BENEFICIOS DA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) COM OS DADOS DE INTERNET DAS COISAS (IOT)

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Autor: Eduardo Takeshi, Executivo Sênior de Estratégia Tecnológica

O mercado de Internet das Coisas (IoT) continua em expansão no Brasil, e um recente estudo da Statista(1) projeta que os investimentos em IoT no país alcançarão 26 bilhões de dólares até 2029. Algumas iniciativas amplamente discutidas em 2024, como Redes Privativas, Constelações de Satélites voltadas para IoT, Novas Políticas Públicas e a implementação do 5G, serão fatores-chave para esse crescimento. Mas como a Inteligência Artificial (IA) impactará esse mercado? 

Este artigo buscará explorar o que os provedores de nuvem – como AWS, Microsoft, Google e Oracle – estão desenvolvendo com foco no mercado de IoT. Esses provedores desempenham um papel essencial ao oferecer infraestrutura global por meio de modelos de serviços que incluem armazenamento, processamento, gestão de dados e análises avançadas, além de soluções baseadas em Machine Learning, IA e IA Generativa. 

Ciência de Dados e Inteligência Artificial: A Base da IA Generativa

O Google, em parceria com a UPS, destacou o potencial do IoT por meio do projeto “The UPS Network of the Future” durante seu evento anual de 2024 (2). Utilizando o Google Cloud, a empresa digitalizou sua rede logística com o conceito de Digital Twin (ou Gêmeo Digital), combinado com recursos avançados de análise de dados. Essa abordagem transformou a operação da UPS de um modelo reativo para um modelo proativo, reduzindo significativamente a necessidade de intervenção humana.

Figura 1 – Conceito de Digital Twin da UPS com Google Cloud (2)

Com a missão de entregar 20 milhões de encomendas por dia ao redor do mundo, a UPS utiliza etiquetas RFID, antenas e tecnologias do Google Cloud, como:

  • BigQuery: para processar grandes volumes de dados,
  • Google Kubernetes Engine: para simulações,
  • Vertex AI: para integração de módulos, e
  • Looker: para visualização de dados em dashboards.

Essas ferramentas geram e processam dados em tempo real, permitindo decisões mais rápidas e estratégicas.

O conceito de Gêmeo Digital na UPS abrange cinco camadas:

  • Network Twin: monitora o volume de entregas entre regiões e edifícios,
  • Building Twin: simula fluxos dentro dos centros de distribuição,
  • Asset Twin: utiliza dados de caminhões e aviões para manutenção preventiva,
  • Package Twin: representa os pacotes na rede logística permitindo saber em detalhes as condições dos pacotes e rastreamento pois incorpora informações de localização e sensores, e
  • Twin Engine: orquestra as informações de todas as camadas, identificando gargalos e auxiliando na tomada de decisões com base em custos e impacto nos clientes.

Problemas como condições climáticas severas, quedas de energia ou conflitos locais e geopolíticos podem impactar as operações. No entanto, as simulações ponta-a-ponta da cadeia logística permitem ações mais eficientes, otimizando prazos e custos. Esses desafios são semelhantes aos enfrentados no Brasil, o que torna a iniciativa ainda mais relevante no contexto global.

Recursos de IoT de prateleira para uso integrado com Inteligência Artificial

Um aspecto fundamental para a expansão do uso da Inteligência Artificial é a disponibilidade de recursos de prateleira e em modelo como serviço. Em seu último evento, realizado em novembro de 2024, a Microsoft anunciou o lançamento da plataforma “Azure IoT Operations” (3), que anteriormente estava em fase piloto e agora está disponível comercialmente. Isso significa mais funcionalidades, maior cobertura global e incorporação de níveis de serviço.

O “Azure IoT Operations” é uma plataforma de gestão de dados implementada diretamente em dispositivos na infraestrutura do cliente (on-premises). A solução permite a coleta e o envio de dados desses dispositivos para o Azure, utilizando protocolos abertos que são administrados e suportados pela Microsoft. Um diferencial importante é a capacidade de integrar os dispositivos no edge com recursos da nuvem global do Azure.

A plataforma é composta por quatro camadas principais:

  • Gestão de dados: para coleta, armazenamento e processamento eficiente;
  • Modelos de IA no edge: para análises e decisões locais em tempo real;
  • Gestão de recursos: para monitoramento e controle de dispositivos; e
  • Escalabilidade: garantida pelo uso de Kubernetes, permitindo maior flexibilidade e desempenho.

