DeepTech – Ciência e Tecnologia a serviço da Inovação e Negócios

Depois de ter empreendido em duas empresas de tecnologia, ao longo dos últimos 12 anos tenho contribuído com o ecossistema brasileiro de startups de diversas formas: participando como convidado em eventos, organizando o livro “Empreendedorismo Inovador: Como criar startups de tecnologia no Brasil”, provendo mentoria e consultoria de negócios para dezenas de startups e empresas, participando de outros livros e postando artigos neste blog.

No recente evento DeepCamp do IPT em parceria com o SEBRAE,  a convite de Luciano Avallone, participei do painel sobre Modelos de Negócio DeepTech, moderado por Tatyane Sales num bate-papo junto com Jorge Pacheco (STATE) e Paula Lima (CIETEC).

No painel conversamos desde Proposição de Valor e outros elementos importantes a serem considerados em um modelo de negócios DeepTech, até questões sobre investimentos, laboratórios, inovação aberta na conexão de startups com empresas, propriedade intelectual (patente), licenciamento/transferência de tecnologia e legalização junto aos órgãos regulamentadores.

Este post é dedicado a cientistas, engenheiros, designers, empreendedores e investidores envolvidos com negócios DeepTech, bem como aos que administram laboratórios científicos/técnicos e incubadoras de empresas.

Image: Particle spin occurs in the subatomic world where the laws of quantum physics apply (*1)

O que é DeepTech?

O termo DeepTech, refere-se às startups cujo modelo de negócios é baseado em inovação de alta tecnologia em engenharia ou avanços científicos significativos. Envolve o aproveitamento de tecnologias maduras e emergentes para resolver os maiores problemas que o mundo enfrenta hoje, ao mesmo tempo em atua com objetivos de negócios arrojados e revigora cadeias de valor.

Deeptechs pesquisam, desenvolvem e implantam tecnologias de grande impacto e alto capital, como inteligência artificial, biologia sintética, computação quântica e realidade aumentada.

As tecnologias emergentes são muito promissoras, mas sem uma maneira de focar a tecnologia certa nos desafios mais urgentes, as empresas não podem obter todo o seu valor.

Vale observar que não existe uma tal “tecnologia profunda”, DeepTech trata-se uma abordagem habilitada pela orientação a problemas e a convergência de abordagens e tecnologias, impulsionada pelo ciclo de design-construção-teste-aprendizagem (DBTL – Design-Build-Test-Learn).

Como observou Clayton Christensen, que desenvolveu a teoria da tecnologia disruptiva, poucas tecnologias são intrinsecamente disruptivas ou sustentáveis em si mesmas; em vez disso, a solução e o modelo de negócios construído em torno ou por meio das tecnologias são disruptivos. A mesma ideia se aplica à DeepTech.

As DeepTechs questionam barreiras básicas, obstáculos e pontos cegos na abordagem atual para a solução de problemas. Elas contam com tecnologias emergentes enraizadas na ciência e engenharia avançada que oferecem avanços significativos em relação às tecnologias estabelecidas. Na verdade, aproximadamente 70% dos empreendimentos DeepTech possuem patentes que cobrem a tecnologia que usam, e geralmente exigem pesquisa e desenvolvimento (P&D) e engenharia significativos antes que as empresas possam trazer soluções práticas de negócios ou de consumo do laboratório para o mercado e usá-las para resolver problemas fundamentais.

Atributos complementares dos empreendimentos DeepTechs

  • São orientados para o problema. Concentram-se em resolver problemas grandes e fundamentais, como fica claro pelo fato de que 97% dos empreendimentos DeepTech contribuem para pelo menos uma das metas de desenvolvimento sustentável da ONU.
  • Atuam na convergência de tecnologias. Por exemplo, 96% dos empreendimentos DeepTech usam pelo menos duas tecnologias e 66% usam mais de uma tecnologia avançada. Cerca de 70% dos empreendimentos de tecnologia profunda possuem patentes em suas tecnologias.
  • Desenvolvem principalmente produtos físicos, em vez de software. De fato, 83% dos empreendimentos DeepTech estão envolvidos na construção de um produto físico. Eles estão mudando a equação da inovação de bits para bits e átomos, trazendo o poder dos dados e da computação para o mundo físico.
  • Estão no centro de um ecossistema DeepTech. Cerca de 1.500 universidades e laboratórios de pesquisa estão envolvidos em DeepTech, e empreendimentos DeepTech receberam cerca de 1.500 doações de governos somente em 2018.

Ecossistema DeepTech

Na imagem que segue pode-se observar que no ecossistema DeepTech cada participante contribuindo com valor.

