Page 39 - Revista EAA - Edição 99

além de possibilitar níveis crescentes de autonomia.O
desenvolvimento e certificação de software para esses sis-
temas trazem o desafio de incorporar ao desenvolvimento
tradicional os componentes de aprendizagem de máquina,
com modelos e dados, além de sua integração à plataforma
de hardware e um novo processo de desenvolvimento que
leve em conta a garantia da qualidade do treinamento do
modelo (figura 3).

Gestão do ciclo
de vida

Figura 1 – Investimentos corporativos globais em IA do produto baseada
em dados

Ferramentas de aprendizagem de máquina têm capacidade
de enriquecer os métodos tradicionais de engenharia com
a mineração de dados históricos. A variedade de aplicações
possíveis passa por prognóstico de saúde de componentes,
assistência na concepção de perfis de voo, otimização de leis
de controle e calibração de sensores.
Além disso, modelos substitutos e gêmeos digitais evo-
luídos por IA criam uma trilha digital que permite simular
o produto ao longo de todo o seu ciclo de vida (figura 4).

Assistentes digitais
Figura 2 – Número de publicações de IA no mundo Boa parte do enorme volume de in-
vestimentos e pesquisas mostrados nas
figuras 1 e 2 vai para inteligência arti-
A inteligência artificial é uma tecnologia crítica nesta jor- ficial generativa e grandes modelos de
nada de evolução tecnológica. Esse protagonismo é justifica- linguagem. Esses modelos são treinados com um enorme
do pela evolução notável e capacidade de atrair investimentos volume de dados e conseguem gerar novos conteúdos em
e cérebros. Segundo o relatório anual de inteligência artificial várias modalidades a partir de interações que simulam o
publicado pela Universidade de Stanford, os investimentos processo criativo humano (figura 5). É uma área eferves-
corporativos globais em inteligência artificial triplicaram nos cente que apresenta novas soluções impactantes em um rit-
últimos dez anos (figura 1) e o número de publicações cien- mo muito acelerado e cujas possibilidades são tão grandes
tificas vêm crescendo a taxas expressivas (figura 2). quanto os desafios a serem superados.
O conhecimento produzido a partir de tantos recursos apre- Esta tecnologia vem amadurecendo neste momento e é
senta oportunidades de criar capacidades inéditas em novos possível que as aplicações realmente disruptivas ainda este-
produtos e novas competências aos processos de engenharia. jam distantes no horizonte. Como passo inicial temos hoje
a possibilidade de estudar e testar ferramentas que ajudam
Sistemas embarcados em treinamento, produtividade e qualidade atividades de
Técnicas de IA desempenham um pa- engenharia, como desenvolvimento de software, escrita de
pel-chave na habilitação da automação documentos técnicos, análise de requisitos, design e ideação
avançada em sistemas embarcados. de produtos. O trabalho de engenharia em breve pode estar
Elas aumentam muito a capacidade de vivendo a era dos assistentes digitais.
processamento de grandes volumes de dados provenientes
de sensores e comunicação máquina-máquina. Isso resul- Fatores críticos de sucesso
ta em sistemas altamente automatizados que incorporam Empresas de base tecnológica são essencialmente fábricas
uma nova camada cognitiva que simplifica operações e de dados. Todos os registros coletados em sistemas, ma-
auxilia os pilotos em situações de alta carga de trabalho, quinário e processos precisam poder ser libertados de seus

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