A evolução da inteligência artificial voltada ao ambiente físico, conhecida como “IA física”, representa uma nova etapa na interação entre seres humanos e máquinas inteligentes. Essa tecnologia busca ultrapassar a simples execução de comandos ou a geração de textos, imagens e vídeos, ao capacitar robôs e dispositivos a perceberem, raciocinarem e agirem autonomamente no mundo real. A discussão sobre esse avanço ocorreu na última quarta-feira, dia 12, durante o evento São Paulo Beyond Business (SP2B), que contou com a participação de especialistas de destaque, incluindo Patrícia Florissi, diretora de tecnologia da Google Cloud; Samuel Salomão, da Speedbird Aero; e Bruno Eisinger, da Infinite Foundry.
A proposta da IA física envolve a capacidade de máquinas interpretarem informações provenientes de diferentes sentidos, como visão, audição e sensores de movimento, além de compreenderem o ambiente ao seu redor. Essa abordagem exige que os sistemas consigam interpretar cenários complexos, prever possíveis desdobramentos de suas ações e tomar decisões de forma autônoma. Segundo a Google, essa nova fase da robótica representa uma evolução significativa, na qual máquinas deixam de seguir apenas automações pré-programadas para utilizar modelos de percepção, raciocínio e navegação baseados em dados do mundo físico.
Na prática, já existem robôs capazes de perceber seu espaço de atuação e decidir suas ações com base nas informações coletadas. Sistemas de IA embarcada, utilizados em inspeções em locais sem conectividade constante, processam parte dessas informações diretamente nos dispositivos, o que reduz a dependência de conexão com a nuvem e diminui as chances de interpretações equivocadas, ou “alucinações”, como são chamadas na área.
De acordo com Patrícia Florissi, uma compreensão fundamental para essa transformação é perceber que a IA não se limita aos grandes modelos de linguagem, que funcionam como autocompletadores de palavras, mas deve lidar com múltiplos tipos de dados simultaneamente. Ela compara essa multimodalidade à experiência sensorial humana, como sentir cheiro, textura e sabor ao cozinhar, o que permite às máquinas uma compreensão mais próxima do ambiente em que atuam. Além disso, a construção de “modelos de mundo” (world models) é essencial para que a IA compreenda relações de causa e efeito, aprendendo com experimentos e interações, além de vídeos de tarefas cotidianas, para prever consequências de suas ações.
Outra ferramenta importante nesse cenário são os gêmeos digitais, que criam representações virtuais de máquinas, fábricas ou operações reais. Essa tecnologia permite simular diversas situações antes de executá-las no mundo físico, facilitando testes, ajustes e treinamentos que seriam caros, demorados ou perigosos em ambientes reais. Essa combinação de simulação, dados em tempo real e IA tem se mostrado fundamental para o desenvolvimento de sistemas físicos mais autônomos, capazes de aprender e atuar com maior eficiência.
No setor industrial e de logística, essa evolução já é visível. Segundo Samuel Salomão, da Speedbird Aero, o setor aéreo, por exemplo, exige que drones operem de forma segura e eficiente em ambientes complexos, o que demanda sistemas capazes de tomar decisões autônomas, coordenar voos e lidar com maior volume de operações. A crescente quantidade de dispositivos autônomos impõe também o desafio da interoperabilidade, ou seja, a capacidade de diferentes máquinas e sistemas trocarem informações de forma segura e eficiente, com protocolos que garantam a compreensão mútua, principalmente em ambientes com múltiplos fornecedores e tecnologias distintas.
Por fim, os especialistas discutiram as perspectivas de convivência entre máquinas e humanos. Patrícia Florissi acredita que o futuro será marcado por uma relação híbrida, onde humanos e máquinas coexistirão de forma colaborativa. Já Bruno Eisinger adverte para a necessidade de cautela, ressaltando que o aumento da autonomia das máquinas traz questões relacionadas à responsabilidade, segurança e limites de atuação, que precisam ser discutidas e regulamentadas. Samuel Salomão complementa, destacando que a resistência à adoção de novas tecnologias tende a diminuir à medida que as pessoas passam a entender seus usos e benefícios, consolidando essa nova fase da inteligência artificial no cotidiano.
