Nos últimos anos, a tecnologia de Inteligência Artificial tem evoluído de forma exponencial; e os avanços não devem parar por aí. Em breve, nosso mundo será invadido por máquinas que não apenas executarão tarefas, mas também pensarão, analisando os contextos complexos e justificando suas decisões. Assustadora a perspectiva, não é mesmo? Mas é isso que ocorrerá, pelo que tudo indica!

Esse é o universo da Reasoning AI, uma inteligência com capacidade de raciocínio lógico que está prestes a transformar o próprio conceito de engenharia. Confira mais detalhes no artigo a seguir, do Engenharia 360!

Entendendo o conceito de Reasoning AI

Recentemente, passamos a conviver muito mais com as inteligências artificiais; elas estão presentes em sistemas financeiros, escolares e empresariais. Contudo, já iniciamos uma nova era tecnológica com a exploração da Reasoning AI. Traduzindo, agora é possível acessar IAs com capacidade de raciocínio, cujo trabalho vai além da simples análise de dados e respostas pré-programadas, alcançando um nível mais próximo do pensamento humano ao tomar decisões complexas.

Enquanto os sistemas tradicionais de Inteligência Artificial focam em respostas rápidas baseadas em padrões aprendidos, essa nova tecnologia seria capaz de pausar seu trabalho, refletir, conectar informações, pesar cenários e responder. E mais, ela pode se adaptar a contextos dinâmicos, avaliando múltiplas possibilidades e justificando suas escolhas de forma lógica e estruturada.

Funcionamento de um sistema de Reasoning AI

Os cientistas explicam que o modelo Reasoning AI é construído sobre dois pilares fundamentais:

• Base de conhecimento: onde estão armazenadas informações estruturadas como grafos, ontologias e redes semânticas.
• Motor de inferência: responsável por aplicar regras lógicas e algoritmos para processar essas informações e chegar a uma decisão.

Durante as operações, o sistema segue três etapas. Num primeiro momento, ele recebe as informações (seja de modo estruturado ou não estruturado), que podem ser textos, imagens ou dados de sensores. Depois, a IA faz uma busca em bases de dados relevantes para contextualizar os dados recebidos. Por fim, seguindo um processamento lógico, seu motor de inferência aplica técnicas de raciocínio para formular respostas considerando regras, experiências passadas e objetivos.

Tipos de raciocínio usados no Reasoning AI

Existem diversos tipos de raciocínio implementados nos sistemas de IA com capacidade de raciocínio. Alguns dos mais relevantes são:

• Raciocínio dedutivo: parte de princípios gerais para chegar a conclusões específicas.
• Raciocínio indutivo: extrai generalizações a partir de observações específicas.
• Raciocínio abduzido: busca a explicação mais provável para um conjunto de fatos.
• Raciocínio fuzzy: trabalha com graus de verdade, útil em situações ambíguas.
• Raciocínio probabilístico: usa estatísticas para avaliar diferentes resultados possíveis.
• Raciocínio espacial e temporal: ajuda em navegação, automação e simulações dinâmicas.
• Raciocínio neuro-simbólico: combina aprendizado profundo com lógica simbólica, aumentando a robustez e a interpretabilidade das decisões.

Cada tipo de raciocínio pode ser aplicado de acordo com a necessidade do problema a ser resolvido, tornando o Reasoning AI uma ferramenta altamente adaptável.

Possíveis aplicações de sistemas Reasoning AI na engenharia

Os sistemas de Reasoning AI já oferecem inúmeros benefícios para o setor de engenharia. Isso inclui a redução de erros operacionais, agilidade na tomada de decisão – mesmo diante de imprevistos -, personalização de soluções com base em dados contextuais e históricos, e automação inteligente de tarefas repetitivas. A boa notícia é que as IAs com raciocínio podem ser aplicadas a projetos de pequeno, médio e grande porte com pouca adaptação.

São exemplos de aplicações para sistemas Reasoning AI na engenharia:

Engenharia Civil

Diagnóstico de falhas em infraestruturas industriais, otimização de processos construtivos, gerenciamento de riscos em grandes projetos, análise de solo e recomendação de materiais, previsão de falhas estruturais em obras, simulação de desastres naturais e medidas preventivas, monitoramento de pontes, edifícios e barragens com sensores inteligentes.

Engenharia Mecânica e Manutenção Industrial

Detecção preditiva de falhas em máquinas industriais, recomendação de peças com base em histórico de uso, otimização de logística interna em fábricas, linhas de produção autônomas e inteligentes na indústria 4.0.

Engenharia de Software e Sistemas

Identificação de bugs e vulnerabilidades em softwares, automação de testes e sugestões de correções em sistemas, otimização de interfaces de software com base no comportamento do usuário, tomada de decisão autônoma em sistemas de transporte e manufatura.

Engenharia Biomédica

Diagnóstico médico e manutenção de equipamentos hospitalares.

Engenharia de Energia e Sustentabilidade

Gerenciamento de redes elétricas inteligentes e sustentáveis, tomada de decisão autônoma em sistemas de energia, modelagem de impactos ambientais, otimização de consumo energético e gestão de resíduos, monitoramento de ecossistemas em tempo real.

Perspectivas para o futuro do Reasoning AI na engenharia

Segundo especialistas de mercado, nos próximos anos, as empresas ao redor do mundo devem aumentar seus investimentos em infraestrutura de IA, inclusive com servidores acelerados para Reasoning AI. Neste contexto, podemos prever grandes oportunidades para os engenheiros. Tais profissionais são vistos como parceiros estratégicos da tecnologia, jamais podendo ser superados pelos chatbots em sua capacidade de análise, criatividade e inovação.

No entanto, apesar do potencial da Inteligência Artificial, os pesquisadores ainda precisam superar certas barreiras para que o Reasoning AI possa ser adotado em grande escala – por hora eles apostam tudo na computação quântica. A falta de informações completas e isentas de viés compromete o raciocínio da inteligência, e os chatbots enfrentam dificuldades com nuances culturais e éticas, gerando desconfiança. Além disso, o processamento de raciocínio complexo exige alto poder de hardware e consumo energético.

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Fontes: Olhar Digital, IBM, AISERA.

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