Os sistemas autônomos e a Inteligência Artificial Física estão caminhando para provocar transformações radicais em múltiplos setores, como transporte, robótica, energia e manufatura. No entanto, a implementação real desses sistemas esbarra em obstáculos técnicos interligados que se estendem desde os sensores até as unidades de processamento e execução, levando os projetistas de chips e sistemas de semicondutores a repensar completamente a arquitetura do hardware.
As previsões de mercado indicam um crescimento significativo, com estimativas da consultoria Strategy&, da PwC, apontando que o mercado global de Inteligência Artificial Física poderá atingir cerca de 430 bilhões de euros até 2030. Apesar desse impulso comercial, especialistas do setor enfatizam que o aumento da capacidade computacional por si só não é suficiente para resolver os gargalos existentes; em vez disso, a eficiência do processamento deve ser compatível com a largura de banda da memória, interfaces eficientes, energia disponível e sistemas de dissipação de calor.
A transição para arquiteturas especializadas
Superar os gargalos relacionados aos sistemas como um todo exige projetos de hardware e software altamente especializados e otimizados especificamente para os casos de uso pretendidos. Nesse contexto, executivos do setor de soluções de segurança e chips observam que a indústria está retornando gradualmente aos Circuitos Integrados de Aplicação Específica (ASICs), projetados com precisão para atender à carga de trabalho necessária, especialmente diante do rápido desenvolvimento dos modelos de inteligência artificial.
Robôs autônomos e veículos autônomos compartilham tecnologias fundamentais, como percepção e controle, mas cada aplicação impõe desafios únicos. Os veículos operam dentro de uma infraestrutura de tráfego organizada e obtêm sua energia de grandes baterias, enquanto robôs móveis e humanoides enfrentam ambientes tridimensionais desorganizados que exigem a manutenção do equilíbrio e a manipulação de objetos em meio a orçamentos de energia extremamente limitados.
A crise da memória e o gargalo
A capacidade de memória, a largura de banda, a latência e o consumo de energia representam pontos críticos de estrangulamento para os sistemas de Inteligência Artificial Física. Com o aumento do tamanho dos parâmetros nos modelos de inteligência artificial, surge a necessidade urgente de interfaces de altíssima velocidade, como as tecnologias LPDDR6, para garantir que a memória de acesso aleatório (DRAM) não se torne um obstáculo que impeça o processamento.
O armazenamento não volátil também desempenha um papel fundamental na redução dos tempos de carregamento de modelos e no gerenciamento das restrições de espaço e consumo de energia em dispositivos que dependem de baterias e carecem de resfriamento ativo. Os engenheiros buscam equilibrar a dependência entre a memória cache no chip (SRAM), memórias DRAM externas e mídias de armazenamento rápido para alcançar a eficiência ideal dentro do envelope térmico e energético permitido.
Verificação de confiabilidade e padrões de segurança
Estabelecer ciclos de verificação e testes rigorosos antes de lançar sistemas de Inteligência Artificial Física no mercado é de extrema importância, especialmente quando integrados a máquinas pesadas e aplicações críticas relacionadas à segurança. A questão não se limita a passar em testes no nível de componentes individuais, mas estende-se à necessidade de avaliar a resposta de todo o sistema em caso de falhas nos sensores, interrupções nas comunicações ou exposição a ambientes inesperados.
Especialistas apontam que a dependência de interfaces padronizadas, confiáveis e de baixo consumo de energia, como a estrutura de segurança para câmeras MIPI, permite que os projetistas construam blocos integrados e comprovados que garantem a proteção e a integridade dos dados desde o sensor até a unidade central de processamento, ajudando a equilibrar as cargas e a reduzir o consumo de energia e a latência sem comprometer os requisitos críticos de segurança.