BRASILIA Física: quando a inteligência ganha corpo, a rede entra em ação
A próxima fronteira da inteligência artificial já não está restrita à nuvem ou às telas. Ela também se manifesta em máquinas capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e agir no mundo físico. Robôs, drones autônomos e outros sistemas desse tipo são exemplos da chamada IA Física. Nesse cenário, a conectividade deixa de ser apenas um meio de transmissão e passa a fazer parte da própria operação.
Para que essas aplicações respondam com segurança às mudanças ao redor, não basta contar com algoritmos avançados. Dispositivos, rede e recursos de computação precisam atuar de forma coordenada, com baixa latência e alta confiabilidade. Parte do processamento pode acontecer no próprio equipamento; tarefas mais complexas podem recorrer a recursos de computação na borda, próximos de onde os dados são gerados. A combinação depende dos requisitos de cada aplicação.
É nesse contexto que se conectam duas frentes complementares: Networks for AI (redes para aplicações de IA) e AI for Networks (IA aplicada às redes). A primeira prepara a infraestrutura para sustentar aplicações de inteligência artificial com diferentes requisitos, por meio de conectividade previsível e qualidade de serviço adequada a cada tarefa. Em fábricas, centros logísticos e operações de infraestrutura, isso pode incluir a aproximação entre conectividade e processamento.
A segunda frente aplica inteligência artificial à operação da própria rede. Com IA, é possível automatizar processos e otimizar desempenho e eficiência energética, ajustando recursos conforme as condições mudam. Juntas, essas dimensões ampliam o papel das redes: elas não apenas transportam dados, mas também apoiam aplicações e serviços que dependem de respostas consistentes.
Essa evolução se fortalece com redes mais autônomas. Com uso de IA e automação, a rede pode acompanhar suas condições, ajustar recursos e atender a objetivos definidos por políticas e níveis de serviço. A autonomia não elimina a participação humana: profissionais estabelecem prioridades e limites, enquanto os sistemas executam ajustes dentro dessas diretrizes. Assim, conectividade e computação podem ser coordenadas de forma mais dinâmica.
Uma prova de conceito da Ericsson e da SoftBank ilustra esse potencial. O trabalho combinou uma rede 5G com processamento em uma plataforma de Mobile Edge Computing (MEC). Quando a tarefa exigia mais capacidade computacional, o processamento de IA podia ser transferido do robô para a borda. Recursos de conectividade diferenciada, como network slicing e priorização, ajudaram a adequar a rede às necessidades da aplicação. A demonstração confirmou a viabilidade de coordenar robô, rede e computação para apoiar operações mais responsivas. Saiba mais sobre a prova de conceito, que contou com a participação de pesquisadores brasileiros.
A IA Física deixa claro que inteligência e conectividade não podem ser pensadas separadamente. Quando a rede combina desempenho previsível com capacidade de se adaptar e coordenar recursos de computação, aplicações como a robótica podem responder melhor às condições do ambiente e ampliar o que é possível realizar no mundo físico.
Para o setor de telecomunicações, a IA Física reforça a evolução da rede de uma infraestrutura de transporte de dados para uma plataforma programável, capaz de combinar conectividade e computação conforme as necessidades de cada aplicação. Essa convergência pode apoiar novos serviços em ambientes industriais e em outras operações do mundo real.
É nessa direção que Networks for AI, AI for Networks e redes autônomas se complementam. Na Ericsson, pesquisa, desenvolvimento e inovação trabalham para aproximar essas capacidades e contribuir para que aplicações inteligentes operem com confiabilidade no mundo físico.
* – Sobre o autor: Edvaldo Santos é Head de R&D e Inovação da Ericsson para o Cone Sul da América Latina