A Quarta Onda de Inovação

A primeira onda de inovação empresarial moderna começou no século XIX e início do século XX com avanços como o processo Bessemer para fabricação de aço e o processo Haber-Bosch para fabricação de amônia.

Após a Segunda Guerra Mundial, a segunda onda de inovação empresarial moderna – a revolução da informação – deu origem à P&D de grandes empresas, particularmente nos setores de TIC e farmacêutico. Bell Labs, IBM e Xerox PARC tornaram-se nomes conhecidos e oficinas do Prêmio Nobel. Só a Merck lançou sete novos medicamentos importantes durante a década de 1980.

Na onda seguinte, a revolução digital – dois caras em uma garagem (ou um dormitório de Harvard) – liderou a carga de inovação, resultando na ascensão do Vale do Silício e, mais tarde, da Costa Dourada da China como centros globais de tecnologia de computação e comunicação e crescimento econômico. Ao mesmo tempo, o novo campo da biotecnologia, também impulsionado por empreendedores, alimentou grande parte da inovação em produtos farmacêuticos.

A onda agora tomando forma à medida que as barreiras mais antigas à inovação desmoronam abraça um novo modelo e promete ampliar e aprofundar radicalmente a inovação em todos os setores de negócios.

O poder crescente e o custo decrescente da computação e o aumento das plataformas de tecnologia são os contribuintes mais importantes. A computação em nuvem está melhorando constantemente o desempenho e expandindo a amplitude de uso. As biofundições estão se tornando para a biologia sintética o que a computação em nuvem já é para a computação. Plataformas semelhantes estão surgindo em materiais avançados (Kebotix e VSPARTICLE são dois exemplos).

Enquanto isso, os custos continuam caindo, incluindo aqueles relacionados a equipamentos, tecnologia e acesso à infraestrutura.

O uso crescente de padrões, kits de ferramentas e uma abordagem aberta à inovação, juntamente com a disponibilidade cada vez maior de informações e dados, também está desempenhando um papel importante.

Alimentando a Grande Onda: A Abordagem da Deep Tech

Os empreendimentos de tecnologia profunda bem-sucedidos contam com uma abordagem tripla

  • Eles usam a orientação para problemas para identificar oportunidades e navegar e dominar a complexidade.
  • As convergências de abordagens e de tecnologias potencializam a inovação, ampliam o espaço de opções e resolvem problemas para os quais não existiam soluções anteriormente.
  • O ciclo de projeto-construção-teste-aprendizagem (DBTL) reduz os riscos e acelera o desenvolvimento do produto e o tempo de comercialização.

As DeepTechs vivem na convergência de três abordagens

A convergência de tecnologias abre novas oportunidades

Draft de um canvas de Modelo de Negócios DeepTech genérico

Aqui vale lembrar que um modelo de negócios em sua essência deve comunicar de forma sintética como a organização cria, entrega e captura valor. Considera-se que deve acompanhar um plano estratégico bem elaborado, que fará parte de um Plano de Negócios, e que os slides de um pitch devem conter um belo resumo deste plano.

Observação: Cada Negócio DeepTech provavelmente será único, com um modelo de negócios apropriado a ser desenhado de forma apropriada para representá-lo.

Considerações finais

O objetivo deste post foi o de fornecer um resumo introdutório ao tema DeepTech e apresentar uma ideia de sua abrangência. Vide abaixo, links para mais artigos relacionados com empreendedorismo inovador.

Sobre mim: aqui. Contato: aqui.

Abraços, Nei Grando

Referências

Este post foi elaborado a partir de uma tradução adaptada e resumida de um um relatório da consultoria BCG “Deep Tech and the Great Wave of Innovation”, by Antoine Gourevitch, Massimo Portincaso, Arnaud de la Tour, Nicolas Goeldel, and Usman Chaudhry.

Outras referências consideradas neste post:

Links para os sites das instituições mencionadas

Artigos relacionados

Novidades em Inteligência Artificial, segundo o Gartner (2022)

As inovações de IA continuam a oferecer grandes benefícios aos negócios e as taxas de adoção vão acelerar nos próximos anos. Veja as perspectivas e o impacto.

Este é um artigo um tanto técnico, voltado para líderes e gestores organizacionais envolvidos com a área de Tecnologia da Informação (TI) e Inteligência Artificial (IA).

O Gartner Hype Cycle™ 2022 for Artificial Intelligence (AI) identifica inovações obrigatórias em tecnologia e técnicas de IA que vão além da IA ​​cotidiana que já está sendo usada para adicionar inteligência a aplicativos de negócios, dispositivos e ferramentas de produtividade anteriormente estáticos.