Figura 2 – Componentes do Azure IoT Operations (3)

Foi apresentada uma demonstração de um ambiente de fábrica em conjunto com a Rockwell Automation no qual todos os elementos físicos possuem uma versão digital construídos através de modelos de CAD, mas renderizados em 3D por recursos da NVIDIA Omniverse que estava hospedados no Azure. A parceria entre Microsoft e NVIDIA foi estabelecida para tornar os recursos de IA mais accessível e fácil de utilizar. A importância dessa parceira foi destacada pelo CEO da Microsoft Satya Nadella (4) “Together with NVIDIA, we are making the promise of AI real, helping drive new benefits and productivity gains for people and organizations everywhere”.

Figura 3 – Gêmeo Digital em parceria da Microsoft, Rockwell e NVIDIA (3)

Um dos principais benefícios de visualizar em alta resolução de forma remota, inclusive em um tablet, e ter a informação correta, do lugar correto, do equipamento correto, para rapidamente ter a correção feita e a operação voltar a funcionar e através de um processo eficiente.

O ecossistema formado pela Microsoft é muito amplo e evolui a cada dia, mas já se pode destacar aliancas com Siemens, ABB, PTC, Rockwell, Advantech e integradores como Avanade, DXC, Accenture e NVIDIA.

Inteligência Artificial no Edge: A Busca por Modelos Autônomos e Eficientes

O re:Invent 2024, o grande evento anual da AWS realizado em dezembro, foi palco de diversos lançamentos inovadores relacionados a modelos de Inteligência Artificial. Enquanto os modelos atuais de IA Generativa se baseiam amplamente em dados extraídos da Internet, o evento trouxe uma perspectiva revolucionária ao destacar o uso de informações provenientes de dispositivos IoT (6).

Essa integração irá permitir capacidades avançadas nos seguintes pilares:

  • Fonte de dados multimodal: modelos de IA que combinam imagens, vídeos e sensores IoT para identificar padrões em tempo real.
  • Novos patamares na identificação de causa raiz: sistemas de IA que analisam grandes volumes de dados históricos para isolar rapidamente problemas críticos em uma linha de produção.
  • Modelos adaptativos para detecção de anomalias: algoritmos de IA que aprendem continuamente e se ajustam para detectar falhas sutis em máquinas industriais.
  • Consultas dinâmicas em linguagem natural: assistentes virtuais baseados em IA que permitem técnicos fazerem perguntas como “Por que houve queda na produção ontem?” e obterem respostas claras e objetivas.
  • Alertas, insights e medidas corretivas: soluções de IA que não apenas emitem alertas sobre falhas iminentes, mas também sugerem ações específicas para evitar problemas.

No evento, houve o lançamento do “AWS IoT SiteWise Edge” que é plataforma implementada nos dispositivos IoT em campo que permite integracao com serviços robustos de conectividade e gestão de dados, como o AWS IoT Core, AWS IoT Device Management e o AWS IoTWise. Essa integração permite a utilização de todos os recursos da nuvem da AWS para melhoria dos modelos no edge.

Figura 6 – Integração de Recursos de IoT e IA na AWS (6)

Um exemplo de sucesso dessa tecnologia é a parceria da AWS com a HP para transformar o setor de impressão. Essa colaboração resultou em um aumento de 50% na velocidade de desenvolvimento de novas soluções, ao integrar equipamentos na fábrica da HP com o AWS IoT SiteWise e o uso de modelos de Machine Learning e Large Language Models (LLMs).

O conceito de Agentes ou Assistentes de IA Generativa também foi destaque no evento. A AWS demonstrou como esses assistentes podem ser utilizados em diversas aplicações, como:

  • Agentes industriais: Facilitando a gestão da planta industrial ao combinar informações de sensores, máquinas e sistemas.
  • Agentes embarcados em veículos: Ajudando na condução eficiente ou em sistemas de condução autônoma.
  • Agentes para técnicos: Suporte em atendimento, instalação e manutenção.
  • Agentes integrados a produtos conectados: Melhorando a experiência do usuário com dispositivos inteligentes, como TVs, câmeras e aspiradores.

A AWS também expandiu seu portfólio com o lançamento do AWS IoT SiteWise Assistant, com implementações bem-sucedidas em empresas como Bosch, Toyota e Kone.

Por fim, a aplicação de IA na robótica foi outro ponto de destaque. Com 4,2 milhões de robôs implementados na manufatura globalmente (7), a IA tem potencial para aprimorar a captura e análise de dados em tempo real, melhorar a tomada de decisões locais no edge e otimizar a interação com a nuvem para decisões mais complexas.

