Evolução da Inteligência Artificial

Algumas pessoas imaginam a inteligência artificial (IA) como um conceito absoluto e inamovível, como se fosse uma realidade única. No entanto, a IA é um campo de pesquisa científica em constante expansão. Desde as primeiras concepções rudimentares dessa disciplina, em meados do século XX, a evolução da IA tem tomado distintas velocidades em diferentes épocas, impulsionada por avanços tecnológicos, investimentos econômicos e grandes talentos. A história da IA se desenvolveu em paralelo à própria evolução humana, ampliando seu significado inicial para além da imaginação.

Dos primeiros conceitos ao aprendizado automático

Em seus inícios, a inteligência artificial se concentrava em regras lógicas e programação específica para replicar a inteligência humana. Com o passar do tempo, a explosão do big data na década de 1990 revolucionou a maneira como tratamos esse tema. A capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados permitiu que os sistemas de IA extraíssem padrões complexos e tomassem decisões mais fundamentadas. 

Essa mudança para a análise massiva de dados foi um marco crucial na evolução da IA, abrindo caminho para a implementação generalizada do aprendizado automático ou  machine learning. Esse tipo de aprendizado se tornou a espinha dorsal da IA contemporânea. 

À medida que os algoritmos de machine learning aprendem com os dados disponíveis, eles são capazes de se adaptar e melhorar sua precisão sem intervenção humana direta. Essa perspectiva dinâmica levou a alguns desenvolvimentos significativos em áreas como reconhecimento facial e de voz, campanhas de marketing altamente segmentadas e sistemas de recomendação, transformando radicalmente a maneira como interagimos com a tecnologia atualmente. 

O desenvolvimento de redes neurais e 'deep learning'

No decorrer da evolução da inteligência artificial, à medida que as demandas de processamento se tornaram mais complexas, surgiu a necessidade de contar com estruturas mais sofisticadas. É nesse contexto que aparecem as redes neurais, inspiradas no funcionamento do sistema nervoso humano, capazes de aprender e se adaptar por meio de camadas interconectadas.

O acesso a recursos computacionais em massa fornecidos pela tecnologia de cloud computing abriu a possibilidade de armazenar e processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente na nuvem. Isso, por sua vez, proporcionou um ambiente ideal para o treinamento de modelo de aprendizagem ou deep learning. 

Essa convergência de redes neurais avançadas e o poder da nuvem levaram a avanços extraordinários na capacidade das máquinas de entender e aprender padrões ainda mais complexos. A interconexão desses elementos abriu caminho para aplicações práticas em campos como a visão computacional, o processamento de linguagem natural (usado por assistentes virtuais) e a tomada de decisões autônomas. 

IA na automação industrial: uma visão geral de sua história

Historicamente, a automação industrial procurou se aprofundar na mecanização de processos para melhorar a eficiência e a produção. Foi na década de 1960 que a robotização do trabalho despontou com o surgimento da computação e da robótica. Os robôs industriais, programados para realizar tarefas específicas, começaram a desempenhar um papel fundamental na cadeia de produção, oferecendo maior precisão e velocidade em comparação com as operações humanas.

A esses robôs industriais se juntaram os cobots, ou robôs colaborativos; tendências como a hiperautomação ou a automação de processos digitais (DPA); e tecnologias inovadoras como os gêmeos digitais, réplicas virtuais à imagem e semelhança de um produto — a turbina de um avião ou as pás de um aerogerador, por exemplo — aos quais são incorporados dados em tempo real. Em definitiva, estamos imersos atualmente na chamada quarta revolução industrial, em que a automação e a robótica estão convergindo com a inteligência artificial.

A integração estratégica da IA em ambientes industriais não apenas impulsiona a produtividade, mas também redefine a natureza do trabalho, criando um paradigma em que humanos e máquinas colaboram para atingir maiores níveis de desempenho.

Da IA analítica à IA generativa

Ao longo da evolução da inteligência artificial, fomos testemunhas de uma transição importante em que passamos de uma perspectiva analítica a modelos generativos. A inteligência artificial analítica, que usa dados para extrair padrões, deu seus primeiros passos na década de 1950 com a criação de programas capazes de executar tarefas lógicas e resolver problemas com base em dados históricos. A IA generativa está incorporada há muito tempo em nossa vida digital através de casos cotidianos como a recomendação de conteúdos personalizados com base em nossos interesses e preferências. 

Foi na década de 2010 que surgiram os principais avanços nos modelos de inteligência artificial generativa, programados para criar dados a partir de padrões estatísticos extraídos com aprendizado automático, como as redes adversárias generativas (GANs) e os modelos de linguagem autorregressivos. Esses modelos podem ajudar a produzir textos e imagens inéditos de forma rápida e eficiente a partir da entrada (input, em seu nome em inglês) do usuário.

No entanto, foi somente em 2020, quando a Open AI publicou seu Generative Pre-Trained Transformer (GPT-3), que esse tipo de IA se tornou acessível ao público em geral. A ferramenta representou um novo marco essencial na evolução da inteligência artificial que causou um verdadeiro furor internacional e, por sua vez, abriu novos debates éticos e jurídicos sobre os desafios da IA e seu papel no futuro humano imediato.

Iberdrola e inteligência artificial

A Iberdrola, como a empresa privada de energia que mais investe em P&D+i no mundo, está comprometida há décadas com a inovação como uma variável estratégica que afeta todos os nossos negócios e atividades. Isso inclui, obviamente, a contribuição do Grupo para a evolução da IA em nossas operações e serviços.

Estas são algumas histórias de sucesso e seus usos:

• Meteoflow. Este sistema integrado usa IA para prever variáveis climáticas de médio e longo prazo em qualquer tipo de instalação renovável. Desenvolvido pela Iberdrola Renovables, o projeto Meteoflow se tornou uma referência, com índices de precisão superiores aos de outras soluções do mercado.

• Assistente Avançado Inteligente (ASA, em sua sigla em espanhol). A plataforma ASA permite que um cliente se conecte a qualquer solução elétrica digital disponível em uma residência, sendo capaz de gerenciá-las de forma automática graças aos serviços de IA da Amazon Web Services, com o objetivo melhorar sua eficiência e maximizar a economia de eletricidade. Com esse serviço, os usuários assumem um papel ativo na transição energética.

• Winesolar. A primeira usina agrovoltaica inteligente da Espanha conta com rastreadores inteligentes que adaptam o disposição dos painéis solares às necessidades dos vinhedos, procurando regular a incidência do sol e a temperatura por meio do sombreamento. Um algoritmo de IA controla esses rastreadores para otimizar a produção fotovoltaica e, ao mesmo tempo, proteger os vinhedos. 

• IA4TES. No âmbito do Programa Missões de P&D em Inteligência Artificial no setor de Energia do Século XXI, lideramos o projeto IA4TES Link externo, abra em uma nova aba. (Inteligencia Artificial para la Transición Energética Sostenible), focado nas tecnologias habilitantes em IA, tanto nos novos algoritmos avançados de inteligência quanto nos novos paradigmas de governança de dados e inteligência de dados distribuídos.