Notavelmente, o AI Hype Cycle está cheio de inovações que devem gerar benefícios altos ou mesmo transformacionais”, diz Afraz Jaffri, analista diretor do Gartner. “Preste atenção especial às inovações que devem atingir a adoção geral em dois a cinco anos, incluindo IA composta, inteligência de decisão e IA de ponta. A adoção antecipada dessas inovações pode gerar uma vantagem competitiva e valor comercial significativos e aliviar os problemas associados à fragilidade dos modelos de IA”.

As inovações de IA se dividem em quatro categorias

Espera-se que a ampla gama de inovações de IA impacte pessoas e processos dentro e fora de um contexto empresarial, tornando-os importantes para muitas partes interessadas, desde líderes de negócios até equipes de engenharia corporativas encarregadas de implantar e operacionalizar sistemas de IA.

Os líderes de dados e análises (D&A) têm mais a ganhar, no entanto, ao usar a perspectiva do Hype Cycle para elaborar suas estratégias de IA para o futuro e usar tecnologias que oferecem alto impacto no presente.

As inovações de IA no Hype Cycle refletem prioridades complementares e às vezes conflitantes em quatro categorias principais:

  • IA centrada em dados
  • IA centrada em modelos
  • IA centrada em aplicativos
  • IA centrada no ser humano

IA centrada em dados

A comunidade de IA tradicionalmente se concentra em melhorar os resultados das soluções de IA ajustando os próprios modelos de IA, mas a IA centrada em dados muda o foco para aprimorar e enriquecer os dados usados ​​para treinar os algoritmos.

Ao abordar as considerações de dados específicas de IA, a IA centrada em dados interrompe o gerenciamento de dados tradicional, mas as organizações que investem em IA em escala evoluirão para preservar ideias clássicas de gerenciamento de dados e ampliá-las para IA de duas maneiras:

  • Adicione recursos necessários para o desenvolvimento conveniente de IA por um público focado em IA que não está familiarizado com o gerenciamento de dados.
  • Use a IA para melhorar e aumentar os clássicos eternos de governança de dados, persistência, integração e qualidade de dados.

As inovações em IA centrada em dados incluem dados sintéticos, gráficos de conhecimento, rotulagem de dados e anotações.

Dados sintéticos, por exemplo, são uma classe de dados que são gerados artificialmente em vez de obtidos de observações diretas do mundo real. Os dados podem ser gerados usando diferentes métodos, como amostragem estatisticamente rigorosa de dados reais, abordagens semânticas e redes adversárias generativas ou criando cenários de simulação onde modelos e processos interagem para criar conjuntos de dados de eventos completamente novos.

A adoção está aumentando em vários setores, juntamente com o uso em aplicativos de visão computacional e linguagem natural, mas o Gartner prevê um aumento maciço na adoção de dados sintéticos:

  • Evita usar informações de identificação pessoal ao treinar modelos de machine learning (ML) por meio de variações sintéticas de dados originais ou substituição sintética de partes de dados
  • Reduz custos e economiza tempo no desenvolvimento de ML, pois é mais barato e mais rápido de obter
  • Melhora o desempenho de ML à medida que mais dados de treinamento levam a melhores resultados de treinamento

IA centrada em modelos

Apesar da mudança para uma abordagem centrada em dados, os modelos de IA ainda precisam de atenção para garantir que os resultados continuem a nos ajudar a tomar ações melhores. As inovações aqui incluem IA informada por física, IA composta, IA causal, IA generativa, modelos básicos e aprendizado profundo.

A IA composta refere-se à fusão de diferentes técnicas de IA para melhorar a eficiência do aprendizado e ampliar o nível de representações do conhecimento. Como nenhuma técnica de IA é uma solução mágica, a IA composta fornece uma plataforma para resolver uma ampla gama de problemas de negócios de maneira mais eficaz.

Espera-se que alcance a adoção geral em dois a cinco anos, os benefícios comerciais da IA ​​composta provavelmente serão transformacionais, permitindo novas maneiras de fazer negócios em todos os setores que resultarão em grandes mudanças na dinâmica do setor. Por exemplo, a IA composta:

  • Leva o poder da IA ​​a um grupo mais amplo de organizações que não têm acesso a grandes quantidades de dados históricos ou rotulados, mas têm experiência humana significativa
  • Ajuda a expandir o escopo e a qualidade dos aplicativos de IA (ou seja, mais tipos de desafios de raciocínio podem ser incorporados)

AI Causal inclui diferentes técnicas, como gráficos causais e simulação, que ajudam a descobrir relações causais para melhorar a tomada de decisões. Embora leve de 5 a 10 anos para que a IA causal alcance a adoção geral, espera-se que os benefícios de negócios sejam altos – permitindo novas maneiras de realizar processos horizontais ou verticais que resultarão em aumento significativo de receita ou economia de custos para uma empresa. Os benefícios causais da IA ​​incluem:

