A inteligência artificial está deixando os escritórios e avançando para máquinas de dezenas de toneladas. A Caterpillar está usando décadas de experiência com automação e veículos autônomos na mineração como base para uma expansão muito mais ampla da IA dentro de suas operações e dos equipamentos utilizados por clientes.
A estratégia foi detalhada pela diretora de tecnologia da companhia, Jaime Mineart, durante a conferência Ai4, em Las Vegas. Segundo a executiva, um dos maiores desafios não é simplesmente desenvolver inteligência artificial, mas conseguir integrá-la ao trabalho realizado diariamente por operadores, técnicos e empresas.
A experiência da Caterpillar nesse campo começou muito antes da atual explosão da IA generativa. Há mais de três décadas, a empresa já realizava testes com caminhões de mineração autônomos e, atualmente, oferece soluções automatizadas para transporte, perfuração, carregamento subterrâneo, tratores e outros equipamentos.
Agora, esse conhecimento está sendo usado para levar inteligência artificial para ambientes ainda mais complexos.
Mineração virou laboratório para a automação da Caterpillar
Minas são ambientes particularmente interessantes para sistemas autônomos.
As operações envolvem equipamentos extremamente grandes, jornadas prolongadas, terrenos complexos e áreas que podem representar riscos para trabalhadores. Ao mesmo tempo, boa parte das atividades segue processos relativamente estruturados.
Isso permitiu que a mineração se tornasse uma espécie de laboratório para a evolução dos sistemas autônomos da Caterpillar.
O sistema Cat MineStar Command for hauling, por exemplo, já é utilizado há mais de uma década para automatizar o transporte de materiais em minas.
A tecnologia também começou a avançar para outros ambientes. Em uma pedreira da Luck Stone, na Virgínia, uma frota de caminhões Cat 777 atingiu a marca de 1 milhão de toneladas transportadas autonomamente poucos meses depois de entrar em operação.
O próximo objetivo é aplicar essa experiência em locais onde as condições mudam com maior frequência, como pedreiras, canteiros de obras e outras operações industriais.
IA começa a transformar máquinas pesadas
Essa expansão também envolve uma parceria da Caterpillar com a NVIDIA para desenvolver aplicações de IA física, robótica e autonomia.
A ideia é permitir que equipamentos utilizem inteligência artificial, visão computacional, sensores e processamento local para compreender melhor o ambiente ao redor.
A Caterpillar afirma que futuras máquinas poderão processar bilhões de pontos de dados em milissegundos para navegar em ambientes complexos e variáveis.
Um dos componentes tecnológicos utilizados nessa estratégia é a plataforma NVIDIA Jetson Thor, destinada ao processamento de IA diretamente nos equipamentos.
Isso é particularmente importante em máquinas industriais.
Nem sempre é possível depender de uma conexão constante com centros de dados para tomar decisões. Parte da inteligência precisa funcionar diretamente no equipamento, permitindo respostas rápidas a situações encontradas no terreno.
Caminhões poderão aprender a cada ciclo
A evolução mais interessante pode acontecer justamente nos sistemas autônomos utilizados na mineração.
Grande parte das soluções atuais ainda funciona seguindo regras previamente definidas.
A Caterpillar pretende avançar para sistemas mais baseados em experiência, nos quais o caminhão aprende com cada ciclo realizado e utiliza essas informações para aumentar produtividade e reduzir interrupções.
É uma mudança significativa.
Em vez de apenas executar instruções determinadas previamente, os sistemas começam a analisar continuamente o ambiente e o histórico operacional para melhorar decisões futuras.
Sensores combinados com reconhecimento de objetos baseado em IA também poderão permitir ambientes com uma mistura maior entre equipamentos autônomos e máquinas operadas por pessoas.
Um caminhão autônomo poderá, por exemplo, identificar outro equipamento no caminho e adaptar sua rota em tempo real.
Caterpillar já possui 1,6 milhão de máquinas conectadas
Um dos principais ativos da companhia nessa corrida pela inteligência artificial não está apenas nas máquinas.
Está nos dados.
A Caterpillar possui aproximadamente 1,6 milhão de ativos conectados em todo o mundo, responsáveis por alimentar uma enorme infraestrutura de informações sobre equipamentos e operações.
A plataforma Cat Helios concentra cerca de 16 petabytes de dados estruturados.
São informações provenientes de anos de desenvolvimento, testes, manutenção e utilização de máquinas em condições reais.
Essa base cria uma vantagem importante para aplicações industriais de IA.
