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Tech Trends 2030: a próxima era da IA generativa
Este relatório de tendências tecnológicas explora os desenvolvimentos da IA generativa industrial e seu impacto no setor. Descubra as principais tendências e cenários futuros.
Glossário de inteligência artificial
O campo da IA engloba uma grande variedade de disciplinas e tecnologias. Este glossário dos termos-chave mais importantes pode ajudar a ampliar sua compreensão e a se aprofundar nesse mundo fascinante.
A
A IA agêntica se refere a sistemas avançados de IA que vão além de simplesmente responder a comandos; eles geram conteúdo, executam tarefas de forma autônoma e atingem metas. Esses sistemas combinam recursos de raciocínio, funções de memória e ciclos de feedback para planejar e executar ações de forma independente, geralmente utilizando várias ferramentas digitais e adaptando sua abordagem por meio do aprendizado. Ao contrário da IA tradicional, a IA agêntica pode operar de forma independente e colaborativa com outros agentes de IA, tomando decisões autônomas enquanto interage com diferentes plataformas e sistemas para concluir tarefas complexas.
No contexto industrial, a IA agêntica envolve a implantação de sistemas de IA que podem monitorar, analisar e controlar de forma independente vários aspectos das operações industriais, como manutenção preditiva, controle de qualidade, gerenciamento de estoque ou otimização dos processos de produção.
Inteligência Artificial (IA) se refere ao software que tem a capacidade de aprender e se adaptar. A IA pode resolver tarefas que exigem que ela interprete o significado dos dados de entrada e se adapte aos requisitos. Normalmente, essas são tarefas que antes só podiam ser resolvidas pela inteligência natural. Existem vários tipos de métodos de IA, que diferem significativamente em termos de campos de aplicação, potenciais e riscos associados a eles. Os princípios básicos da IA foram desenvolvidos no século XX. Como todos os métodos de IA exigem grandes quantidades de dados de treinamento, a tecnologia agora está ganhando maior relevância por meio da digitalização e de big data.
Uma tecnologia que permite que informações digitais sejam sobrepostas em ambientes e objetos do mundo real, normalmente usando realidade virtual 3D imersiva. A RA permite uma versão aprimorada do mundo físico, adicionando elementos visuais, sonoros e outros elementos sensoriais digitais.
Sistemas que podem operar sem intervenção humana, como carros autônomos e drones.
Veículos que podem operar sem intervenção humana, como carros e caminhões autônomos.
B
Preconceito ou favoritismo não intencional que pode ocorrer em sistemas de IA devido a dados ou algoritmos de treinamento tendenciosos.
Conjuntos de dados grandes e complexos, geralmente gerados por sensores (industriais), mas também por empresas, organizações e pessoas. Como esses dados geralmente são incompletos, incorretos ou não estruturados, o software que não usa inteligência artificial não consegue processá-los de forma significativa.
C
Um programa alimentado por IA que pode interagir com humanos por meio de comunicação por texto ou voz.
Um tipo de IA que visa replicar processos cognitivos humanos, como percepção, raciocínio e tomada de decisão.
Um subconjunto da IA que permite aos computadores extrair informações de recursos visuais, como imagens e vídeos, para entendê-los e interpretá-los.
Estratégias, medidas e ferramentas para ajudar a proteger as informações digitais de invasores externos. A IA pode ser usada para detectar e prevenir ataques cibernéticos e para identificar e responder a violações de segurança.
D
O processo de analisar e interpretar dados para descobrir insights e tomar decisões informadas.
Sistemas de computador projetados para auxiliar os humanos na tomada de decisões, fornecendo informações e análises relevantes.
Um subconjunto do aprendizado de máquina que envolve o uso de redes neurais com várias camadas para permitir que as máquinas aprendam com os dados.
Um modelo matemático que descreve o comportamento de um objeto ou processo físico. Em um ambiente de simulação, um gêmeo digital pode ser usado para simular o que aconteceria no mundo real se os parâmetros do sistema fossem alterados. Os gêmeos digitais podem ser usados em todo o ciclo de vida do produto, incluindo as fases de projeto, manufatura, operação e serviço. As representações visuais de digital twins parecem e se comportam como suas contrapartes físicas, espelhando a realidade e se adaptando em tempo real ao que está acontecendo lá.