  • Eficiências ao adicionar conhecimento de domínio a modelos de IA causais de bootstrap com conjuntos de dados menores
  • Maior aumento de decisão e autonomia em sistemas de IA
  • Melhor explicabilidade ao capturar relações de causa e efeito fáceis de interpretar
  • Mais robustez e adaptabilidade ao alavancar relações causais que permanecem válidas em ambientes em mudança
  • Redução do viés nos sistemas de IA, tornando os vínculos causais mais explícitos

IA centrada em aplicativos

As inovações aqui incluem engenharia de IA, inteligência de decisão, sistemas operacionais de IA, ModelOps, serviços de IA em nuvem, robôs inteligentes, processamento de linguagem natural (NLP), veículos autônomos, aplicativos inteligentes e visão computacional.

Espera-se que a inteligência de decisão e a IA de ponta alcancem a adoção geral em dois a cinco anos e tenham benefícios comerciais transformacionais.

A inteligência de decisão é uma disciplina prática usada para melhorar a tomada de decisões ao entender e projetar explicitamente como as decisões são tomadas e como os resultados são avaliados, gerenciados e aprimorados por meio de feedback.

A inteligência de decisão ajuda a:

  • Reduzir a dívida técnica e aumentar a visibilidade e melhorar o impacto dos processos de negócios, aprimorando materialmente a sustentabilidade dos modelos de decisão das organizações com base no poder de sua relevância e na qualidade de sua transparência, tornando as decisões mais transparentes e auditáveis
  • Reduzir a imprevisibilidade dos resultados das decisões capturando e contabilizando adequadamente os fatores de incerteza no contexto de negócios e tornando os modelos de decisão mais resilientes

Edge AI refere-se ao uso de técnicas de IA incorporadas em terminais, gateways e servidores de borda da Internet das Coisas (IoT), em aplicativos que variam de veículos autônomos a análises de streaming. Os benefícios empresariais incluem:

  • Eficiência operacional aprimorada, como sistemas de inspeção visual de fabricação
  • Experiência aprimorada do cliente
  • Redução da latência na tomada de decisões, com o uso de análises locais
  • Redução de custos de conectividade, com menos tráfego de dados entre a borda e a nuvem
  • Disponibilidade de solução persistente, independentemente da conectividade de rede

IA centrada no ser humano

Esse grupo de inovações inclui confiança em IA, gerenciamento de risco e segurança (TRiSM), IA responsável, ética digital e kits de criação e ensino de IA.

Quando a IA substitui as decisões humanas, ela amplifica resultados bons e ruins. A IA responsável permite os resultados certos ao resolver dilemas enraizados na entrega de valor versus tolerar riscos. IA responsável é um termo abrangente para aspectos de fazer escolhas éticas apropriadas aos negócios ao adotar a IA, incluindo valor comercial e social, risco, confiança, transparência, justiça, mitigação de preconceitos, explicabilidade, responsabilidade, segurança, privacidade e conformidade regulatória. A IA responsável levará de 5 a 10 anos para alcançar a adoção geral, mas terá um impacto transformacional nos negócios.

A ética digital é uma tendência de curto prazo (dois a cinco anos) que provavelmente terá um alto impacto nos negócios. A ética digital compreende os sistemas de valores e princípios morais para a condução das interações eletrônicas entre pessoas, organizações e coisas. Essas questões, especialmente no que se refere à privacidade e preconceito, continuam sendo motivo de preocupação para muitos. As pessoas, cada vez mais conscientes de que suas informações são valiosas, ficam frustradas com a falta de transparência, uso indevido e violações. As organizações estão agindo para mitigar os riscos em torno do gerenciamento e da proteção de dados pessoais, enquanto os governos estão implementando uma legislação mais rígida.

Muitas organizações ainda ignoram a ética digital, porque acham que ela não se aplica ao seu setor ou domínio, mas o Gartner prevê que até 2024, 30% das grandes organizações usarão uma nova métrica de “voz da sociedade” para atuar em questões sociais e avaliar o impacto no desempenho de seus negócios. As organizações precisarão integrar a ética digital em suas estratégias de IA para reforçar sua influência e reputação entre clientes, funcionários, parceiros e sociedade.

Resumidamente

  • O Gartner Hype Cycle™ de 2022 para Inteligência Artificial apresenta inovações “imperdíveis” que devem gerar amplos benefícios para qualquer organização.
  • Essas inovações vão além das técnicas cotidianas de IA já usadas para adicionar inteligência a aplicativos de negócios, dispositivos e ferramentas de produtividade anteriormente estáticos.
  • Preste atenção antecipada às inovações que devem atingir a adoção geral em dois a cinco anos, incluindo IA composta, inteligência de decisão e IA de ponta.