Modelos utilizados no setor precisam compreender situações extremamente específicas. Uma IA destinada a auxiliar na manutenção de uma escavadeira, por exemplo, precisa trabalhar com manuais técnicos, histórico da máquina, peças disponíveis e dados operacionais.
É justamente esse tipo de conhecimento proprietário que a Caterpillar pretende explorar.
Cat AI Assistant leva IA generativa aos técnicos
Um dos exemplos mais concretos dessa estratégia é o Cat AI Assistant.
A ferramenta reúne diferentes agentes de inteligência artificial em uma única interface e utiliza informações proprietárias da Caterpillar para responder perguntas e auxiliar clientes, operadores e técnicos.
Um profissional diante de uma máquina poderá utilizar comandos de voz para procurar procedimentos de manutenção, identificar possíveis problemas e descobrir quais peças podem ser necessárias antes de iniciar um reparo.
A IA também pode fornecer informações sobre integridade da frota, planejamento de serviços, compras e eficiência operacional.
A versão planejada para as cabines das máquinas pretende ir além.
O sistema poderá orientar operadores menos experientes, configurar alertas e até auxiliar na alteração de determinadas configurações do equipamento.
A proposta é transformar a IA em uma espécie de copiloto industrial.
Assistente poderá compreender voz, texto, imagens e vídeo
O Cat AI Assistant foi desenvolvido para ser multimodal.
Isso significa que poderá trabalhar com voz, texto, imagens e vídeo, permitindo formas diferentes de interação dependendo do ambiente.
Em uma oficina, por exemplo, um técnico poderá conversar com o sistema enquanto trabalha no equipamento.
Em aplicações digitais, clientes poderão utilizar o assistente para consultar níveis de combustível, verificar diagnósticos, comprar peças ou programar manutenção.
O diferencial está na origem das respostas.
Em vez de depender exclusivamente de informações disponíveis publicamente, a ferramenta utiliza dados próprios da Caterpillar, incluindo manuais de operação e manutenção, catálogos de peças, histórico de compras e conhecimento acumulado a partir dos equipamentos existentes no mercado.
IA também está entrando no desenvolvimento de software
A transformação não está limitada aos clientes.
Internamente, a Caterpillar também está utilizando inteligência artificial para modernizar sua própria operação.
Segundo Jaime Mineart, agentes de IA estão sendo empregados para modernizar códigos antigos, gerar novos softwares, realizar testes e encontrar defeitos mais cedo durante o desenvolvimento.
Essa utilização mostra outra dimensão da transformação digital da companhia.
Uma fabricante de máquinas pesadas possui uma enorme infraestrutura de software. Sistemas embarcados, plataformas de monitoramento, aplicações de manutenção, telemetria e serviços digitais passaram a fazer parte do produto industrial.
Consequentemente, melhorar a produtividade das equipes de desenvolvimento também pode acelerar a evolução das próprias máquinas.
Gêmeos digitais ajudam a analisar fábricas e operações
Outra frente envolve digital twins — os chamados gêmeos digitais.
A Caterpillar utiliza IA e tecnologias de digitalização para criar representações virtuais de ambientes físicos e analisar processos industriais.
Essa tecnologia permite observar virtualmente uma operação e testar mudanças antes de aplicá-las no mundo real.
Na mineração, a estratégia ganhou impulso adicional com a aquisição da Skycatch, anunciada em julho.
A tecnologia da empresa consegue capturar grandes volumes de dados espaciais de alta precisão e combiná-los com ferramentas de inteligência artificial.
O objetivo é criar uma visão quase em tempo real das operações de mineração.
Com isso, empresas podem comparar planejamento e execução, identificar alterações no terreno e ajustar operações rapidamente.
IA começa a conectar planejamento e execução
Essa integração pode representar uma das transformações mais relevantes da mineração digital.
Historicamente, planejamento e execução são etapas relacionadas, mas nem sempre possuem uma representação perfeitamente atualizada do que está acontecendo no terreno.
Com drones, sensores, máquinas conectadas e processamento de dados, é possível construir um gêmeo digital constantemente atualizado da mina.
A IA entra nesse processo para identificar padrões e ajudar na tomada de decisões.
A Caterpillar afirma que já utiliza inteligência artificial em seus centros de desempenho de mineração para gerar recomendações em tempo real, além de analisar projetos de minas e simulações de frota.
Na prática, a mineração começa a funcionar como um enorme sistema conectado.
Máquinas produzem dados, sensores observam o ambiente, softwares interpretam as informações e algoritmos ajudam a ajustar a operação.
Automação também muda o trabalho humano
Existe, entretanto, uma transformação paralela acontecendo.
À medida que as máquinas ganham autonomia, a função dos trabalhadores também começa a mudar.
