IA física ensinará robôs a raciocinar no mundo real

IA física ensinará robôs a raciocinar no mundo real Nova geração de máquinas deixará de seguir roteiros fixos para aprender com o ambiente e tomar decisões autônomas Máquinas capazes de perceber o ambiente ao seu redor, interpretar o que estão vendo e executar tarefas de forma autônoma são a nova fronteira robótica. Hoje, na linha de montagem industrial, robôs desempenham funções para as quais foram treinados, seguindo rotinas fixas e pré-programadas, mas, se algo sair do script, eles se perdem. Por exemplo: se devem encaixar peças e uma se move, o robô não consegue pegá-la e colocá-la no lugar. Com a inteligência artificial generativa rodando na ponta, ele conseguirá “raciocinar” e recalcular a rota. A capacidade que robôs, veículos, drones ou cobots (robôs colaborativos) possuem de perceber, “pensar” e agir no mundo real avança. Os humanoides poderão igualar as habilidades humanas em inteligência, percepção e destreza até 2030, segundo pesquisa da Bain & Company. “Por ora, a revolução está restrita ao mundo virtual. A IA física vai fazer isso no mundo físico e lidando com os átomos. Quando a gente lida com os átomos, desbloqueia um potencial de automação inteligente que nunca tivemos antes”, diz Lucas Brossi, sócio da Bain & Company e líder de IA para América do Sul. Robôs autônomos versáteis conseguem compreender instruções, se adaptar a ambientes e aprender com a experiência. “Os robôs vão entender a situação e tomar a decisão, o que requer poder computacional e não pode haver latência”, diz Marcel Saraiva, diretor GSI da divisão enterprise da Nvidia para a América Latina. Ele avalia o estágio atual como inicial. Há mais de uma década, o Senai Cimatec criou, em parceria com o Instituto Alemão de Inteligência Artificial e Robótica (DFKI) e a Shell Brasil, o FlatFish, um drone autônomo submarino idealizado para inspecionar e monitorar infraestruturas submarinas complexas, desde águas rasas até 3 mil metros de profundidade, sem intervenção humana ou auxílio de embarcações de apoio. Naquela época, o desenvolvimento se baseou em modelos de algoritmo de aprendizado de máquina e de reconhecimento de imagem. Agora, o trabalho visa a embarcar inteligência artificial generativa para o drone tomar decisões autônomas. Um dos desafios é produzir pequenos modelos de linguagem (SLMs), deixando-os o mais enxutos e especializados possível. “Um grande problema é que essas IAs consomem muita energia e o veículo autônomo tem carga de energia reduzida”, pondera Oderdan Pinheiro, pesquisador-líder da área de IA do Senai Cimatec. “Hoje, as IAs generativas são reativas e instrumentalizadas por seres humanos que precisam dar o primeiro passo. O que se está preparando em laboratório é a IA ter racionalidade para não precisar ser instrumentada e funcionar de forma autônoma”, acrescenta Pinheiro. Outro exemplo é o carro autônomo. Fernando Osório, coordenador do Centro de Robótica da USP (CRob/USP), está escrevendo um artigo sobre percepção tridimensional para veículos, por meio de laser e sensores tridimensionais que fazem a varredura do ambiente para reconstruir os objetos em 3D. Há 15 anos, a USP de São Carlos conta com carro sem motorista andando no campus e que agora está em sua quarta geração. Um dos desafios por vencer é, por exemplo, quando avistar um saco plástico na rua, o veículo entender que pode passar por cima e não frear bruscamente. “Vivemos no mundo 3D. O textual, ainda que a informação seja extremamente rica, não é uma representação fiel. As câmeras e o digital estão em toda parte, mas são uma projeção 2D, em pixel, sem traduzir a percepção de espaço. Já o 3D é voxel, elemento volumétrico, e isso traz uma mudança gigante”, diz Osório. A demanda pela IA física é impulsionada por um fator estrutural. “A projeção de 1,9 milhão de vagas não preenchidas na manufatura até 2033 mostra que as empresas não poderão depender apenas da mão de obra humana. A IA física é uma resposta prática para um problema que os fabricantes enfrentam hoje, e não um conceito distante”, aponta Marc Segura, presidente da divisão de robótica da ABB Robotics Division. Para escalar a IA física, a ABB aliou-se à Nvidia. A parceria integra as bibliotecas do Omniverse ao RobotStudio para eliminar o gap entre o aprendizado em ambiente virtual e a performance dos robôs no mundo real. “O RobotStudio HyperReality permite aos fabricantes treinar robôs virtualmente com até 99% de precisão no ambiente real, reduzindo o tempo de configuração em até 80%, cortando custos em até 40% e acelerando o tempo de chegada ao mercado em 50%”, enumera Segura. A Foxconn testa a solução na montagem de eletrônicos de consumo. Conheça o Valor One Acompanhe os mercados com nossas ferramentas