Atualmente, à escassez crescente de mão-de-obra em diversos setores soma-se a necessidade de manter a competitividade, tornando a adoção da robótica não apenas uma vantagem estratégica, mas uma verdadeira necessidade para muitas empresas.
Esta transformação não se limita à indústria. Da agricultura à logística, da construção civil aos serviços de saúde, a robótica está a ser aplicada como solução para responder a desafios estruturais da nossa sociedade, como o envelhecimento da população, a necessidade de maior eficiência nos processos e de maior valor acrescentado nos produtos, ou, simplesmente, a falta de pessoas disponíveis para desempenhar determinadas tarefas.
No entanto, um robot tradicional, programado para executar tarefas repetitivas e com algum nível de perceção, já não é suficiente para enfrentar os desafios atuais. Os cenários de aplicação contemporâneos exigem sistemas mais flexíveis, capazes de atuar e tomar decisões em ambientes dinâmicos e imprevisíveis.
Neste contexto, a Inteligência Artificial (IA) assume-se como um motor impulsionador da robótica, dotando os sistemas robóticos de capacidades avançadas de perceção do meio envolvente, aprendizagem e adaptação a situações desconhecidas.
Apesar da necessidade crescente, a integração e operação de sistemas robóticos baseados em IA continuam a ser exigentes e a requererem conhecimentos especializados, sobretudo por motivos de segurança. Uma falha de IA num sistema robótico pode originar acidentes graves, especialmente em ambientes partilhados com humanos.
A IA generativa surge como uma abordagem promissora para mitigar estas dificuldades, ao disponibilizar ferramentas que aceleram a transição da robótica para aplicação em contextos reais, introduzindo novas capacidades ao nível da perceção, compreensão de cenários e tomada de decisão. Estes sistemas apresentam potencial para permitir que os robots possam “raciocinar”, “planear”, se adaptar ao mundo real, e partilhar o espaço com humanos e outros equipamentos de forma segura. A IA generativa pode ser utilizada para produzir grandes volumes de dados de treino, essenciais para a aprendizagem dos robots. Alternativamente, os próprios robots podem gerar dados através da interação entre si, criando milhões de cenários e situações virtuais destinados ao treino e à validação. Os modelos de linguagem de grande escala, Large Language Models, permitem que os humanos instruam os robots de forma mais natural, quer de modo direto quer indireto, sendo essas instruções automaticamente decompostas em sequências de ações específicas. Estes modelos podem também gerar código para robots, simular diferentes comportamentos com vista à seleção das soluções mais eficientes, aprender com os erros e ajustar as ações em tempo real.
O potencial prometido pela IA generativa é, sem dúvida, motivador. No entanto, quando se trata de robótica, importa considerar que estamos a falar de máquinas que podem partilhar o espaço com seres humanos e nas quais a segurança constitui um aspeto crítico. Os sistemas de IA apresentam elevados níveis de acerto, mas também falham, e essas falhas podem apresentar perigo para o humano que partilha o espaço com o robot. Enquanto não dispusermos de mecanismos eficazes para mitigar essas falhas, a sua aplicação massiva não ocorrerá de forma imediata. Iremos, de facto, observar uma evolução na sua aplicação, com a IA generativa a tornar-se progressivamente mais presente na robótica. Contudo, será um processo gradual.
Pedro Neto
Universidade de Coimbra
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