A IA generativa (GenAI) não está apenas revolucionando o software, ela está prestes a remodelar o mundo físico de maneiras que podem resolver alguns dos desafios mais urgentes da sociedade.
Um dos mais prementes é a agricultura. À medida que a população global cresce e as condições climáticas se tornam mais instáveis, a capacidade de plantar, cuidar e colher culturas com rapidez e precisão nunca foi tão crítica.
Em regiões que enfrentam escassez de mão de obra e janelas estreitas de plantio, atrasos de apenas alguns dias podem resultar em grandes perdas de produtividade. A GenAI, incorporada em robôs autônomos, oferece uma solução potencial: sistemas capazes de se adaptar a ambientes agrícolas desestruturados e em constante mudança, e de executar tarefas críticas com percepção e flexibilidade em nível humano.
Então, qual o papel que a IA física pode desempenhar na agricultura e as considerações únicas para sua adoção?
Navegando nas Complexidades da IA Física para a Agricultura Moderna
Os ambientes agrícolas são, por natureza, imprevisíveis. Os tipos de culturas variam de um campo para outro. As condições climáticas mudam diariamente, às vezes a cada hora. Poeira, lama e terrenos irregulares dificultam a mobilidade. Essas realidades físicas tornam a automação especialmente desafiadora.
Para que um robô seja útil em uma fazenda moderna, ele precisa fazer mais do que seguir um caminho programado. Ele deve compreender o contexto — discernir entre culturas e ervas daninhas, ajustar suas ações conforme as mudanças do clima e navegar pela paisagem sem danificar as plantas. E tudo isso deve ser feito em tempo real. Diferentemente de um armazém com layout fixo, o campo muda a cada estação.
Da IA Conversacional à IA Física
Sistemas de IA conversacional como o ChatGPT aprenderam a gerar linguagem ao serem treinados com grandes e diversos conjuntos de dados. Esses modelos podem resumir documentos, escrever códigos ou criar imagens porque generalizam conhecimentos por múltiplas modalidades.
A IA física segue um princípio semelhante, mas o aplica ao mundo físico. No caso da agricultura, os modelos de GenAI aprendem como se parecem as culturas saudáveis, como estão organizadas em fileiras, como as ervas daninhas tendem a se agrupar e como a iluminação ou as mudanças sazonais afetam a visibilidade. Quando treinados em condições diversas, esses modelos podem generalizar de uma fazenda para outra ou de um tipo de cultura para vários, permitindo que robôs operem em ambientes desconhecidos, porém relacionados.
Com a GenAI, não estamos mais limitados à automação baseada em regras. Podemos construir sistemas que “compreendem” a variabilidade da natureza — e ainda assim tomam ações decisivas e úteis.
Superando Barreiras Tecnológicas
Construir máquinas inteligentes para ambientes físicos envolve desafios únicos.
Primeiro, muitos robôs operam em áreas sem conectividade com a nuvem. Isso significa que a IA precisa funcionar na borda (edge), em tempo real, com recursos computacionais limitados.
Segundo, esses sistemas precisam ser confiáveis e consistentes. Diferente de aplicações para o consumidor, onde erros podem ser apenas incômodos, falhas no campo podem significar culturas danificadas ou colheitas perdidas.
Terceiro, os dados dos robôs são diferentes dos dados tradicionais em escala da web — eles são espaço-temporais, muitas vezes ruidosos e específicos para determinadas máquinas e sensores. Isso torna o aprendizado mais difícil, mas também mais recompensador. Com técnicas como modelos visão-linguagem (VLMs) e arquiteturas agentes, começamos a ver robôs que conseguem perceber, raciocinar e agir mais como seres humanos.
Visualizando o Futuro da Agricultura
A convergência entre GenAI e robótica autônoma anuncia uma nova era — não apenas na agricultura, mas também em logística, construção, mineração e qualquer domínio em que o mundo físico seja imprevisível e, muitas vezes, perigoso para os seres humanos.
Embora muito do hype em torno da GenAI tenha se concentrado na criação de conteúdo, é nesse campo que o impacto no mundo real será sentido. Quando capacitamos máquinas a entender e operar no mundo físico, não estamos apenas otimizando — estamos resolvendo a escassez de mão de obra, aumentando a segurança alimentar e construindo sistemas mais resilientes para as futuras gerações.
Esta é a GenAI como ela foi concebida: não apenas inteligente, mas incorporada — e trabalhando pelo bem comum.
*Ashutosh Saxena é colaborador da Forbes EUA, fundador e CEO da TorqueAGI, que está desenvolvendo IA física para tornar os robôs mais inteligentes.
