40 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A ascensão da IA no setor industrial A inteligência artificial está a revolucionar as operações de assemblagem. Graças aos elevados investimentos nesta área, a IA está a tornar-se uma potência nestas operações, e é vital que as empresas a adotem, em vez de a temerem, para prosperarem no competitivo panorama industrial. A inteligência artificial (IA) já não é apenas uma palavra de ordem. Com os avanços na aprendizagem automática e na aprendizagem profunda (deep learning) ao longo da última década, juntamente com investimentos e investigação significativos por parte de empresas líderes, a IA estabeleceu-se como uma componente crucial das operações industriais, tornando-se uma força transformadora no setor. As grandes empresas tecnológicas estão a liderar a revolução nesta área e a desencadear uma corrida desenfreada pela autoridade digital; uma tendência impulsionada pelo imenso potencial da tecnologia para melhorar a eficiência e a inovação. Este aumento na adoção da IA é evidente nas despesas de capital significativas dos gigantes da tecnologia, que investiram quase 29,1 mil milhões de dólares em negócios de IA generativa em 2023. Este ano, espera-se que o total de investimentos de capital de grandes corporações, como Apple, Google e Amazon, suba para 200 mil milhões de dólares. A CORRIDA ÀS ARMAS DA IA Em geral, o panorama industrial está a adotar rapidamente a IA para se manter competitivo. A multinacional Atlas Copco está a tirar partido da tecnologia nas suas fábricas e armazéns inteligentes. O controlo de qualidade baseado em IA, por exemplo, está a redefinir as normas de fabrico. A Antwerp Product Company da Atlas Copco utiliza algoritmos avançados e aprendizagem automática para realizar inspeções visuais, garantindo que cada produto cumpre normas de montagem rigorosas. Esta deteção precoce de erros reduz o desperdício, minimiza o retrabalho e melhora a integridade do produto, levando a uma maior qualidade e satisfação do cliente. As capacidades de IA autónomas podem deixar algo a desejar, e as suas limitações são claras. Por exemplo, os sistemas de IA ainda são propensos a gerar informações inexatas ou falsas. No entanto, quando diferentes tipos de tecnologia de IA são combinados, o seu sucesso é significativamente amplificado. Como demonstrado num artigo recente do The Economist, a combinação de diferentes tipos de IA para trabalhar em tarefas individuais e especializadas tem mais impacto do que confiar numa única peça de software. Os modelos individuais de IA têm de trabalhar em tarefas sequencialmente, o que é limitativo; ao passo que vários sistemas de IA, tal como as equipas humanas, podem lidar com diferentes funções em simultâneo e de forma mais eficiente.
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