Para especialista do IEEE, IA generativa é determinante para transformação digital da indústria, com ganhos para empresas, redução de custos e aumento de produtividade

Segundo o cientista Paulo Miyagi, membro sênior do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE, maior organização profissional técnica do mundo dedicada ao avanço da tecnologia em benefício da humanidade), a ênfase, no atual momento, é em IA generativa, devido à relação custo/benefício. Esse tipo de tecnologia tem o potencial de aprender padrões complexos a partir de uma base de dados e otimizar e acelerar processos, reduzindo custos. Ajuda na automatização das funções, que deixam de ser realizadas manualmente, reflete em ganhos para a empresa, que passa a reduzir custos e ganha o aumento da produtividade. Como professor da Escola Politécnica (Poli)/USP, o especialista faz parte de um grupo de pesquisadores que utiliza a plataforma Inteligência Artificial e Soluções para Manufatura Inteligente (IAsmin) no Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (IPT).

Domínio da IA generativa: estratégico para indústria nacional

O domínio da IA generativa é estratégico para a indústria nacional, garante Miyagi. Tanto que entidades como a Financiadora de Estudos e Projetos (Finep), o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), a Fundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e outras similares financiam trabalhos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) na área.

Porém, no cenário da indústria brasileira, não basta investir em IA Generativa e outras tecnologias, alerta. Um outro desafio é demonstrar que a Indústria 4.0 não se resume a aplicações de IA, sistemas de informação e comunicação, robotização, manufatura aditiva, cibersegurança etc. O conceito de Indústria 4.0 é de um ambiente em que todos os ativos desse tipo de atividade econômica são identificados e acessados tanto do ponto de vista lógico como físico pelos envolvidos na concepção, no projeto, na fabricação, na manutenção e no descarte de produtos.

"Isto posto, uma das principais dificuldades no Brasil é a implementação de um sistema que assegure esse ambiente. Como existe o Modelo de Referência para Arquitetura da Indústria 4.0 (RAMI 4.0, na sigla em inglês), o desafio, do ponto de vista prático, é como cada indústria pode fazer essa migração", afirma Miyagi. Algumas das linhas de pesquisa com a IAsmin têm o objetivo de viabilizar a transformação digital da indústria brasileira e incluem monitoramento e controle em tempo real, digital twin, interoperabilidade e integração da cadeia, sistemas autônomos, robótica e máquinas-ferramenta. Os trabalhos estão relacionados a diferentes problemas indicados por empresas.

Ainda segundo Miyagi, as principais demandas para a aplicação de IA visando o padrão de Indústria 4.0 no Brasil são: visão computacional, reconhecimento de padrões, coleta e tratamento de dados, automação de dados, integração de cadeia produtiva e segurança cibernética. Além da plataforma IAsmin existem outras iniciativas da FAPESP, do CNPq, entre outras entidades, que reúnem cientistas de universidades e de empresas para fomentar a P&D relacionadas à IA.

O especialista conclui afirmando que o avanço da Indústria 4.0 passa pelo conhecimento dos trabalhos realizados na Plattform Industrie 4.0, desenvolvida na Alemanha, e das propostas de entidades como a Industrial Digital Twin Association (IDTA) e sistemas de classificação padronizados, como o e-cl@ss.