidades médicas. Na medicina personalizada, a IA auxilia na análise de biomarcadores.

Agricultura Inteligente: IA no campo

A agricultura está se tornando um campo surpreendentemente dinâmico para aplicações de IA física. Quase metade de todas as fazendas já utiliza IA. O maior potencial reside na previsão climática e meteorológica, mas também no planejamento de colheitas e produção, bem como na previsão de rendimento. Soluções para tarefas administrativas cotidianas também são de interesse como potenciais ferramentas de auxílio. A agricultura está entre as pioneiras da inteligência artificial. Seu uso está se tornando cada vez mais necessário devido às dificuldades enfrentadas pelos gestores agrícolas.

A inteligência artificial física desempenhará um papel cada vez mais importante na agricultura e no processamento de alimentos nos próximos anos. Anteriormente, muitos processos naturais eram difíceis de compreender, mas agora os avanços tecnológicos evoluíram a tal ponto que os sistemas podem reagir individualmente ao seu ambiente. Eles se adaptam ao mundo existente, em vez de exigirem que o mundo seja redesenhado para eles. Os agricultores modernos trabalham cada vez mais de forma híbrida, combinando o trabalho computacional com o trabalho manual no campo. Diversas tecnologias são utilizadas nos campos e nos estábulos para coletar dados e otimizar processos.

As mudanças climáticas e o crescimento populacional constante representam enormes desafios para a agricultura moderna. Para enfrentar esses problemas globais de forma eficaz, o uso direcionado de IA física em fazendas de todos os portes pode dar uma contribuição crucial. Ao contrário da crença generalizada de que essas tecnologias são adequadas apenas para grandes propriedades rurais, as pequenas empresas, em particular, podem se beneficiar muito de suas vantagens. O uso de máquinas compactas, como cortadores de grama robóticos inteligentes ou capinadeiras automatizadas, permite que elas alcancem ganhos de eficiência e realizem tarefas para as quais atualmente não há mão de obra disponível no mercado de trabalho.

Tecnologias e sensores de reconhecimento de imagem podem ajudar a aplicar pesticidas com muito mais precisão e, em alguns casos, até mesmo eliminá-los completamente. Isso traz benefícios não apenas econômicos, mas também ecológicos. O projeto Agri-Gaia, financiado pelo Ministério Federal Alemão da Economia e Energia, está criando uma infraestrutura aberta para a troca de algoritmos de IA na agricultura. Parceiros do projeto, incluindo associações, instituições de pesquisa, representantes da política e da indústria, sob a liderança do Centro Alemão de Pesquisa em Inteligência Artificial (DFKI), estão desenvolvendo um ecossistema digital para o setor agroalimentar, predominantemente composto por pequenas e médias empresas (PMEs), com base na iniciativa europeia de computação em nuvem Gaia-X.

Varejo: O fim da fila

O setor varejista está passando por uma transformação fundamental na experiência do cliente e na eficiência operacional por meio da IA ​​física e de sistemas baseados em IA. Os varejistas podem usar a IA para prever melhor a demanda por itens específicos em diferentes regiões, acessando e analisando dados de outros itens, dados de lojas com perfil demográfico semelhante e dados de terceiros, como clima e níveis de renda. Uma rede nacional de farmácias recentemente utilizou IA para rastrear e prever a demanda por uma vacina específica, com base em tendências nacionais relatadas ao governo federal.

Os varejistas estão combinando IA com vídeo e dados de sensores para eliminar as áreas de caixa, permitindo que os clientes peguem os itens das prateleiras, os coloquem em seus carrinhos e saiam da loja sem esperar na fila. Ao eliminar as filas e os sistemas de caixa, mais espaço pode ser usado para a exposição de produtos. Uma rede nacional de supermercados está usando IA para escanear visualmente e calcular o valor de produtos com códigos de barras ilegíveis. Graças à IA combinada com câmeras de vídeo e sensores nas prateleiras, os varejistas podem entender melhor o fluxo de clientes em suas lojas e aumentar as vendas por metro quadrado.

A tecnologia identifica produtos que os clientes raramente observam e recomenda que os varejistas os substituam por mercadorias mais atraentes. A IA também pode gerar promoções direcionadas para itens específicos nos dispositivos móveis dos clientes quando eles estão na loja certa. Essa tecnologia também permite que os varejistas criem melhores pacotes de produtos. Marcas como a Zara usam displays de realidade aumentada em suas lojas para que os clientes possam experimentar roupas virtualmente. Supermercados online como o Amazon Fresh estão focando em pagamentos sem contato e listas de compras digitais vinculadas às prateleiras físicas.