Referência

Traduzido e levemente adaptado de What’s New in Artificial Intelligence from the 2022 Gartner Hype Cycle, by Jackie Wiles – Gartner, 2022.

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Posicionamento da IA em anos anteriores

Como o Gartner via a IA neste em 2021

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O papel da Inteligência Artificial no Metaverso

Ainda pode ser difícil criar máquinas com aparência humana que dominarão o mundo real. No entanto, em um mundo onde tudo é digital, não será difícil criar agentes auto-replicantes inteligentes que possam enviar e aprender com seu ambiente e evoluir para assumir seu ambiente. O metaverso fornecerá exatamente isso.

Décadas atrás, O Poderoso Chefão da IA, Marvin Minsky, introduziu o conceito da sociedade da mente, onde nossos processos cognitivos e arquitetura cognitiva não estão confinados a um lugar específico e não são processos isolados; são os comportamentos coletivos de muitos conceitos sutilmente arraigados de que nossas mentes são capazes. Obviamente, a inteligência, quando poluída com traços negativos como ganância, avareza e vingança, pode se tornar uma maldição para a humanidade.

Embora este não seja um conceito novo no domínio da IA, ele assume grande importância, uma vez que nossos cérebros são redes massivamente complexas de centenas de bilhões de neurônios que estão em constante comunicação uns com os outros. É o que ajuda os humanos a entender o que está acontecendo. Os neurônios começam a desencadear e responder a uma infinidade de reações em ritmo acelerado, estabelecendo padrões dentro do cérebro que posteriormente decidem o curso das ações a serem executadas por nossa mente e corpo em perfeito uníssono. Historicamente, os especialistas em IA tentaram replicar esse processo usando redes neurais artificiais (ANNs), mas isso é um mero truque baseado em software para simular o cérebro humano.

Mudanças e possibilidades

Agora tudo está mudando rapidamente à medida que o design do hardware está começando a fazer a transição, com o avanço da computação neuromórfica na qual as arquiteturas tradicionais de semicondutores estão sendo interrompidas e reprojetadas para imitar a estrutura do cérebro humano, onde o processamento e a memória estão sendo combinados em uma unidade, a estrutura neural que Marvin Minsky criou e muitas outras estruturas estão lentamente se tornando realidade do ponto de vista do hardware. Isso, por sua vez, já está tornando a IA mais rápida, melhor e mais geral. Isso é incrivelmente empolgante porque, se usado corretamente, produzirá aplicativos que são incrivelmente inteligentes e podem eventualmente substituir a inteligência geral em nível humano.

Isso é particularmente relevante para o metaverso, que não será apenas um lugar onde humanos usando avatares estão interagindo com outros humanos usando avatares em um espaço 3D virtual, mas será potencialmente o primeiro lugar e a chance onde agentes artificialmente inteligentes podem finalmente exibir um comportamento quase humano, sem as limitações físicas de construir um robô humanóide “real” no mundo real. Com os avanços na IA, e especificamente na computação neuromórfica, que está acelerando a abordagem da inteligência artificial geral (AGI), podemos testemunhar um metaverso em que uma IA é indistinguível de um humano!

A IA suprindo o Metaverso

A inteligência artificial é um dos pilares sobre os quais o metaverso está sendo construído. Começando com o processamento de dados gerados pelo usuário, continuando com modelos generativos de IA que criam ambientes virtuais fotorrealistas e avatares que se assemelham aos usuários, além da capacidade de reconhecer movimentos corporais e, assim, tornar a experiência do metaverso mais natural.

Mas a IA também dará nova vida aos personagens digitais que povoam os mundos virtuais, como personagens não humanos e assistentes pessoais, e permitirá que todos se entendam em seu próprio idioma traduzindo a fala simultaneamente.

Mas o que é Metaverso?

Podemos considerar o metaverso como uma série de ambientes digitais com vários níveis de imersão – desde um simples navegador ou smartphone, até ambientes de realidade totalmente virtual – permitindo a interação entre muitos usuários. O metaverso, no entanto é mais que um videogame multiusuário, pois assume um papel tão importante e envolvente para representar uma peça totalmente nova da existência humana ou, se preferir, uma camada digital que se sobrepõe e se interconecta com o físico.