E
A computação de borda é um tipo de arquitetura de sistema que, diferentemente da computação em nuvem, aproxima a computação e o armazenamento de dados das fontes de dados (a “borda”). Isso ajuda a reduzir os tempos de resposta e a quantidade de energia necessária para a transferência de dados. Os sistemas de IA de borda podem ser implementados fisicamente perto do dispositivo de execução real. Esses dispositivos podem executar aplicativos de IA sem estarem conectados à nuvem.
IA projetada para interagir e navegar no mundo físico, geralmente por meio do uso de robôs ou veículos autônomos.
O estudo e a aplicação de princípios morais no desenvolvimento e uso da IA, incluindo questões como preconceito, privacidade e responsabilidade.
IA projetada para ser transparente e explicável, permitindo que os humanos entendam como e por que uma máquina tomou uma decisão específica.
F
É um método de treinamento em aprendizado de máquina em que vários dispositivos separados treinam um modelo de aprendizado de máquina com seu próprio conjunto de dados (separado). Somente os resultados finais são compartilhados com o ator principal na rede.
G
IA projetada para gerar novos conteúdos, como imagens, vídeos e músicas, combinando e aprendendo com o conteúdo existente.
Capacidade de um aplicativo, por exemplo, software CAD, de gerar de forma autônoma várias alternativas de projeto, considerando um conjunto de restrições. Usa técnicas como IA, otimização e simulação.
I
IA industrial se refere à aplicação da IA nas indústrias que formam a espinha dorsal de nossas economias – indústria, infraestrutura, mobilidade e saúde.
Os Modelos de fundação industrial (MFIs) são pré-treinados em dados específicos do setor para entender profundamente a “linguagem” da engenharia, automação e manufatura e permitir uma implantação mais rápida e precisa de soluções de IA. Eles fornecem um ponto de partida padronizado, economizando tempo, recursos e energia por meio de economias de escala. Os MFIs são personalizados para resolver os desafios industriais do mundo real. Eles atuam como a camada de inteligência por trás dos copilotos industriais e facilitam a transferência de conhecimento e a colaboração entre setores. Eles têm suporte não apenas para texto, imagens e áudio, mas também para modelos 3D, desenhos 2D e outras estruturas complexas, como dados de séries temporais específicos do setor (consulte também LLMs multimodais).
A IA de nível industrial denota um nível de qualidade: confiável, segura e confiável, projetada para atender aos rigorosos requisitos e padrões dos ambientes profissionais mais exigentes.
Um termo usado para descrever a quarta revolução industrial, que envolve a integração de IA, IoT e outras tecnologias avançadas na manufatura e na indústria.
A rede de dispositivos técnicos incorporados com sensores, software e conectividade para permitir a troca de dados. A IoT é um dos principais impulsionadores da digitalização e do big data.
K
Um banco de dados que representa o conhecimento como um gráfico de nós e bordas interconectados, usado para aplicativos de IA, como PNL e pesquisa.
L
Um tipo de modelo de linguagem de IA treinado em grandes quantidades de dados, como o GPT-3, para gerar texto semelhante ao de um humano.
M
Um subconjunto da IA que envolve o uso de algoritmos e modelos estatísticos para permitir que as máquinas aprendam com a experiência ou os dados.
Um subconjunto da IA que permite que máquinas com câmeras conectadas extraiam informações visuais para entender e interpretar o ambiente.
Os LLMs multimodais podem entender e processar vários tipos de dados, como texto, imagens, áudio ou dados de sensores, simultaneamente. Eles são integrados a aplicativos como visão computacional, veículos autônomos e robótica. Eles melhoram o reconhecimento de objetos, a compreensão da cena e permitem que as máquinas sigam instruções complexas. Os LLMs multimodais têm o potencial de impactar o processamento e a geração de dados específicos do setor, como séries temporais, modelos 2D e 3D ou dados para visão de máquina, da mesma forma que os LLMs convencionais impactaram o processamento de texto e fala.
N
Um subconjunto da IA que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana.
Uma interface que permite que humanos interajam com computadores usando gestos naturais, fala e outras formas de expressão.
Um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina que é modelado de acordo com a estrutura do cérebro humano e usado para reconhecer padrões nos dados.
Um processo para analisar mudanças na tensão e na corrente de edifícios ou máquinas que compreendem vários subdispositivos para deduzir a contribuição individual de cada dispositivo no sistema.
