A IA física, como este braço limitado por força e potência, ficará mais inteligente graças à matemática e à colaboração, diz um vice-presidente da UR. Fonte: Robôs Universais
A indústria da robótica está a evoluir mais rapidamente do que nunca e os sinais do que vem a seguir já são visíveis. Como alguém focado em moldar o futuro da automação, vejo quatro tendências que redefinirão a forma como a IA física cria valor.
Desde matemática mais inteligente e comportamentos cooperativos até IA específica do setor e uma nova economia de dados, eis o que prevejo que será mais importante nos próximos anos.
1. A matemática preditiva é uma revolução silenciosa para a IA física
O próximo grande salto na robótica não virá do {hardware}; virá da matemática. Hoje, os robôs são reativos: respondem às entradas e adaptam-se em tempo actual. Amanhã, eles vão antecipar.
Os robôs aprendem tarefas como montagem por meio de demonstração e aprendizado por reforço. Fonte: Robôs Universais
Técnicas matemáticas emergentes, como números duais e jatos, estão silenciosamente remodelando a forma como pensamos sobre a modelagem da mudança. Essas ferramentas permitem que os sistemas capturem não apenas o que acontece quando um robô se transfer, mas também como esses movimentos se propagam por todo o ambiente. Isso significa otimização mais rápida, planejamento de cenários mais rico e controle adaptativo que parece quase intuitivo.
Think about robôs que pudessem prever o impacto de um ajuste de caminho antes de executá-lo ou simular vários cenários “e se” em milissegundos. Isto não é ficção científica. É uma evolução pure de como calculamos derivadas e prevemos o comportamento do sistema. Embora estes métodos ainda estejam em grande parte em investigação, o seu potencial para transformar a robótica é inegável.
Na minha opinião, a inteligência preditiva definirá a próxima geração de automação. A questão não é se esta mudança irá acontecer, mas quando e quem irá liderar o caminho.
2. Robôs para passar do solo à sinergia
A aprendizagem por imitação se tornará uma capacidade definidora na próxima onda de automação. Hoje, a maioria dos robôs opera como unidades independentes, gerenciadas por sistemas de frota centralizados ou rotinas pré-programadas.
Amanhã, aprenderão uns com os outros e com os humanos — alguns guiados, outros autónomos — formando equipas adaptativas que partilham comportamentos e estratégias em tempo actual. Esta evolução baseia-se em pesquisas onde os robôs não apenas seguem a trajetória de um líder, mas também observam, imitam e refinam ações de forma colaborativa, permitindo a coordenação dinâmica sem roteiros rígidos.
Industrial fornecedores de robótica lançaram as bases com gerenciamento de frota e sincronização movimento para sistemas multi-braços, mas a verdadeira aprendizagem peer-to-peer e a auto-organização ainda estão emergindo. No entanto, estou certo de que em 2026 veremos implantações reais aproveitando modelos físicos de IA aprendidos por imitação.
E os benefícios são claros:
- Configuração mais rápida – e reconfiguração de fluxos de trabalho sem programação complexa
- Resiliência melhorada quando as condições mudam inesperadamente
- Pure humano-robô colaboraçãoonde os robôs seguem intuitivamente a intenção humana ou o ritmo de um robô mestre
Como segurança padrõesa comunicação entre robôs e as ferramentas de orquestração amadurecem, esperam que a colaboração baseada na imitação passe de pilotos de nicho para adoção generalizada em fábricas e armazéns. Isto transformará robôs de unidades isoladas em equipes cooperativas e de aprendizagem contínua.
O software program permite que vários robôs trabalhem juntos, mas a auto-organização ainda está emergindo. Fonte: Robôs Universais
3. Os fabricantes recorrem à IA desenvolvida especificamente
Em vez de genérico IA plataformas, fabricantes adotarão cada vez mais IA específica para tarefas, construída para um único processo, como soldagem, lixamento, inspeção ou montagem. Conte com soldagem AI, acabamento AI, montagem AI e IA inspeção para se tornarem recursos padrão em novas células robóticas, trazendo automação para tarefas antes consideradas muito variáveis ou complexas. Essas aplicações verticais sairão da caixa pré-treinadas, pré-integradas e prontas para entregar ganhos mensuráveis desde o primeiro dia.
Soldagem é um exemplo emblemático com recursos baseados em IA, como visão– rastreamento de costura guiado e otimização de parâmetros assistida por aprendizado de máquina que já estão transformando o comércio de soldagem.
A próxima fronteira inclui tarefas complexas e hábeis, como conjuntofixação e manuseio complexo que têm sido tradicionalmente resistentes à automação. Em ambientes industriais, a IA permitirá aos robôs gerir a variabilidade em peças e processos, enquanto nas indústrias de serviços, abordagens semelhantes abordarão tarefas como embalagem, classificação e até mesmo manuseamento de materiais delicados.
