Glossário de Inteligência Artificial

Agentic AI refere-se a sistemas avançados de IA que vão além da mera resposta a comandos; geram conteúdo, executam tarefas de forma autónoma e atingem objetivos. Estes sistemas combinam capacidades de raciocínio, funções de memória e ciclos de feedback para planear e executar ações de forma independente, muitas vezes utilizando várias ferramentas digitais e adaptando a sua abordagem através da aprendizagem. Ao contrário da IA tradicional, a IA agentic pode operar de forma independente e colaborativa com outros agentes de IA, tomando decisões autónomas enquanto interagem com diferentes plataformas e sistemas para completar tarefas complexas.

No contexto industrial, a Agentic AI envolve a implantação de sistemas de IA que possam monitorizar, analisar e controlar de forma independente vários aspetos das operações industriais, tais como manutenção preditiva, controlo de qualidade, gestão de inventário ou otimização dos processos de produção.

Inteligência Artificial (IA) refere-se a software que tem a capacidade de aprender e adaptar-se. A IA pode resolver tarefas que exigem que ela interprete o significado dos dados de entrada e se adapte aos requisitos. Tipicamente, são tarefas que antes só podiam ser resolvidas pela inteligência natural. Existem vários tipos de métodos de IA, que diferem significativamente em termos dos seus campos de aplicação, das suas potencialidades e dos riscos a eles associados. 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 está agora a ganhar maior relevância crítica através da digitalização e big data.

Uma tecnologia que permite sobrepor informação digital em ambientes e objetos do mundo real, tipicamente utilizando Realidade Virtual 3D imersiva. A AR permite uma versão melhorada do mundo físico, adicionando elementos digitais visuais, sonoros e outros elementos sensoriais.

Sistemas que podem operar sem intervenção humana, como carros autônomos e drones.

Veículos que podem operar sem intervenção humana, como carros autônomos e camiões.

Preconceito ou favoritismo não intencional que possam ocorrer em sistemas de IA devido a dados ou algoritmos de treino tendenciosos.

Conjuntos de dados grandes e complexos, muitas vezes gerados por sensores (industriais), mas também por empresas, organizações e pessoas. Como esses dados são frequentemente não estruturados, incompletos ou incorretos, o software não alimentado por IA geralmente não pode processá-los de forma significativa.

Um programa alimentado por IA que pode interagir com humanos através de comunicação de texto ou voz.

Um tipo de IA que visa replicar processos cognitivos humanos, como a perceção, o raciocínio e a tomada de decisão.

Um subconjunto de IA que permite aos computadores extrair informação de elementos visuais, como imagens e vídeos, para os compreender e interpretar.

Estratégias, medições e ferramentas para ajudar a proteger informações digitais de atacantes externos. A IA pode ser utilizada para detetar e prevenir ataques cibernéticos, e para identificar e responder a falhas de segurança.

O processo de análise e interpretação de dados para descobrir insights e tomar decisões informadas.

Sistemas informáticos que são concebidos para auxiliar os seres humanos na tomada de decisões, fornecendo informações e análises relevantes.

Um subconjunto de Machine Learning que envolve o uso de redes neurais com múltiplas camadas para permitir que as máquinas aprendam com os dados.

Um modelo matemático que descreve o comportamento de um objeto ou processo físico. Num ambiente de simulação, um gémeo 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 durante todo o ciclo de vida do produto, incluindo as fases de design, fabricação, operação e serviço. As representações visuais dos gémeos digitais parecem e comportam-se como as suas contrapartes físicas, espelhando o mundo real e adaptando-se em tempo real ao que ali se passa.

Edge Computing é um tipo de arquitetura de sistema que, ao contrário da computação em nuvem, aproxima a computação e o armazenamento de dados das fontes de dados (o “edge”). Ajuda a reduzir os tempos de resposta e a quantidade de energia necessária para a transferência de dados. Os sistemas Edge AI podem ser implementados fisicamente perto do dispositivo de execução real. Estes dispositivos podem executar aplicações de IA sem estarem ligados à cloud.

IA que é desenhada para interagir e navegar no mundo físico, muitas vezes através do uso de robôs ou veículos autónomos.

O estudo e aplicação de princípios morais no desenvolvimento e uso da IA, incluindo questões como viés, privacidade e responsabilização.

IA que é concebida para ser transparente e explicável, permitindo que os humanos compreendam como e porque é que uma máquina tomou uma decisão específica.

É um método de treino em machine learning onde vários dispositivos separados treinam um modelo de machine learning com o seu próprio conjunto de dados (separado). Apenas os resultados finais são partilhados com o ator principal da rede.

IA que é concebida para gerar novos conteúdos, tais como imagens, vídeos e música, combinando e aprendendo com conteúdos existentes.

Capacidade de uma aplicação, por exemplo, software CAD, para gerar autonomamente uma série de alternativas de projeto, dado um conjunto de restrições. Utiliza técnicas como IA, otimização e simulação.

IA industrial refere-se à aplicação da IA nas indústrias que formam a espinha dorsal das nossas economias — indústria, infraestruturas, mobilidade e saúde.

Os Modelos de Fundação Industrial (IFMs) são pré-treinados em dados específicos do setor para compreender profundamente a “linguagem” da engenharia, automação e manufatura e permitir uma implementação mais rápida e precisa de soluções de IA. Fornecem um ponto de partida padronizado, poupando tempo, recursos e energia através de economias de escala. Os IFMs são adaptados 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. Suportam não só texto, imagens e áudio mas também modelos 3D, desenhos 2D e outras estruturas complexas, tais como dados de séries temporais específicos da indústria (ver também LLMs multimodais).