Um dos elementos fundamentais desse novo ambiente serão as interações que teremos com outros usuários, o que nos levará a investir recursos – tempo, sim, mas também recursos financeiros – para melhorar nosso status e nossa experiência no mundo digital. Compraremos bens e serviços digitais, talvez na forma de NFTs, de empresas e outros usuários, alimentando uma economia paralela, mas interligada.

Poderemos assumir outras identidades além da física, que em alguns casos pode ser mais gratificante e envolvente do que a que já temos: pense no personagem de William Dafoe no filme eXistenZ, de 1999, que era um frentista no mundo da vida real, mas uma divindade na realidade digital. Na verdade, isso é algo que já vem acontecendo há anos com os MMORPGs, Massively Multiplayer Online Role-Playing Games, onde milhões de pessoas trocam suas roupas cotidianas para se tornarem magos, guerreiros, elfos, e onde muitos gastam uma fortuna comprando bens digitais e serviços que são úteis apenas para o jogo.

Casos de uso de IA para o metaverso

A inteligência artificial dará suporte fundamental ao metaverso, simplificando o acesso das pessoas aos ambientes digitais, além de auxiliar na geração de conteúdo e na interação entre humanos e mundos virtuais. Segue alguns dos casos de uso mais importantes.

Segurando tudo junto

Para o metaverso existir, servidores e sistemas de rede precisam estar funcionando. Como as empresas que hospedam MMORPGs (como World of Warcraft ou Elder Scrolls Online) estão bem cientes, executar uma infraestrutura que pode hospedar simultaneamente mais de meio milhão de usuários todos os dias requer esforços titânicos em termos de recursos computacionais.

É precisamente por isso que a Meta revelou recentemente o AI Research SuperCluster (RSC), um dos supercomputadores de IA mais poderosos do mundo. Conforme afirma a empresa, uma das tarefas do supercomputador será cuidar do metaverso, ou seja, manter os mundos digitais em funcionamento e hospedar as atividades de milhões de usuários, mesmo simultaneamente, sem lentidão ou problemas de recursos.

A inteligência artificial também será usada para escanear e processar em tempo real a enorme quantidade de dados produzidos a cada segundo pelas atividades dos usuários no metaverso da empresa, para viabilizar outros casos de uso.

Criando ambientes virtuais

Um mundo digital requer a presença de lugares digitais, como em quartos ou vilas ou colinas gramadas, para permitir que quem os ocupa naquele momento se movimente, interaja com o ambiente e realize as diversas atividades permitidas por aquele determinado lugar, seja ele seja uma sala de reuniões imersa em uma paisagem montanhosa, um cometa no espaço mais profundo ou uma reprodução de Minas Tirith. Mas enquanto no passado para a construção desses ambientes digitais tivemos que agradecer a equipes de desenvolvedores que criaram semi-manualmente cada peça, desde as colinas até o mar, colocando árvores ou móveis arrastando-os com o mouse, sem mencionar a criação se os pisos e objetos tiveram a colisão certa (quem não caiu pelo mundo por causa de uma colisão perdida em um ponto do mapa), amanhã será um modelo generativo de IA que criará tudo isso, com pouca intervenção humana.

Será capaz de criar ambientes que realmente existem no mundo físico, gerando com realismo impressionante a cena 3D a partir de fotografias, permitindo assim recriar com precisão qualquer lugar existente no mundo, do Coliseu aos jardins da Alhambra em Granada, para a varanda da nossa casa de praia.

A IA também será capaz de gerar lugares completamente inventados. Pode começar com algumas entradas de um desenvolvedor, mas então o aprendizado por reforço assumirá o controle e os algoritmos projetarão mais lugares que são cada vez mais confortáveis ​​​​ou agradáveis ​​​​para usuários humanos. A IA poderia analisar quais ambientes parecemos gostar mais, ou relaxar mais, extraindo suas características e continuar experimentando criando lugares ainda mais divertidos ou ainda mais relaxantes. Refinando a técnica a cada iteração até que as áreas perfeitas sejam criadas para nossas exigentes necessidades humanas.

Permitindo a você fazer seu próprio avatar

Embora no metaverso potencialmente ninguém saiba quem você é, haverá situações – como reuniões de negócios hospedadas no metaverso – em que se disfarçar atrás de um apelido e uma máscara de Salvador Dali pode não ser um comportamento comumente aceito. Nesses ambientes será necessário, e útil, estar presente não apenas com o nome real, mas também com um avatar que se pareça o máximo possível conosco. A inteligência artificial também pode ajudar aqui, com modelos que analisam nossas fotos e recriam um avatar 3D à nossa imagem e semelhança.