Construção: Eficiência através do planejamento digital

A indústria da construção civil é um setor tradicionalmente pouco digitalizado, mas está se beneficiando cada vez mais das aplicações de IA. A IA, juntamente com outras abordagens de digitalização, como a Modelagem da Informação da Construção (BIM), a Internet das Coisas (IoT) e a robótica, possibilita maior eficiência em toda a cadeia de valor, desde a produção de materiais de construção, passando pelas fases de projeto, planejamento e construção, até a operação e manutenção. Um sistema generativo de projeto geométrico cria e avalia inúmeras opções de projeto com base em objetivos mensuráveis, como conforto, eficiência energética e design do ambiente de trabalho.

Os métodos de IA permitem a consideração e avaliação muito mais rápidas de um número significativamente maior de parâmetros e variantes. A análise de texto baseada em IA pode avaliar automaticamente conjuntos de regras. Isso envolve o uso de sistemas baseados em regras em combinação com a análise de texto baseada em IA. Informações de construção, como dimensões, materiais e sistemas técnicos, são extraídas, analisadas e comparadas automaticamente com conjuntos de regras baseados em texto. O uso de modelos preditivos baseados em IA nas fases iniciais do projeto possibilita estimativas rápidas e precisas da demanda de energia.

As aplicações de IA na construção civil são bastante avançadas e algumas já estão em uso. Métodos de aprendizado de máquina podem auxiliar no planejamento da construção, atualizar processos construtivos e dar suporte a diversas tarefas. Robôs podem não apenas transportar objetos, mas também pintar paredes, medir ou soldar. Câmeras e outros sensores detectam obstáculos. Imagens e nuvens de pontos capturadas manualmente ou por sistemas autônomos também servem para o controle de qualidade durante a construção. Redes neurais são treinadas para inspecionar a qualidade da superfície e detectar danos ou descoloração.

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De projeto piloto a mercado bilionário: como a IA física transformará a indústria, a logística e a manufatura até 2030 – Imagem: Xpert.Digital

Desafios, riscos e marcos regulatórios

O rápido desenvolvimento da IA ​​física e dos sistemas avançados de IA robótica é acompanhado por uma série de desafios técnicos, éticos, legais e sociais que precisam ser abordados para uma implementação responsável e sustentável. Esses desafios variam desde limitações técnicas fundamentais e questões de proteção e segurança de dados até questões éticas complexas que afetam fundamentalmente a relação entre humanos e máquinas.

As limitações técnicas continuam a representar um obstáculo substancial para a adoção generalizada da IA ​​física. Embora progressos significativos tenham sido feitos, limitações físicas como mobilidade, gestão de energia e habilidades motoras finas permanecem desafios cruciais. Experimentos recentes com aspiradores de pó robóticos equipados com modelos de linguagem avançados destacam a complexidade e as limitações dessa tecnologia em aplicações do mundo real. Uma equipe de pesquisa conduziu um experimento no qual aspiradores de pó robóticos foram equipados com diversos modelos de linguagem. A principal tarefa desses robôs era localizar um tablete de manteiga em outro cômodo e levá-lo a uma pessoa que pudesse alterar sua localização.

Essa tarefa aparentemente simples representou desafios significativos para os robôs controlados por IA. Os robôs eram capazes de se mover, acoplar em estações de carregamento, comunicar-se via Slack e tirar fotos. Apesar dessas capacidades, nenhum dos LLMs testados alcançou uma taxa de sucesso superior a 40% na entrega de manteiga. Os principais motivos para o fracasso residiam em dificuldades com o raciocínio espacial e na falta de consciência de suas próprias limitações físicas. Um dos modelos chegou a se autodiagnosticar com trauma devido aos movimentos rotativos e a uma crise de identidade binária.

Essas reações, embora geradas por um sistema não vivo, destacam os potenciais desafios no desenvolvimento de IA destinada a operar em ambientes complexos do mundo real. É crucial que modelos de IA de alto desempenho permaneçam calmos sob pressão para tomar decisões informadas. Isso levanta a questão de como tais reações de estresse podem ser evitadas ou gerenciadas em futuros sistemas de IA para garantir uma interação confiável e segura. Embora a inteligência analítica em LLMs esteja fazendo progressos impressionantes, a inteligência prática, particularmente no que diz respeito à compreensão espacial e ao gerenciamento de emoções, ainda está atrasada.

