IA incorporada: da IoT conectada à IoT inteligente
Durante anos, muitos dispositivos IoT limitaram-se a recolher dados, realizar um processamento básico e enviá-los ou geri-los de acordo com as necessidades de cada produto. Esta abordagem continua a ser válida e funcional. De facto, inúmeros dispositivos coexistem hoje connosco de forma eficiente e controlada.
No entanto, a tecnologia avança. E, tal como as pessoas se reinventam e se adaptam, também os dispositivos IoT têm de evoluir.
As plataformas e os serviços de inteligência artificial na nuvem são bem conhecidos. Vão desde APIs especializadas em machine learning até soluções generativas como o ChatGPT, o Gemini, o Claude ou o Copilot. A pergunta parece evidente: por que não utilizá-las para processar dados e ajudar na gestão interna do dispositivo?
A resposta está nas próprias características da IoT. Estes equipamentos estão normalmente sujeitos a requisitos muito específicos: baixo consumo energético, custos contidos e capacidade de comunicação eficiente. Depender constantemente da nuvem pode introduzir latência, aumentar o consumo, elevar os custos de comunicação e gerar riscos para a privacidade.
É aqui que entra em jogo a IA incorporada: a integração de modelos de aprendizagem automática diretamente no microcontrolador ou no processador de baixo consumo do dispositivo. Quando utilizada em microcontroladores com recursos especialmente limitados, fala-se normalmente de TinyML.
Quando é utilizado em microcontroladores com recursos particularmente limitados, costuma-se referir-se a ele como TinyML
Não nos referimos a plataformas de IA na nuvem, agentes conversacionais ou modelos generativos de uso geral. Estamos a falar de modelos pequenos, otimizados e treinados para resolver uma tarefa específica. Em vez de enviar todos os dados em bruto para serviços externos, o próprio dispositivo pode analisá-los localmente e tomar decisões imediatas. Desta forma, aproveitam-se as vantagens de um processamento inteligente sem depender continuamente da nuvem.
O que entendemos por IA incorporada
A IA incorporada é uma inteligência específica, desenhada para responder ao contexto e às necessidades do dispositivo. O seu objetivo não é atender a qualquer pedido, manter uma conversa ou gerar conteúdo, mas sim resolver uma tarefa específica com base nos dados recolhidos pelo próprio sistema.
Pode detetar uma anomalia, classificar um sinal, reconhecer um padrão de movimento ou identificar um evento relevante.
Graças a esta tecnologia, muitos dispositivos IoT deixam de se limitar a capturar e enviar dados. Começam a interpretá-los no próprio local onde são gerados. Um sensor industrial, por exemplo, pode identificar padrões anómalos de vibração antes de ocorrer uma avaria. Um dispositivo vestível pode reconhecer uma queda ou uma mudança brusca na atividade do utilizador. Uma câmara inteligente pode filtrar eventos relevantes sem transmitir vídeo de forma contínua. E um sensor ambiental consegue distinguir entre variações normais e situações que exigem um alerta.
Em todos estes casos, a inteligência artificial permite tomar decisões localmente, reduzir a dependência da nuvem e responder com maior rapidez e eficiência. Esta abordagem também ajuda a diminuir a latência, o consumo de energia e o tráfego de rede. Além disso, melhora a privacidade, uma vez que nem todos os dados precisam de sair do dispositivo.
Do modelo à aplicação incorporada
O processo começa com a recolha de dados provenientes do contexto e do ambiente em que a aplicação irá operar. A informação pode ser obtida através de acelerómetros, giroscópios, microfones, sensores ambientais, sinais elétricos ou qualquer outra fonte relevante.
Segue-se a fase de preparação, que pode incluir tarefas de limpeza, rotulagem, segmentação e extração de características. Em alguns casos, o objetivo será distinguir entre comportamentos normais e anómalos. Noutros, classificar sinais, reconhecer padrões ou estimar um valor. Em qualquer cenário, o modelo deve ser o mais compacto e eficiente possível.
Em seguida, procede-se ao treino. Para este tipo de aplicações, existem ferramentas que simplificam o fluxo de trabalho:
- Edge Impulse: integra a gestão de dados, o treino, a otimização e a implementação de soluções de IA de ponta.
- NXP eIQ Time Series Studio: permite desenvolver modelos de séries temporais e gerar bibliotecas para dispositivos NXP.
- LiteRT / TensorFlow Lite: oferece ferramentas para converter e executar modelos compatíveis em microcontroladores.
Depois de treinado e validado, o modelo é exportado num formato adequado para o ambiente incorporado. Dependendo da ferramenta utilizada, o resultado pode ser um modelo compatível com o LiteRT ou o TensorFlow Lite, uma biblioteca gerada através do eIQ Time Series Studio ou um SDK exportado a partir do Edge Impulse.
Casos de utilização
As possibilidades são vastas. Na indústria, a IA incorporada pode ser aplicada à manutenção preditiva, à deteção de anomalias ou à classificação dos diferentes estados de uma máquina.
Na área da saúde e do bem-estar, pode ser incorporada em dispositivos wearables capazes de detetar quedas, padrões de atividade ou eventos fisiológicos. Na logística, permite monitorizar as condições do transporte. Nas smart cities, pode analisar sinais ambientais ou acústicos sem necessidade de enviar continuamente dados brutos para a nuvem.
Todos estes casos partilham uma mesma ideia: o dispositivo deixa de ser um simples captador de informação e começa a interpretar o seu contexto. Consegue fazê-lo com um nível de precisão difícil de alcançar através de uma abordagem de programação tradicional, graças ao treino do modelo e, quando necessário, ao seu retreino externo com novos dados.
A IA incorporada permite, em suma, que os dispositivos IoT evoluam da simples recolha de dados para sistemas capazes de interpretar o seu ambiente e agir localmente. Um salto que abre as portas a soluções mais rápidas, eficientes e preparadas para o futuro tecnológico.