Mapeando os movimentos do corpo

Se você já passou algum tempo em Realidade Virtual (RV), sabe que as interfaces atuais não são as melhores. Isso perde o objetivo de manter as pessoas no metaverso pelo maior tempo possível ou fazer com que elas façam login com a maior frequência possível. Portanto, um objetivo é tornar as interações de RV mais naturais, permitindo que as pessoas realizem tarefas tão facilmente quanto pegar um objeto ou acenar com a mão. Para isso, a inteligência artificial verá os movimentos do nosso corpo, capturando-os através de sensores de diferentes tipos, transformando-os em ordens ou movimentos do avatar.

Levantar a mão para cumprimentar alguém deve ser tão simples quanto no mundo físico, sem segurar nenhum controle na mão, e abrir ou fechar um painel virtual deve ser fácil e imediato, com a IA interpretando corretamente todos os seus movimentos.

Mas o reconhecimento não para por aí. A IA também poderá copiar nossas expressões faciais no avatar, para que nosso sorriso também seja o sorriso do avatar, transferindo cada vez mais expressões – franzir a testa, bocejar, surpresa, piscar etc. – para nosso gêmeo digital, para fazer nossa transposição do mundo físico para o digital é o mais realista possível.

Dando vida aos habitantes digitais do metaverso

Em um mundo digital, precisamos de pessoas digitais. Como já sabemos, a inteligência artificial agora é capaz de realizar discussões, interpretar corretamente as entradas e produzir saídas adequadamente correlacionadas, dando a impressão de entender o que está sendo dito e poder responder. Essa capacidade, alcançada por meio de grandes modelos de linguagem, dos quais o GPT-3 é um exemplo entre muitos, pode ser incorporada aos diversos agentes digitais que povoarão o metaverso para produzir assistentes ou acompanhantes virtuais altamente realistas.

Nos jogos online, esses agentes são chamados de NPCs (Non-Playing Characters), ou seja, elementos que geralmente são graficamente semelhantes aos avatares dos usuários, mas estão lá apenas para realizar algumas tarefas simples, como iniciar uma missão, distribuir recompensas, fornecer informações ou fazer algo por razões estéticas (por exemplo, passear). Ao longo dos anos, alguns jogos fizeram com que esses agentes digitais assumissem tarefas um pouco mais complexas, como seguir o jogador em aventuras e lutar ao lado dele. Mesmo assim, esses ‘companheiros’ não mostram grandes sinais de inteligência.

No metaverso, graças à IA, esses NPCs ou assistentes pessoais assumirão um disfarce completamente novo, realizando ações “inteligentes” e tarefas muito mais complexas. Imagine um assistente digital ajudando usuários iniciantes a se movimentar e explorar o metaverso, reconhecendo seus erros e sugerindo maneiras de corrigi-los. Ou imagine uma secretária digital recebendo mensagens enquanto estamos em uma reunião no metaverso, notificando-as apenas quando a reunião terminar.

Como acontece com vários aplicativos de smartphone, vamos imaginar uma área do metaverso onde os personagens virtuais estão lá como amigos ou até companheiros, com quem conversar, contar nossos problemas ou com quem entreter uma ‘amizade romântica‘. Não vamos nos surpreender com isso: a capacidade da IA ​​de criar representações humanas fotorrealistas, juntamente com a capacidade de entreter conversas de profundidade particular, tornará o romance digital um “prazer culpado” mais difundido em um futuro não tão distante. O metaverso também pode hospedar isso.

Facilitando as traduções simultâneas

A tradução em tempo real é um dos casos de uso que dedicará parte de seu supercomputador especificamente para essa atividade. A ideia aqui é permitir que grupos de pessoas de diferentes países, cada um falando um idioma diferente, falem e se entendam em tempo real. Para isso, o modelo de inteligência artificial precisará primeiro reconhecer o idioma falado por um usuário, interpretar cada palavra e reconhecer o significado, traduzi-lo corretamente para o idioma falado pelo outro interlocutor e gerar o texto traduzido em formato de áudio, talvez com a mesma voz do primeiro interlocutor (um deepfake de áudio precisaria ser usado para simular a voz).

Tudo isso já é possível em teoria. Na prática, requer recursos massivos, especialmente se você quiser fazê-lo em tempo quase real e na escala que o metaverso exige. Mas a Meta já direciona recursos para lá há algum tempo. Em 2019 lançou o Wav2vec, para reconhecer estruturas de fala diretamente do áudio bruto sem a necessidade de texto transcrito. Em maio de 2021, demonstrou que o aprendizado de máquina não supervisionado poderia reconhecer a fala melhor do que outros métodos, enquanto em novembro do mesmo ano seu modelo de tradução multilíngue superou outros modelos bilíngues em uma competição de tradução automática.