P
A IA física se refere à integração da inteligência artificial em máquinas, como robôs, que podem sentir seu ambiente e agir dentro dele. Inspirada no ciclo sensório-motor humano, a IA física processa entradas sensoriais (como câmeras 3D ou sensores táteis), gera comandos de controle a partir delas e permite que as máquinas realizem tarefas complexas de forma adaptativa e autônoma em ambientes físicos 3D.
A IA informada pela física, também conhecida como IA sensível à física, refere-se a uma nova classe de métodos de inteligência artificial que incorporam as leis da física diretamente no processo de treinamento. Ao contrário das abordagens convencionais de IA, que dependem fortemente de grandes conjuntos de dados para aprender o comportamento, a IA informada pela física integra restrições baseadas na física para orientar o aprendizado. Isso permite que os sistemas de IA raciocinem e façam previsões mesmo quando os dados do mundo real são limitados, aproveitando nosso conhecimento existente de como o mundo físico funciona. Em vez de aprender apenas com exemplos, esses modelos usam seus conhecimentos de física para direcionar o aprendizado em direção a soluções mais ideais e fisicamente consistentes.
A IA preditiva aproveita a análise estatística e o aprendizado de máquina para identificar padrões em dados operacionais históricos e em tempo real de máquinas e equipamentos, permitindo prever comportamentos futuros, detectar anomalias, prever possíveis falhas e recomendar ações de manutenção. Ele é usado para melhorar a integridade e a confiabilidade dos ativos, reduzir o tempo de inatividade não planejado e apoiar uma tomada de decisão mais rápida orientada por dados em operações industriais.
O uso de modelos estatísticos e de IA para prever eventos ou tendências futuras com base em dados históricos.
O uso da IA para prever quando as máquinas precisarão de manutenção ou reparos, com base em dados em tempo real.
Q
O uso da IA para detectar defeitos e garantir que os produtos atendam aos padrões de qualidade.
R
Um tipo de aprendizado de máquina em que agentes não treinados aprendem uma estratégia por meio de penalidades e recompensas do sistema após ações realizadas.
Aplicativos de IA que atendem aos padrões éticos e morais definidos.
O ramo da engenharia e da IA que se concentra em design, construção e operação de robôs.
S
O uso da IA para analisar e interpretar as emoções e opiniões expressas em texto ou fala.
Uma rede elétrica que usa IA e outras tecnologias avançadas para otimizar a geração, distribuição e consumo de eletricidade.
Hardware especializado, como unidades de processamento gráfico (GPUs) ou dispositivos de ponta habilitados para unidades de processamento de linguagem (LPUs), é uma tendência emergente na IA industrial. Esses dispositivos fornecem poder de computação de alto desempenho na borda, permitindo o processamento em tempo real de algoritmos de IA. Sua integração permite processamento paralelo e desempenho acelerado, resultando em uma execução mais rápida de tarefas complexas de IA. Esse processamento local reduz a latência e a dependência dos recursos da nuvem, tornando-o crucial para aplicativos urgentes. O hardware especializado também oferece suporte a modelos avançados de IA, resultando em insights aprimorados e desempenho aprimorado. Além disso, reduz os custos ao minimizar a necessidade de ampla infraestrutura em nuvem e transferência de dados.
A capacidade das máquinas de reconhecer e interpretar a fala humana.
Um método de aprendizado em que os modelos de aprendizado de máquina são treinados com conjuntos de dados rotulados (conhecidos) para prever um resultado.
Otimização do fluxo de mercadorias e materiais em uma cadeia de suprimentos para reduzir custos e melhorar a eficiência. A IA é frequentemente usada para automação de processos, detecções de ineficiência, garantia de qualidade de mercadorias e previsão de demanda.
Dados artificiais gerados por algoritmos, em vez de eventos do mundo real, usados para treinar e validar modelos de aprendizado de máquina. A qualidade dos dados sintéticos é fundamental. Eles determinam se a IA produzirá resultados aceitáveis após o treinamento.
U
Um método de aprendizado em que os modelos de aprendizado de máquina descobrem padrões e agrupamentos em dados que antes eram desconhecidos (sem rótulos).
V
A realidade virtual (RV) apresenta um ambiente renderizado digitalmente que pode replicar um espaço real, criar uma realidade alternativa ou combinar os dois. O usuário pode explorar o espaço virtual a partir dos limites da casa, do escritório ou do chão de fábrica.