Proteção de dados, cibersegurança e marcos legais

A proteção de dados e a cibersegurança representam desafios fundamentais. As leis de proteção de dados e privacidade são cruciais para garantir que os dados pessoais sejam tratados de forma ética e segura. Uma das estruturas legais mais importantes é o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD), promulgado pela União Europeia em 2018. O RGPD estabelece diretrizes rigorosas para a coleta, o processamento, o armazenamento e a transferência de dados pessoais.

Os princípios fundamentais do RGPD incluem a licitude, a lealdade e a transparência. Estes princípios exigem que seja claramente indicado quais os dados recolhidos e porquê, a fim de garantir a utilização justa dos dados sem prejudicar qualquer grupo. A limitação da finalidade exige que os dados sejam recolhidos para fins específicos, explícitos e legítimos e não sejam posteriormente tratados de forma incompatível com esses fins. A minimização dos dados exige que apenas os dados necessários para a finalidade pretendida sejam recolhidos e tratados. A exatidão exige que os dados pessoais sejam mantidos exatos e atualizados, enquanto a limitação do armazenamento exige que os dados sejam armazenados apenas durante o tempo necessário para a finalidade pretendida.

Integridade e confidencialidade exigem que os dados sejam processados ​​com segurança para protegê-los contra processamento não autorizado ou ilegal e perda acidental. A responsabilidade exige que as organizações sejam capazes de demonstrar conformidade com esses princípios de proteção de dados. A lei de IA da UE, recentemente promulgada, baseia-se no GDPR e classifica os sistemas de IA de acordo com seus níveis de risco. Os sistemas de IA proibidos incluem aqueles que categorizam indivíduos com base em dados biométricos para obter certos tipos de informações sensíveis.

Pesquisadores de segurança descobriram vulnerabilidades em sistemas robóticos que podem permitir a manipulação dos dispositivos ou o acesso a dados sensíveis. Essas vulnerabilidades incluem atualizações de firmware não seguras, dados de usuários não criptografados nos dispositivos e falhas na segurança do PIN para acesso remoto às câmeras. Tais deficiências minam a confiança nas certificações dos fabricantes e destacam a necessidade de medidas de segurança robustas. Os pesquisadores sugerem o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de imagem por máquina que permaneçam ilegíveis para humanos, mas que forneçam aos robôs informações suficientes para navegação, a fim de evitar o uso indevido de dados privados.

A Lei da IA ​​da UE e as normas harmonizadas

O cenário regulatório para IA e robótica está evoluindo rapidamente. A Lei de IA da UE é a primeira estrutura legal abrangente do mundo para inteligência artificial e baseia-se em uma abordagem de risco. Quanto maior o risco, mais numerosos e rigorosos são os requisitos que devem ser atendidos. Os sistemas de IA podem ser classificados como sistemas de IA de alto risco devido à sua relevância para a segurança. Os sistemas de IA de alto risco estão sujeitos a requisitos específicos, incluindo documentação completa com todas as informações necessárias sobre o sistema e sua finalidade para que as autoridades avaliem sua conformidade, informações claras e adequadas para o operador, medidas apropriadas de supervisão humana e alta robustez, cibersegurança e precisão.

A Diretiva de Máquinas estabelece requisitos de segurança para máquinas, incluindo sistemas autônomos e em rede. Ela define comportamento de autodesenvolvimento e máquinas móveis autônomas, mas evita o termo sistema de IA. Um produto como um robô cirúrgico pode estar na interseção de várias regulamentações, como a Diretiva de Dispositivos Médicos, a Diretiva de Máquinas e a Diretiva de IA, todas com implicações para a segurança funcional. A questão central é: qual o conjunto ideal de medidas de redução de risco em relação ao lançamento no mercado, responsabilidade civil e danos à reputação?

As normas harmonizadas especificam os requisitos fundamentais de saúde e segurança estabelecidos por lei. Elas descrevem quais regras técnicas e medidas de gestão de riscos podem ser utilizadas para atender a esses requisitos fundamentais. A conformidade com essas normas indica que os requisitos das leis e regulamentos são atendidos. O sistema de gestão de riscos, baseado na ISO/IEC 42001, é de importância central. Essa norma para sistemas de gestão de IA fornece uma estrutura organizada para a identificação, avaliação e tratamento de riscos.

Ética, preconceito e sustentabilidade

Questões éticas permeiam todos os aspectos do desenvolvimento e implementação da IA ​​física. A falta de um preparo cuidadoso dos dados pode levar a resultados indesejáveis. Viés nos conjuntos de dados gera problemas de equidade, perpetua desigualdades sociais e discrimina minorias. Pior ainda, existe o risco de que informações privadas e confidenciais sejam expostas por meio dos resultados do modelo e caiam em mãos erradas. Antes do treinamento, deve-se avaliar o impacto significativo que um sistema terá na vida das pessoas afetadas. É preciso determinar se é eticamente justificável permitir que um sistema de IA tome decisões para a tarefa em questão e garantir que dados suficientes e representativos estejam disponíveis para todos os grupos afetados.