Agora sabemos que todos esses esforços de pesquisa, que começaram anos atrás, tinham como objetivo encontrar uma maneira de pessoas de diferentes países falarem juntas em suas línguas nativas, e que melhor caso de uso do que o metaverso para colocar esse projeto em prática.

Provendo algoritmos que aumentam o engajamento e a presença

Mesmo no metaverso, métricas como engajamento, tempo de atividade, frequência de login e assim por diante serão cruciais para empresas que hospedam ambientes e conteúdos digitais. Assim como todas as redes sociais hoje estão pressionando para nos manter o maior tempo possível em seus sistemas, o metaverso também apresentará algoritmos de recomendação e seleção de conteúdo que farão tudo ao seu alcance para nos mostrar o que mais nos interessa.

Esta é uma situação muito familiar: quando estamos entediados já entramos nas redes sociais para ver o que está acontecendo, para ler algo novo, para conversar com nossos contatos ou – mais frequentemente – porque alguma notificação nos incitou a fazê-lo. E quando abrimos o aplicativo ou o site, vários algoritmos estão em ação para nos impedir de nos desconectarmos muito rapidamente.

O mesmo se aplicará ao metaverso, apenas intensificado pelo fato de entrarmos em um ambiente imersivo, onde os algoritmos se beneficiarão de um maior grau de atenção de nós, pois alguns de nossos sentidos mais importantes (visão, audição e até tato) serão ser totalmente abandonado à experiência imersiva. Os modelos de IA serão capazes de cercar nossos sentidos, provocar nosso interesse e, finalmente, capturar nossa atenção com muito mais eficácia do que uma simples tela de smartphone.

Se você passa algum tempo em realidade virtual, pode estar acostumado ao fato de que uma hora parece passar mais rapidamente, não fosse pelos dispositivos de RV de hoje que ainda são muito volumosos e pesados ​​no rosto. Quando for fisicamente mais fácil mergulhar no metaverso, e quando os desajeitados sistemas que regulam os conteúdos forem mais sofisticados e inteligentes, desengajar-se dessa nova existência digital certamente se tornará mais difícil. A IA, infelizmente, será mais uma arma que as empresas usarão para nos convencer a nos mantermos conectados o máximo possível. Para piorar, já se acredita que o metaverso será um lugar cheio de marketing e manipulação.

Moderando e identificando comportamento prejudicial

Como já relatado em algumas notícias, o metaverso não está livre de problemas tipicamente humanos, como assédio ou bullying. Esses são desafios que todas as plataformas precisam enfrentar, pois não querem que seu projeto grandioso seja arruinado pelo assediador ao lado.

A inteligência artificial já ajuda os moderadores humanos a interceptar e examinar comportamentos suspeitos; no metaverso, esses controles só aumentarão. Não esqueçamos que na realidade virtual cada movimento do nosso avatar pode ser facilmente registrado e documentado, assim como cada palavra que dizemos ou ouvimos. À medida que a imersão e a sofisticação dos dispositivos aumentam – pense nos rastreadores corporais aos quais nos referimos anteriormente – os pontos de dados que podem ser interceptados e analisados ​​pela IA só aumentarão.

Com essa quantidade de informações, não seria impossível criar modelos que calculassem a probabilidade de que o assédio esteja acontecendo (ou esteja prestes a acontecer). Se houvesse dados suficientes, bastaria analisar todos os comportamentos ocorridos antes, durante e após as denúncias de assédio para criar um modelo que pudesse reconhecê-los ou predizê-los com boa precisão.

Um sistema, hipotético no momento, que seria potencialmente muito útil para permitir que todos usufruíssem de uma experiência digital sem perturbações ou ofensas, mas que também levanta várias questões, como o grau de intrusão que estamos dispostos a permitir nas nossas interações digitais privadas.

Considerações Finais

O metaverso veio para ficar, está apenas nascendo e tem muito a ser feito para o melhor aproveitamento de todos, seja pelas empresas que estão envolvidas nos projetos, seja pelas marcas estão divulgando e vendendo produtos e serviços nesse novo canal de mídia digital, seja com os usuários aprendendo, jogando, se divertindo e até mesmo trabalhando nesse novo ambiente. E a inteligência artificial é um pilar fundamental para sustentação de tudo isso, somado à segurança digital e outras tecnologias.

Referências

Observação: a maioria do texto deste artigo, trata-se de uma tradução e adaptação destes posts:

  • How will AI power the metaverse?, by Luca Sambucci – Feb., 2022 (Artificial Intelligence News)
  • Will artificial intelligence dominate the metaverse?, by Jun, 2021 (LinkedIn)
  • Artificial Intelligence in the Metaverse: Bridging the Virtual and Real, dez/2021 (XR Today)

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