Por fim, uma arquitetura de referência que integra inteligência nos robôs por meio de modelos de machine learning (utilizando o AWS IoT Greengrass), aplicados, por exemplo, em tecnologias de visão computacional. Essa abordagem aprimora a experiência ao coletar novos dados, como imagens, vídeos e telemetria, do ambiente em que os robôs operam. Os dados são processados por ferramentas de business intelligence e modelos treinados (como o Amazon SageMaker), permitindo que as informações sejam rapidamente reimplementadas nos robôs de forma ágil e eficiente.

Figura 7 – Integração de Recursos de IoT e IA na AWS (6)

Infraestrutura Híbrida: Um Pilar Estratégico

Para os apaixonados por tecnologia e Fórmula 1, o exemplo da parceria entre a Oracle e a Red Bull Racing é uma verdadeira aula de inovação. Com o uso da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) e seus recursos avançados de Analytics e Data Science, a Red Bull é capaz de realizar até 4 bilhões de simulações em um único dia de corrida. Essas simulações capturam dados de telemetria em tempo real, permitindo à equipe criar cenários estratégicos para vencer competições.

A infraestrutura inclui o Oracle Container Engine for Kubernetes (OKE) e ferramentas de Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD), proporcionando à Red Bull acesso a uma capacidade computacional robusta, exatamente quando necessário, sem exigir grandes investimentos em infraestrutura física. Essas tecnologias são utilizadas para otimizar o desempenho dos carros e motores, além de alimentar sistemas de inteligência artificial que ajudam no treinamento de novos pilotos. Por meio da IA, os engenheiros recebem feedback aprimorado, possibilitando ajustes mais precisos e melhorando o desempenho dos pilotos em pista.

No evento anual da Oracle em 2024, a empresa apresentou o Oracle Alloy, um modelo de negócios inovador que permite que parceiros implementem a infraestrutura OCI diretamente em seus próprios data centers. Essa abordagem leva a tecnologia da Oracle ainda mais próxima dos clientes, reduzindo latência e ampliando o acesso a recursos de ponta.

Para aplicações como IoT e inteligência artificial, onde a baixa latência é essencial, o Oracle Alloy promete ser um divisor de águas. A solução permite combinar processamento local no edge, data centers regionais mais próximos dos clientes e as regiões globais da OCI para acessar o portfólio completo de funcionalidades. Essa arquitetura híbrida não apenas reduz custos desnecessários com envio de dados para a nuvem, mas também cria um ecossistema integrado que atende a diversas demandas, especialmente as relacionadas a IoT e IA.

Conclusão: A integração de IoT e IA molda um futuro mais eficiente e autônomo.

A convergência entre Internet das Coisas e Inteligência Artificial está transformando o cenário tecnológico global, com impactos profundos em setores como logística, manufatura e esportes de alta performance. Iniciativas de infraestrutura híbrida e soluções personalizadas, como as apresentadas por empresas como Oracle, AWS, Microsoft e Google, ilustram o potencial de combinar processamento local e na nuvem para atender às demandas de baixa latência e alta eficiência.

À medida que IoT e IA evoluem juntas, o futuro aponta para um mundo mais conectado, dinâmico e orientado por dados, com benefícios que vão desde avanços na robótica até a criação de ecossistemas digitais inteligentes.

Fontes de Referência

  • Projecao do mercado de IoT no Brasil, fonte Statista

https://www.statista.com/outlook/tmo/internet-of-things/brazil

  • UPS e Google Cloud

https://about.ups.com/us/en/our-stories/innovation-driven/ups-takes-center-stage-at-google-cloud-next–24-and-rfid-journal.html https://about.ups.com/content/dam/upsstories/images/our-stories/innovation-driven/ups-takes-center-stage-at-google-cloud-next-24-and-rfid-journal-conferences/Digital%20twin%20thumbnail%20video.mp4 

  • Lançamento Azure IoT Operations

https://techcommunity.microsoft.com/blog/iotblog/azure-iot-operations-now-generally-available/4282445

  • Press release entre Microsoft e NVIDIA

https://news.microsoft.com/2024/03/18/microsoft-and-nvidia-announce-major-integrations-to-accelerate-generative-ai-for-enterprises-everywhere

https://www.nvidia.com/en-us/omniverse

  • Fotos do Autor
  • AWS re:Invent 2025

https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-reinvent-2024-keynote-live-news-updates

  • Mercado de Robos Industriais

https://ifr.org/img/worldrobotics/Executive_Summary_WR_2024_Industrial_Robots.pdf