IA física amadurece nos negócios, mas futuro dos robôs pode ser desenhado pela própria inteligência artificial
Londres sediou nesta semana o primeiro Physical AI and Robotics Summit, evento organizado pela Economist que reuniu fabricantes, operadores e investidores do setor de robótica. Entre os presentes estava Pierre Schurmann, CEO da Nuvini, convidado por Phoebe Wang, Chief AI Officer da companhia, que encerrou o dia participando de um dos painéis. A percepção geral deixada pelo encontro é de que o software dos robôs evolui em ritmo mais acelerado do que todo o restante da cadeia, e que a conversa muda conforme a posição de quem fala: fabricantes discutem modelo, enquanto operadores debatem dados, resistência de equipamentos, seguro e margem.
A abertura ficou a cargo de Russ Tedrake, que deixou a Toyota Research para fundar a Walden Robotics. Seus robôs, humanoides da cintura para cima e equipados com rodas na base, já operam em uma fábrica da Toyota. Quando uma máquina trava, um operador remoto assume o controle por alguns segundos e depois devolve a autonomia ao sistema, no mesmo esquema adotado pela Waymo, que mantém cerca de 70 pessoas acompanhando aproximadamente 3.000 carros. Segundo Tedrake, a inteligência artificial resolve sozinha cerca de 98% dos casos, e ensinar uma tarefa nova exige entre 200 e 300 demonstrações, sem escrever uma linha de código.
Uma das medidas mais úteis do evento veio de Grzegorz Ombach, da Airbus. Para ele, o robô estará efetivamente pronto quando conseguir aprender uma tarefa em 15 minutos, da mesma forma que uma pessoa aprende observando alguém executar a atividade. Enquanto as máquinas dependerem de milhões de exemplos para serem treinadas, permanecerão restritas a aplicações de nicho. O argumento estabelece um parâmetro claro para avaliar o quanto a tecnologia ainda precisa avançar antes de se generalizar.
A apresentação mais realista, na avaliação de Schurmann, foi a de Matt Whelan, da Ocado. A empresa realiza 10 milhões de picks por semana com braços robóticos, termo que designa a operação de coleta de itens em ambientes automatizados. Nesse volume, uma taxa de erro de uma a cada 100 mil tentativas se converte em 100 problemas semanais. Quando uma ventosa captura dois produtos em vez de um, o supermercado precisa presentear o cliente com um item de £5 para poupar alguns centavos de mão de obra. A conclusão apresentada foi direta: um robô pode funcionar muito bem e ainda assim gerar prejuízo.
Outro relato marcante veio de um executivo de logística, segundo o qual o picking por visão, técnica de identificação e coleta de itens por câmeras, acerta entre 99,4% e 99,5% das vezes, índice que ainda obriga a manter pessoas por perto para corrigir falhas. Ele também revelou que a maior resistência à automação não vem do pessoal do armazém, mas da média gerência. Dois questionamentos, porém, permaneceram sem resposta em mais de um painel: quem responde quando o robô erra, se o fabricante, o operador ou quem aprovou a compra, e a quem pertencem os dados gerados por um robô em fábrica que acabam melhorando todas as outras máquinas.
No painel de Phoebe Wang, os temas centrais foram dinheiro e energia. Ela destacou que a chamada IA física, área que reúne inteligência artificial aplicada a máquinas e robôs no mundo real, recebeu US$ 47,4 bilhões em capital de risco no primeiro semestre, volume quase 80% superior ao registrado um ano antes. A Turner Construction informou que data centers já representam perto de 40% de sua carteira de obras, com alguns projetos de 1 gigawatt de capacidade instalados próximos a usinas nucleares. Sobre empregos, Louisa Finlay, da Kier, foi objetiva ao afirmar que funções administrativas vão desaparecer, e que o trabalho restante é comunicar isso às pessoas e promovê-las de volta ao mercado com requalificação.
A reflexão que encerrou o dia, e que mais impressionou o executivo da Nuvini, aponta para um futuro pouco discutido. Ainda não se sabe para onde a IA física vai porque a inteligência artificial ainda não começou a projetar para a própria IA. Por enquanto, são os humanos que desenham os robôs, e desenham o que conhecem: máquinas de duas pernas, carros de quatro rodas, aviões de duas asas, formatos que nascem das limitações físicas das pessoas. Uma IA livre dessas restrições, capaz de executar várias tarefas simultaneamente e mais inteligente do que os sistemas atuais, não teria motivo para trilhar o mesmo caminho, e muito provavelmente não trilhará.
Saído do evento com uma única certeza, Schurmann resume o cenário que se desenha: se os incentivos permanecerem puramente econômicos, os rumos da IA física serão definidos pela própria IA. Os próximos capítulos dessa tecnologia tendem, portanto, a ser construídos menos pela engenhosidade humana e mais pela capacidade das máquinas de se reinventarem, um desdobramento que o setor começa a encarar com realismo crescente, especialmente diante dos desafios de custo, responsabilidade e impacto no trabalho que dominaram os debates em Londres.
