A Inteligência Artificial (IA), atualmente, já faz parte da rotina de milhões de pessoas, muitas vezes de forma tão natural que a gente nem percebe. Ela está presente em aplicativos, serviços online, dispositivos inteligentes e até em interações cotidianas com tecnologia. Quem nunca fez uma pergunta ao ChatGPT? Traduziu algo no Google Tradutor? Ou usou o Google Maps para se guiar? Na engenharia, essa transformação é ainda mais marcante. Seja no chão de fábrica, em laboratórios, escritórios ou canteiros de obras, a IA tem se mostrado uma aliada poderosa para otimizar tarefas, tomar decisões mais embasadas e resolver problemas complexos de maneira eficiente e precisa.
Primeiramente, a Inteligência Artificial pode ser definida como a área da ciência da computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprender, tomar decisões, reconhecer padrões, entender linguagens, resolver problemas e até criar conteúdos. Diferente de um programa comum, que apenas segue comandos pré-definidos, a IA é capaz de adaptar seu comportamento com base em dados, experiências ou contexto. Ou seja, seria como ensinar uma máquina a aprender sozinha. Dentro desse universo da IA existem quatro principais conceitos que se complementam e que a tornam tão “poderosa”, eles são:
- Machine Learning (Aprendizado de Máquina): A IA aprende com dados e melhora com a experiência, sem ser programada diretamente para cada tarefa.
- Redes Neurais Artificiais:Sistemas inspirados no cérebro humano, usados para reconhecer padrões complexos como imagens e sons.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): Permite que máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana, como em tradutores ou assistentes virtuais.
- IA Generativa:Cria conteúdos novos (textos, imagens, músicas etc.) com base em exemplos anteriores, como o ChatGPT.
Dentro do âmbito da Engenharia, a Inteligência Artificial é utilizada de diferentes formas, desde a interpretação de um grande volume de dados até prever comportamentos, assim otimizando decisões que levariam muito tempo ou exigiriam testes manuais. Exemplos disso são em processos industriais, onde a IA pode ser usada para ajustar automaticamente parâmetros operacionais, tornando linhas de produção mais estáveis e econômicas. Na área de projetos, ela auxilia com modelagens que simulam e preveem o comportamento de sistemas antes mesmo de sua construção. A manutenção de equipamentos também se beneficia, com algoritmos que detectam padrões de falha e evitam paradas inesperadas. Essas contribuições oferecem aos engenheiros a capacidade de tomar decisões com base em cenários reais e não apenas suposições.
Em cada especialidade da Engenharia a IA pode oferecer colaborações específicas dentro daquela área. Na Engenharia Química, por exemplo, ela é usada em alguns aspectos como na otimização de processos industriais para ajustar automaticamente parâmetros de operação em reatores, trocadores de calor, colunas de destilação e outros equipamentos, com base em metas de eficiência, segurança ou economia. NoControle Avançado de Processos, sistemas com IA são capazes de prever o comportamento futuro de um processo químico e agir de forma preventiva para mantê-lo dentro de faixas seguras e ideais, superando os métodos de controle clássico. No desenvolvimento de novos produtos e materiais, combinando IA com simulações moleculares, é possível prever propriedades de materiais, catalisadores ou solventes antes mesmo de produzi-los, acelerando a inovação. E também ajuda na sustentabilidade e eficiência energética, identificando pontos de desperdício de energia, consumo excessivo de matérias-primas ou emissão de poluentes, permitindo ações rápidas para tornar o processo mais verde.
O uso da Inteligência Artificial traz ganhos significativos para o dia a dia do engenheiro como a redução de erros, economia de tempo e recursos e a possibilidade de foco em tarefas mais estratégicas e criativas. A IA complementa o trabalho humano, ampliando o que somos capazes de fazer. Apesar das muitas vantagens, a implementação da IA também traz desafios. É necessário investimento em infraestrutura, capacitação técnica e adaptação cultural. Além disso, há preocupações éticas relacionadas à transparência dos algoritmos, uso responsável dos dados e impactos no mercado de trabalho. O avanço da IA está transformando o perfil do engenheiro. Cada vez mais, espera-se que profissionais da área saibam lidar com dados, programar em linguagens básicas e entender como essas tecnologias funcionam. Para estudantes, é uma oportunidade valiosa de ampliar sua formação e se destacar no mercado. A Inteligência Artificial está deixando de ser um diferencial e se tornando parte do “básico” que todo engenheiro precisa conhecer.
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Referências:
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