Inteligência artificial física: quais são os impactos na robótica colaborativa?

Quando olharmos para trás, em 10, 20 ou 50 anos, para o dia 30 de novembro de 2022, é bem possível que o recordemos como um ponto de virada histórico.

O lançamento do ChatGPT pode muito bem ser visto como o início de uma era de uso generalizado da IA e, desde aquele dia, inteligência artificial e machine learning se tornaram o grande assunto das conversas.

Tudo isso apesar do fato de que inteligência artificial e machine learning não são tecnologias novas. Nós as conhecemos há décadas, mas a revolução recente se deve, simplificando, principalmente aos avanços no poder de computação, que finalmente nos permitem lidar com as enormes quantidades de dados necessárias para enfrentar as tarefas complexas para as quais estamos começando a usar IA.

As empresas por trás de tudo isso, como a NVIDIA, estão desfrutando de um crescimento extraordinário.

O fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, destacou o poder transformador da Generative AI, prevendo uma grande mudança na computação. “A interseção entre IA e computação acelerada está prestes a redefinir o futuro”, afirmou Huang, abrindo caminho para discussões sobre inovações de ponta, incluindo o campo emergente da IA física, que está prestes a revolucionar a automação robótica.

Mas agora, em meados de 2025, que progresso fizemos na revolução da IA física?

Aqui vamos fazer uma comparação da robótica com o desenvolvimento dos carros autônomos. A indústria automotiva definiu cinco níveis para a transição da condução manual à totalmente autônoma. Atualmente, a indústria ainda não está no nível 5, como experimentos recentes nos EUA mostraram, mas o lado positivo é que existem muitas tecnologias de nível 2, 3 ou 4 ao longo do caminho que podem ter um grande impacto. Como o adaptive cruise control em carros, que transformou um processo totalmente manual em algo semi-automatizado, tornando a condução mais suave, fácil e segura.

O mesmo vale para a robótica. A AI certamente nos levará, um dia, a robôs humanoides capazes de pensar e descobrir sozinhos como resolver problemas, sem programação prévia; isso seria o nível 5. Mas, assim como nos carros autônomos, veremos (e já estamos vendo) muitos avanços nos níveis 2, 3 e 4 que estão gerando valor real para as empresas.

Um desses avanços, por exemplo, pode ser visto na logística. Em parceria com a Siemens e a Zivid, desenvolvemos uma solução em que um cobot realiza separação de pedidos com total autonomia, com base no software SIMATIC Robot Pick AI da Siemens e na tecnologia de visão da Zivid.

Comparado aos processos manuais, isso aumenta significativamente a velocidade e a precisão no cumprimento de pedidos em armazéns, ajudando os centros logísticos a atenderem à crescente demanda global, ao mesmo tempo em que lidam com a dificuldade cada vez maior de atrair mão de obra para esse tipo de trabalho manual.

Chegar a um robô humanoide de nível 5 dependerá, entre muitas outras coisas, de uma tecnologia de visão e software excepcionais, em um nível que ainda não alcançamos. Mas as inovações tecnológicas intermediárias estão, no caminho, entregando muito valor.

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É evidente que, ao olhar para o potencial disruptivo da IA física, ainda temos muito caminho pela frente, apesar dos grandes avanços feitos em 2023 e 2024.

Olhando adiante, destacamos três impactos que a IA física terá na robótica:

1. ELIMINAR A NECESSIDADE DE ESPECIALISTAS

Claro que ainda precisaremos de engenheiros de robótica, integradores e outros profissionais qualificados no futuro. Mas o potencial da automação robótica é tão grande que não há como haver um especialista em cada chão de fábrica (como setor, cobots atingiram apenas cerca de dois por cento do mercado potencial atual).

Muitas tarefas em robótica ainda requerem um especialista. Com a IA, em breve poderemos remover alguns dos obstáculos atuais, o que acelerará significativamente a introdução de robôs em muitas áreas.

2. PADRONIZAÇÃO DE SOLUÇÕES

Se olharmos para os desafios enfrentados pela indústria de automação, os problemas são muito semelhantes entre diferentes empresas. Com a IA generativa, estamos cada vez mais aptos a padronizar tanto os problemas quanto as soluções e, assim, criar comportamentos robóticos reutilizáveis.

Não é preciso reinventar a roda toda vez que um novo robô é instalado, e a IA pode ajudar com isso, tornando a integração e o retorno sobre o investimento muito mais rápidos.

- Leia também: O uso de robôs com inteligência artificial

3. MELHORA NA CAPACIDADE DOS ROBÔS DE OPERAR EM AMBIENTES IMPREVISÍVEIS

Assim como aconteceu na solução logística mencionada anteriormente, a tecnologia de visão com feedback em tempo real de câmeras 3D é um grande viabilizador não apenas da navegação autônoma, mas também da detecção de obstáculos.

Essa capacidade abre possibilidades para introduzir robôs fora do ambiente altamente estruturado do chão de fábrica; por exemplo, na construção civil, onde os robôs precisam lidar com variações de projeto enquanto trabalham lado a lado com os operários.

Na Universal Robots, já temos inúmeros parceiros em nosso ecossistema fazendo grandes avanços com aplicações baseadas em IA. E, assim como tantas outras tendências de automação que veremos nos próximos anos em diferentes aplicações e setores, a IA estará no centro do progresso futuro.

Entre em contato com nossos consultores e saiba mais sobre as vantagens de implementar um cobot na sua indústria.

FAQ – Perguntas frequentes sobre IA física e robótica colaborativa

O QUE É IA FÍSICA?

IA física é a aplicação de inteligência artificial em sistemas robóticos e mecatrônicos capazes de interagir com o mundo físico. Ela integra capacidades de percepção, decisão e ação em robôs que atuam em ambientes reais.

QUAL A DIFERENÇA ENTRE IA GENERATIVA E IA FÍSICA?

IA generativa refere-se à capacidade dos algoritmos de criar novos conteúdos (textos, imagens, códigos etc.). Já a IA física aplica esses algoritmos em sistemas robóticos que executam tarefas físicas, como movimentar objetos ou operar máquinas.

QUAIS SETORES JÁ UTILIZAM IA FÍSICA COM SUCESSO?

Logística, manufatura, construção civil e inspeção industrial já adotam soluções de IA física com resultados concretos, como cobots que realizam picking autônomo ou robôs que navegam por canteiros de obras.

A IA VAI SUBSTITUIR TODOS OS ESPECIALISTAS HUMANOS?

Não. A IA tende a complementar e ampliar o trabalho dos especialistas. Ela reduz a necessidade de intervenção humana em tarefas repetitivas ou complexas, mas o papel dos profissionais continuará essencial para supervisão, integração e desenvolvimento de novas soluções.

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