Os desafios também se estendem à eficiência energética e à sustentabilidade. Robôs humanoides e sistemas de IA física exigem quantidades significativas de energia tanto para operação quanto para o treinamento de seus modelos subjacentes. Tecnologia de baterias, destreza manual, custo-benefício, escalabilidade e governança ética continuam sendo desafios importantes. No entanto, a convergência da redução dos custos de hardware, do aprimoramento da IA ​​e do aumento da escassez de mão de obra está criando um cenário perfeito que favorece a adoção acelerada dessas tecnologias.

Perspectivas futuras e implicações estratégicas

A trajetória de desenvolvimento da IA ​​física e dos sistemas avançados de IA robótica aponta para uma reformulação fundamental do cenário industrial e social nos próximos anos. A convergência de avanços tecnológicos, necessidades econômicas e marcos regulatórios está criando um ambiente que acelera a transformação de projetos-piloto experimentais em ampla adoção comercial.

A revolução dos Modelos Fundamentais na robótica representa um dos pontos de virada mais significativos. Atualmente, há um crescimento exponencial no desenvolvimento de robôs humanoides controlados por Modelos Fundamentais de Robótica. Além do controle autônomo de ponta a ponta de robôs usando esses modelos, os chamados Modelos Fundamentais Mundiais são utilizados para gerar ou replicar dados de treinamento escaláveis ​​para Modelos Fundamentais de Robótica. Para algumas aplicações ainda limitadas, como tarefas manuais simples, repetitivas e cansativas na produção e logística, ou potencialmente até mesmo na forma de robôs domésticos, robôs controlados por Modelos Fundamentais poderão estar disponíveis nos próximos cinco anos. Posteriormente, tarefas mais complexas e exigentes surgirão no médio e longo prazo.

Generalização e gestão de frotas

O desenvolvimento de modelos universais de IA para otimizar frotas de robôs representa uma maneira promissora de superar a fragmentação. Os modelos básicos são projetados para entender e executar uma ampla gama de tarefas em diferentes tipos de robôs. Eles aprendem conceitos e comportamentos gerais, em vez de serem retreinados para cada tarefa específica. O DeepFleet da Amazon e o NavFoM da Galbot permitem o controle de frotas de robôs heterogêneas com um único modelo de IA. O NavFoM é descrito como o primeiro modelo básico de IA para navegação entre diferentes tipos de robôs e tarefas do mundo. Seu objetivo é ensinar a um único modelo de IA o conceito geral de movimento, permitindo que o mesmo modelo central seja usado em uma ampla variedade de tipos de robôs, desde robôs sobre rodas e robôs humanoides até drones.

Os avanços na inteligência espacial por meio de modelos multimodais estão abrindo novas dimensões. A série SenseNova SI baseia-se em modelos multimodais fundamentais já estabelecidos e desenvolve uma inteligência espacial robusta e poderosa. Esses modelos exibem capacidades emergentes de generalização, com ajustes finos em subconjuntos específicos de controle de qualidade (QA) de transformação de visualização 3D, levando a ganhos de transferência inesperados para tarefas relacionadas, mas nunca antes vistas, como a busca de caminhos em labirintos. As capacidades aprimoradas de inteligência espacial abrem possibilidades de aplicação promissoras, particularmente no campo da manipulação corporal, onde melhorias significativas nas taxas de sucesso foram observadas, mesmo sem ajustes adicionais.

Dados sintéticos e o momento ChatGPT da robótica

Os modelos Cosmos World Foundation da Nvidia representam um potencial marco para a robótica, comparável ao ChatGPT. Esses modelos físicos de IA são cruciais para permitir que robôs pratiquem interações do mundo real da forma mais realista possível em simulações 3D. Tais modelos físicos de IA são caros de desenvolver e exigem grandes quantidades de dados do mundo real e testes extensivos. Os modelos Cosmos World Foundation oferecem aos desenvolvedores uma maneira simples de gerar enormes quantidades de dados sintéticos fotorrealistas e baseados em física para treinar e avaliar seus modelos existentes.