IA de nível industrial denota um nível de qualidade; fiável, seguro e fiável, concebido para responder aos rigorosos requisitos e padrões dos ambientes profissionais mais exigentes.

Um termo usado para descrever a quarta revolução industrial, que envolve a integração da 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.

Uma base de dados que representa o conhecimento como um gráfico de nós e arestas interligados, utilizado para aplicações de IA como PNL e pesquisa.

Um tipo de modelo de linguagem de IA que é treinado em grandes quantidades de dados, como o GPT-3, para gerar texto semelhante ao humano.

Um subconjunto de IA que envolve o uso de algoritmos e modelos estatísticos para permitir que as máquinas aprendam com a experiência ou com os dados.

Um subconjunto de IA que permite às máquinas com câmaras acopladas extrair informação visual para a compreensão e interpretação do seu entorno.

Os LLMs multimodais podem compreender e processar vários tipos de dados - como texto, imagens, áudio ou dados de sensores - simultaneamente. Estão integrados em aplicações como visão computacional, veículos autónomos 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 da indústria - como séries temporais, modelos 2D e 3D, ou dados para visão mecânica - da mesma forma que os LLMs convencionais impactaram o processamento de texto e fala.

Um subconjunto da IA que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana.

Uma interface que permite aos humanos interagir com os computadores utilizando gestos naturais, fala e outras formas de expressão.

Um tipo de algoritmo de Machine Learning que é modelado segundo a estrutura do cérebro humano e é usado para reconhecer padrões em dados.

Um processo de análise de alterações na tensão e corrente de edifícios ou máquinas que compreendem múltiplos sub-dispositivos para deduzir a contribuição individual de cada dispositivo no sistema.

IA física refere-se à integração da inteligência artificial em máquinas — como robôs — que podem sentir o seu ambiente e agir dentro dele. Inspirada no ciclo sensório-motor humano, a IA física processa entradas sensoriais (como câmaras 3D ou sensores táteis), gera comandos de controlo a partir delas e permite que as máquinas realizem tarefas complexas de forma adaptativa e autónoma em ambientes físicos, 3D.

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 treino. 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 a aprendizagem. Isso permite que os sistemas de IA raciocinem e façam previsões mesmo quando os dados do mundo real são limitados, alavancando o nosso conhecimento existente de como o mundo físico funciona. Em vez de aprender apenas com exemplos, estes modelos usam os seus conhecimentos de física para orientar a aprendizagem para soluções mais óptimas e fisicamente consistentes.

IA Preditiva aproveita a análise estatística e a aprendizagem automática para identificar padrões em tempo real e dados operacionais históricos de máquinas e equipamentos, permitindo-lhe prever comportamentos futuros, detetar anomalias, prever potenciais falhas e recomendar ações de manutenção. É utilizado para melhorar a integridade e a fiabilidade dos ativos, reduzir o tempo de inatividade não planeado e apoiar a tomada de decisão mais rápida baseada em dados nas operações industriais.

O uso de IA e modelos estatísticos para prever eventos futuros ou tendências com base em dados históricos.

O uso da IA para prever quando as máquinas vão precisar de manutenção ou reparos, com base em dados em tempo real.

A utilização da IA para detetar defeitos e garantir que os produtos cumprem os padrões de qualidade.

Um tipo de Machine Learning onde agentes não treinados aprendem uma estratégia através de penalidades e recompensas do sistema após ações executadas.

Aplicações de IA que cumprem padrões éticos e morais definidos.

O ramo da engenharia e IA que se concentra no projeto, construção e operação de robôs.

O uso da IA para analisar e interpretar as emoções e opiniões expressas em texto ou discurso.

Uma rede elétrica que utiliza IA e outras tecnologias avançadas para otimizar a geração, distribuição e consumo de eletricidade.

Hardware especializado, como Graphics Processing Units (GPUs) ou dispositivos de ponta habilitados para LPUs (Language Processing Units), é uma tendência emergente na IA industrial. Estes dispositivos fornecem poder de computação de alto desempenho na borda, permitindo o processamento em tempo real de algoritmos de IA. A sua integração permite um processamento paralelo e um desempenho acelerado, resultando numa execução mais rápida de tarefas complexas de IA. Este processamento local reduz a latência e a dependência dos recursos da nuvem, tornando-o crucial para aplicações sensíveis ao tempo. O hardware especializado também suporta modelos avançados de IA, levando a insights aprimorados e melhor desempenho. Além disso, reduz os custos minimizando a necessidade de uma extensa infraestrutura cloud e transferência de dados.

A capacidade das máquinas de reconhecer e interpretar a fala humana.

Um método de aprendizagem onde os modelos de machine learning são treinados com conjuntos de dados rotulados (conhecidos) para prever um resultado.

Otimização do fluxo de bens e materiais numa cadeia de abastecimento para reduzir custos e melhorar a eficiência. A IA é frequentemente utilizada para automação de processos, detecções de ineficiência, garantia de qualidade de bens e previsão de procura.

Dados artificiais gerados por algoritmos em vez de eventos do mundo real que são usados para treinar e validar modelos de Machine Learning. A qualidade dos dados sintéticos é crítica. Determina se a IA produzirá resultados aceitáveis após o treino.

Um método de aprendizagem onde os modelos de Machine Learning descobrem padrões e agrupamentos em dados anteriormente desconhecidos (não rotulados).

A Realidade Virtual (VR) apresenta um ambiente digitalmente renderizado que pode replicar um espaço real, criar uma realidade alternativa ou combinar os dois. O utilizador é capaz de explorar o espaço virtual a partir dos confins de casa, escritório ou chão de fábrica.