Logística é também um setor onde temos visto grandes avanços, com sistemas robóticos alimentados por IA demonstrando agora a capacidade de realizar operações complexas de coleta, armazenamento e toque com eficiência e escala.
Em 2026, prevejo que também veremos os investimentos se espalhando da logística para varejo. Isto é especialmente entusiasmante, pois marca mais um passo na aproximação da automação robótica à nossa vida quotidiana, e o retalho é uma indústria que acompanharei de perto.
SIMATIC Robotic Decide AI da Siemens, um software program de visão pré-treinado e baseado em aprendizagem profunda, usa UR para automatizar tarefas para a empresa de tecnologia intralogística Mecalux. Fonte: Robôs Universais
4. Os dados da IA física são o novo combustível
A próxima grande mudança não será apenas na forma como os robôs se movem ou pensam, mas também na forma como os seus dados criam valor. Hoje, a maior parte das informações valiosas geradas pelos robôs – leituras de sensores, quadros de visão, perfis de força – permanece na borda, dentro das instalações do cliente. Isso é ótimo para privacidade e velocidade, mas significa que os desenvolvedores de IA muitas vezes não possuem os dados do mundo actual necessários para criar aplicativos mais inteligentes.
Um braço robótico UR8 Lengthy em uma célula de soldagem Hirebotics. Fonte: Robôs Universais
No futuro, vejo fabricantes de robôs criando trocas de dados seguras e opcionais. Com o consentimento do cliente e fortes salvaguardas de privacidade, os dados de desempenho anonimizados poderiam ser agregados e oferecidos aos desenvolvedores de IA como conjuntos de treinamento ou serviços modelo.
Think about robôs de soldagem compartilhando métricas de qualidade de costura não identificadas ou lixando cobôs contribuindo com dados de acabamento superficial, alimentando uma IA mais inteligente para detecção de defeitos, manutenção preditiva e controle adaptativo.
A verdadeira oportunidade reside em transformar a telemetria bruta em insights estruturados e com privacidade preservada, que aceleram a inovação em todo o ecossistema. Para os fabricantes, significa novos fluxos de receitas e melhoria contínua dos seus próprios robôs.
Para os clientes, significa melhores ferramentas de IA treinadas em condições reais, sem comprometer a confidencialidade.
O resultado? Um ciclo virtuoso onde cada robô implantado torna a próxima geração mais inteligente.
Aumento do ROI da missão: a recompensa da robótica preditiva
O futuro da robótica e da IA física será definido pela interação de técnicas avançadas, aplicações mais inteligentes e estratégias baseadas em dados. Métodos matemáticos avançados darão aos robôs a capacidade de antecipar e adaptar, tornando o planejamento de cenários mais rápido e preciso.
A coordenação líder-seguidor transformará máquinas isoladas em equipes cooperativas que reconfigurarão fluxos de trabalho dinamicamente. As aplicações verticais de IA, como soldagem e acabamento de IA, fornecerão inteligência pronta para uso para tarefas específicas, reduzindo o retrabalho e aumentando a qualidade desde o primeiro dia. E uma nova economia de dados surgirá, onde insights anonimizados e com privacidade preservada de robôs implantados alimentam modelos de IA mais inteligentes em todo o ecossistema.
Juntas, essas mudanças prometem uma mudança radical no ROI da missão: maior produtividade por hora de robô, implantação e reconfiguração mais rápidas, tempo de inatividade reduzido e melhoria contínua impulsionada por dados do mundo actual.
Sobre o autor
Sobre o autorAnders Billesø Beck é vice-presidente de produtos de robótica de IA, na Robôs Universaisonde lidera a estratégia world de produtos de IA para a empresa robô colaborativo plataforma com foco em inovação, adaptabilidade e ecossistema de IA. Ele é amplamente reconhecido como pioneiro em automação flexível e colaborativa, com mais de 20 anos de experiência no desenvolvimento de produtos, novas aplicações e fabricação inteligente.
Anteriormente em Robôs UniversaisBillesø Beck atuou como vice-presidente de tecnologia, orientando o desenvolvimento de plataformas cobot, IA, segurança e o ecossistema de desenvolvedores UR+. Ele também foi vice-presidente de estratégia e inovação, moldando o futuro da colaboração homem-robô e dos produtos UR de próxima geração.
Além das suas responsabilidades executivas, Billesø Beck é uma voz ativa na comunidade robótica. Ele atua no conselho de Robótica Odense, Dinamarcaé nacional cluster de robóticae é palestrante frequente em eventos globais da indústria, incluindo NVIDIA TCGAutomatica, Digital Tech Summit e vários podcasts.