O ciclo de investimentos em IA física até 2030 indica fluxos de capital substanciais. As previsões de mercado apontam para um forte crescimento até 2030, com gastos provavelmente atingindo entre US$ 60 bilhões e US$ 90 bilhões em 2026, e um total de gastos em cinco anos entre US$ 0,4 trilhão e US$ 0,7 trilhão. O setor manufatureiro lidera o crescimento, seguido pela logística, enquanto os serviços se expandem à medida que as ferramentas amadurecem. A ABI Research estima um mercado global de robótica de US$ 50 bilhões em 2025 e projeta que ele alcance aproximadamente US$ 111 bilhões até 2030, com uma taxa média de crescimento anual na casa dos 15%.

A IA física está transformando a manufatura, com uma projeção de crescimento de 23% até 2030. O mercado global de IA industrial atingiu US$ 43,6 bilhões em 2024 e está posicionado para um crescimento anual de 23% até 2030, impulsionado por aplicações de IA física na manufatura. Esse desenvolvimento representa uma mudança em relação à automação tradicional baseada em robôs rígidos e pré-programados. A IA física atual integra sistemas de visão, sensores táteis e algoritmos adaptativos, permitindo que as máquinas lidem com tarefas imprevisíveis.

A pressão por IA física surge em um momento crítico, em que as tensões geopolíticas e as interrupções na cadeia de suprimentos aumentam a necessidade de uma manufatura flexível. Os avanços na robótica industrial estão redefinindo a automação e promovendo resiliência e crescimento em setores afetados pela escassez de mão de obra. Em fábricas de automóveis, robôs com IA e capacidade de aprendizado em tempo real estão desempenhando funções antes consideradas complexas demais para máquinas, como soldagem adaptativa ou controle de qualidade em condições variáveis. Prevê-se que essa mudança reduza os custos em até 20% em ambientes de produção de alto volume.

Oportunidades econômicas para a Alemanha e a Europa

As implicações estratégicas para as empresas alemãs e europeias são consideráveis. A escassez de mão de obra qualificada afeta particularmente os setores industrial e logístico, enquanto, simultaneamente, a demanda aumenta. A indústria alemã está sob pressão; a falta de competências está a desacelerar o crescimento, a crescente complexidade exige rápida adaptação, os investimentos em eficiência e resiliência são essenciais e os ganhos de produtividade são fundamentais para a competitividade. A IA física representa uma oportunidade para a Alemanha voltar à vanguarda da indústria. A transformação da indústria alemã não é uma opção, mas uma necessidade.

O desenvolvimento está caminhando em direção a um novo modelo físico fundamental, impulsionado pela inteligência incorporada, que potencialmente dominará a direção multimodal. No mundo real, tudo é repleto de detalhes como contato, fricção e colisão, difíceis de descrever com palavras ou imagens. Se o modelo não conseguir compreender esses processos físicos fundamentais, não poderá fazer previsões confiáveis ​​sobre o mundo. Este será um caminho de desenvolvimento diferente daquele dos principais modelos de linguagem.

O desenvolvimento de IA multimodal vai além do texto. Os modelos multimodais combinam diferentes arquiteturas neurais, como transformadores de visão para entrada visual, codificadores de fala para entrada de áudio e grandes modelos de linguagem para raciocínio lógico e geração de texto, em um único sistema. A área da saúde está se voltando para a entrada sensorial, com a IA multimodal capaz de analisar a voz, o rosto e exames médicos de um paciente para detectar sinais precoces de doenças. Ela não substitui os médicos, mas sim lhes confere uma visão sobre-humana.

A visão de uma IA física operando perfeitamente em nosso ambiente requer mais pesquisa e desenvolvimento para garantir a confiabilidade e a segurança desses sistemas. O futuro poderá testemunhar uma maior integração de softwares de robótica de código aberto, como o ROS, e abordagens de controle local, reduzindo a dependência de serviços em nuvem e dando aos usuários mais controle sobre seus dispositivos. Ao mesmo tempo, fabricantes e órgãos reguladores devem aprimorar continuamente os padrões de segurança e proteção de dados para manter a confiança do usuário e liberar o potencial da robótica de forma responsável.

Os próximos anos serão cruciais para determinar se os projetos-piloto atuais se transformarão em modelos de negócios viáveis. O que é certo, no entanto, é que a combinação da autonomia física e digital moldará o futuro. A IA está deixando seu papel isolado e se tornando parte integrante dos processos e decisões do mundo real. Isso marca o início de uma fase em que sua influência direta será mais palpável do que nunca. O desenvolvimento da IA ​​física e da IA ​​robótica não é o fim, mas sim o início de uma transformação fundamental cujo impacto total só se tornará aparente nas próximas décadas.

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Konrad Wolfenstein

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