A revolução da inteligência artificial vem se materializando de diversas formas nos últimos anos, especialmente com o advento de modelos de linguagem avançados e agentes de IA. O conceito de agentes de IA, que vão muito além da capacidade de um chatbot comum, tem ganhado destaque em setores variados, incluindo o industrial. Essas ferramentas tecnológicas são projetadas para executar tarefas e tomar decisões com diferentes níveis de autonomia, facilitando a vida de operadores e gestores de fábricas. Um exemplo notável é a startup alemã juna.ai, que recentemente conseguiu um financiamento de 7,5 milhões de dólares para aprimorar a eficiência das fábricas através da automação de processos industriais complexos. Com isso, a empresa busca maximizar a produção, melhorar a eficiência energética e reduzir emissões.
Com sede em Berlim, a juna.ai foi fundada em 2023 por Matthias Auf der Mauer e Christian Hardenberg, ambos com experiências significativas na interseção entre tecnologia e indústria. Auf der Mauer, por exemplo, foi o criador de uma startup de manutenção preditiva chamada AiSight e a vendeu para uma empresa suíça em 2021. Por sua vez, Hardenberg ocupava o cargo de diretor de tecnologia na gigante europeia de entrega de alimentos, Delivery Hero. Essa formação diversa traz um conhecimento profundo ao projeto da juna.ai, que visa transformar as fábricas em sistemas de aprendizagem autônoma e inteligente, dando-lhes a capacidade de operar com margens de lucro melhores e com uma pegada de carbono reduzida.
A abordagem da empresa foca em indústrias pesadas, como aço, cimento, papel e química, que normalmente envolvem processos de produção em larga escala e consomem grandes quantidades de recursos. Durante uma recente entrevista, Auf der Mauer destacou que eles trabalham com indústrias movidas por processos, onde a eficiência energética é crucial. Por exemplo, em reatores químicos que demandam altos níveis de calor, ajustes precisos nas condições de operação são essenciais para garantir um rendimento ideal e minimizar o desperdício.
O software da juna.ai permite que as fábricas integrem suas ferramentas de produção com sistemas industriais, como os oferecidos pela Aveva ou SAP. Isso traz à tona um conjunto de dados históricos oriundos dos sensores das máquinas, englobando medidas de temperatura, pressão e velocidade, além de detalhes sobre o produto final, como qualidade e espessura. A partir dessa análise, os agentes da juna.ai fornecem aos operadores dados em tempo real e orientações sobre como modificar as configurações das máquinas, assegurando que todo o sistema opere com máxima eficiência e mínimo desperdício.
Um exemplo prático disso pode ser observado em uma planta química que utiliza um reator para combinar diferentes óleos e submetê-los a um processo energeticamente intenso. Para maximizar a produção e reduzir resíduos, é preciso que as condições estejam em níveis ideais. Os agentes da juna.ai utilizam dados históricos para identificar as configurações otimizadas e sugerir ajustes em tempo real, permitindo que o operador faça as modificações necessárias e atinja a máxima performance.
A empresa também tem se dedicado ao desenvolvimento de modelos de IA personalizados, utilizando ferramentas de código aberto como TensorFlow e PyTorch, e aplicando o aprendizado por reforço, uma técnica de aprendizado de máquina que implica que o modelo aprenda através de interações com o ambiente. Hardenberg explicou que essa metodologia é particularmente intrigante porque permite que o sistema não apenas faça previsões, mas também tome decisões ativas. Atualmente, o que a juna.ai oferece é mais uma espécie de “copiloto”, fornecendo suporte visual ao operador sobre como ajustar os controles. Contudo, muitos dos processos industriais são repetitivos, o que justifica a necessidade de um sistema que possa executar ações acordadas.
A expectativa da juna.ai é que, no futuro, seja possível oferecer agentes de IA “pré-treinados” que possam ser facilmente adaptados a novos clientes. A proposta é que, ao construir simulações repetidamente, a empresa chegue a um ponto em que templates de simulação possam ser reutilizados, facilitando a transferência de agentes de um cliente para outro, especialmente em indústrias que operam com equipamentos similares.
Embora preocupações com a privacidade de dados tenham sido um obstáculo para a adoção de soluções de IA em grande escala, a juna.ai se mostrou otimista, enfatizando que, até agora, não encontrou resistência significativa. Hardenberg observou que a empresa mantém os dados armazenados na Alemanha para seus clientes locais, oferecendo garantias de segurança que tranquilizam os usuários em relação à exploração de seus dados. O foco da juna.ai é transformar o vasto potencial desses bancos de dados em valor tangível, atuando como o cérebro da fábrica.
Com a nova rodada de financiamento de 7,5 milhões de dólares, a juna.ai está bem posicionada para expandir suas operações e aumentar sua equipe, atualmente composta por apenas seis pessoas. Hardenberg salientou a importância dos recursos humanos no desenvolvimento de uma empresa de software, ressaltando que o crescimento da startup depende, em última análise, da construção de um time técnico sólido.
À medida que as indústrias buscam caminhos para se tornarem mais eficientes em termos de produção e consumo de energia, iniciativas como a da juna.ai na provisão de agentes de IA personalizados se apresentam como uma solução promissora. As esperanças estão fixadas em que essas inovações não apenas trarão lucros para as empresas, mas também contribuirão significativamente para práticas mais sustentáveis e conscientes em um cenário industrial que enfrenta desafios ambientais sem precedentes.