Um operador que anteriormente controlava individualmente um caminhão pode passar a supervisionar vários equipamentos a partir de um centro de comando remoto.
Segundo a CTO da Caterpillar, trabalhadores experientes também desempenham papel importante no desenvolvimento desses sistemas, porque carregam décadas de conhecimento operacional que podem ser incorporadas às ferramentas de inteligência artificial.
Isso cria um modelo diferente daquele em que simplesmente se substitui uma pessoa por uma máquina.
Em determinadas operações, o trabalhador passa de operador direto para supervisor de sistemas autônomos.
Caterpillar prepara 118 mil funcionários para a transformação
Essa mudança exige treinamento.
A Caterpillar possui aproximadamente 118 mil funcionários e pretende investir US$ 100 milhões ao longo dos próximos cinco anos para preparar sua força de trabalho em áreas relacionadas a inteligência artificial, autonomia e robótica, segundo a TechCrunch.
Esse talvez seja um dos pontos mais importantes da estratégia.
Empresas industriais podem comprar modelos de IA, GPUs, sensores e plataformas de software. Mas transformar processos construídos durante décadas exige mudanças organizacionais.
Para Mineart, justamente aí está a parte mais difícil da implantação.
O desafio não é apenas colocar inteligência artificial dentro de uma máquina. É descobrir como aquela máquina será utilizada no trabalho real, como operadores interagirão com ela e quais processos precisam ser redesenhados.
Experiência da mineração oferece uma lição para empresas
A trajetória da Caterpillar oferece uma perspectiva interessante sobre a atual corrida corporativa pela inteligência artificial.
Muitas empresas estão descobrindo que realizar uma demonstração de IA é relativamente fácil.
Transformar essa demonstração em uma ferramenta utilizada diariamente por milhares de trabalhadores é muito mais complicado.
A Caterpillar já enfrentou um problema semelhante durante décadas com a automação industrial.
Colocar tecnologia autônoma dentro de um caminhão é apenas parte do processo.
Para transformar uma mina, é necessário redesenhar rotas, procedimentos, manutenção, supervisão, treinamento e segurança ao redor daquele sistema.
Agora a companhia está aplicando essa mesma lógica à IA.
Demanda por IA também está beneficiando outra área da Caterpillar
Existe ainda uma curiosa consequência da explosão da inteligência artificial para os negócios da empresa.
Além de utilizar IA em seus equipamentos, a Caterpillar está se beneficiando da construção da infraestrutura necessária para manter os próprios modelos funcionando.
A companhia fornece equipamentos de geração de energia utilizados em data centers, cuja demanda aumentou com a expansão da computação em nuvem e da IA generativa.
A receita trimestral da Caterpillar atingiu um recorde de US$ 20,5 bilhões no segundo trimestre, enquanto as vendas da divisão de geração de energia cresceram 72%, chegando a US$ 3,1 bilhões, segundo dados citados pela TechCrunch.
Isso coloca a companhia em duas pontas da transformação.
De um lado, ela fornece infraestrutura física necessária para construir e alimentar data centers. Do outro, incorpora IA às próprias máquinas que trabalham em minas, fábricas e canteiros de obras.
Próxima fronteira da IA pode estar no mundo físico
Durante os últimos anos, grande parte da discussão sobre inteligência artificial esteve concentrada em chatbots, geração de imagens, programação e produtividade de escritório.
A estratégia da Caterpillar aponta para uma próxima etapa: a inteligência artificial aplicada ao mundo físico.
Nesse cenário, modelos deixam de apenas produzir respostas em uma tela e começam a auxiliar máquinas que transportam toneladas de minério, escavam terrenos, constroem estradas e operam em ambientes industriais.
É uma mudança que também aumenta a responsabilidade sobre esses sistemas.
Quando uma IA produz um texto incorreto, o resultado pode ser uma informação errada. Quando inteligência artificial participa da operação de uma máquina de dezenas ou centenas de toneladas, segurança, previsibilidade e confiabilidade tornam-se requisitos fundamentais.
Por isso, a experiência acumulada pela Caterpillar na mineração pode se tornar uma vantagem importante.
Depois de décadas aprendendo a automatizar equipamentos em ambientes controlados, a companhia agora tenta levar esse conhecimento para locais muito mais dinâmicos.
A transformação mostra que a próxima grande disputa da inteligência artificial talvez não aconteça apenas nos navegadores ou smartphones. Ela também será travada em minas, fábricas, pedreiras e canteiros de obras, onde software, sensores e máquinas pesadas começam a funcionar como partes de um único sistema inteligente.
