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Tendências tecnológicas 2030: A próxima era da IA generativa
Este relatório Tech Trends explora desenvolvimentos generativos de IA industrial e o seu impacto na indústria. Descubra as principais tendências e cenários futuros.
Glossário de Inteligência Artificial
O campo da IA engloba uma vasta gama de disciplinas e tecnologias. Este glossário dos termos-chave mais importantes pode ajudar a ampliar a sua compreensão e aprofundar-se neste mundo fascinante.
A
A IA Agentic 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 faz interface com diferentes plataformas e sistemas para completar tarefas complexas.
No contexto industrial, a Agentic AI envolve a implementação de sistemas de IA que podem 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 se adaptar. A IA pode resolver tarefas que exigem que ela interprete o significado dos dados de entrada e se adapte aos requisitos. Tipicamente, estas são tarefas que antes só podiam ser resolvidas por inteligência natural. Existem vários tipos de métodos de IA, que diferem significativamente em termos dos seus campos de aplicação, dos seus potenciais e dos 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 formação, a tecnologia está agora a ganhar maior relevância crítica através da digitalização e big data.
Uma tecnologia que permite sobrepor informações digitais em ambientes e objetos do mundo real, normalmente usando Realidade Virtual 3D imersiva. AR permite uma versão melhorada do mundo físico adicionando elementos visuais, sonoros e outros elementos sensoriais digitais.
Sistemas que podem funcionar sem intervenção humana, tais como carros autónomos e drones.
Veículos que podem operar sem intervenção humana, como carros autônomos e camiões.
B
Preconceito ou favoritismo não intencional que pode 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 muitas vezes não estruturados, incompletos ou incorretos, o software não alimentado por IA geralmente não pode processá-los de uma forma significativa.
C
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, tais como percepção, raciocínio e tomada de decisão.
Um subconjunto da IA que permite aos computadores extrair informações de elementos visuais, como imagens e vídeos, para os compreender e interpretar.
Estratégias, medições e ferramentas para ajudar a proteger 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 análise e interpretação de dados para descobrir insights e tomar decisões informadas.
Sistemas informáticos que são concebidos para ajudar os seres humanos a tomar 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 digital twin pode ser usado para simular o que aconteceria no mundo real se os parâmetros do sistema fossem alterados. Os gémeos digitais podem ser utilizados durante todo o ciclo de vida do produto, incluindo as fases de design, fabrico, 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 lá está a acontecer.
E
A 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 (a “borda”). 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 nuvem.
IA que é concebida 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 preconceito, privacidade e responsabilidade.
IA que foi concebida para ser transparente e explicável, permitindo que os humanos compreendam como e porque é que uma máquina tomou uma decisão específica.
F
É um método de treino em aprendizagem automática onde vários dispositivos separados treinam um modelo de aprendizagem automática com o seu próprio conjunto de dados (separado). Apenas os resultados finais são partilhados com o ator principal da rede.
G
IA concebida para gerar novos conteúdos, tais como imagens, vídeos e música, combinando e aprendendo com o conteúdo existente.
Capacidade de uma aplicação, por exemplo, software CAD, de gerar autonomamente uma série de alternativas de design dado um conjunto de restrições. Usa técnicas como IA, otimização e simulação.
I
A Industrial AI 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 para 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 desafios industriais do mundo real. 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, como dados de séries temporais específicos da indústria (ver também LLMs multimodais).
A IA de nível industrial denota um nível de qualidade; fiável, seguro e fiável, concebido para cumprir os requisitos e padrões rigorosos 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
Uma base de dados que representa o conhecimento como um gráfico de nós e arestas interconectados, usado para aplicações de IA como PNL e pesquisa.
L
Um tipo de modelo de linguagem de IA que é treinado em grandes quantidades de dados, como GPT-3, para gerar texto semelhante ao humano.
M
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 da IA que permite às máquinas com câmaras acopladas extrair informações visuais para compreender e interpretar o 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. 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 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 aos humanos interagir com computadores usando 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 para analisar alterações na tensão e corrente de edifícios ou máquinas que compreendem vários subdispositivos para deduzir a contribuição individual de cada dispositivo no sistema.
P
A 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 executem tarefas complexas de forma adaptativa e autónoma em ambientes físicos e 3D.
A IA informada sobre a 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. Isto permite que os sistemas de IA raciocinem e façam previsões mesmo quando os dados do mundo real são limitados, aproveitando 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 ideais e fisicamente consistentes.
A IA preditiva aproveita a análise estatística e o aprendizado de máquina para identificar padrões em tempo real e dados operacionais históricos de máquinas e equipamentos, permitindo-lhe prever comportamentos futuros, detectar anomalias, prever potenciais falhas e recomendar ações de manutenção. É usado para melhorar a integridade e a fiabilidade dos ativos, reduzir o tempo de inatividade não planeado e apoiar uma 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 de IA para prever quando as máquinas precisarão de manutenção ou reparos, com base em dados em tempo real.
Q
O uso de IA para detectar defeitos e garantir que os produtos cumprem os padrões de qualidade.
R
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 design, construção e operação de robôs.
S
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 unidades de processamento gráfico (GPUs) ou dispositivos de borda habilitados para Unidades de processamento de linguagem (LPUs), 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 de 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 usada 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.
U
Um método de aprendizagem onde os modelos de Machine Learning descobrem padrões e agrupamentos em dados anteriormente desconhecidos (sem rótulo).
V
A Realidade Virtual (VR) apresenta um ambiente renderizado digitalmente que pode replicar um espaço real, criar uma realidade alternativa ou combinar os dois. O utilizador pode explorar o espaço virtual a partir dos confins de casa, escritório ou chão de fábrica.
