Siemens e NVIDIA colaboram na promoção de sistemas de IA industrial: do gêmeo digital à fábrica autónoma, acelerando a implementação de IA na manufatura

A Siemens (Siemens), com mais de 175 anos de base industrial, formalizou uma parceria com a NVIDIA (NVIDIA) para aprofundar a colaboração no domínio da IA industrial. As duas empresas não apenas integram hardware e software, mas combinam completamente IA, simulação, gémeos digitais e automação, com o objetivo de criar um sistema operacional de IA industrial que possa “funcionar efetivamente e ser implementado em escala” em fábricas reais. Sobre isso, Roland Busch, CEO da Siemens, e Jen-Hsun Huang, CEO da NVIDIA, explicaram pela primeira vez o cronograma de implementação, cenários de aplicação e impacto substancial deste sistema de IA industrial na manufatura, energia e cadeias de abastecimento globais.

IA industrial chega à fábrica, evoluindo de suporte a decisões para ação delegada

Busch apontou que a mudança-chave na IA industrial atual é que os novos modelos não apenas fornecem sugestões, mas podem diretamente tomar decisões e executar ações em nome das pessoas, permitindo que o sistema adquira capacidades de autonomia e auto-ajuste.

Ele também mencionou que muitos clientes já converteram processos de fabrico em gémeos digitais, otimizando primeiro processos no mundo virtual antes de implementar em fábricas reais; a IA já está operacional nas linhas de produção, mas está evoluindo para níveis mais avançados.

Escalabilidade é o grande desafio, reduzindo barreiras para implementação e replicação

Busch admitiu sinceramente que a dificuldade real não está em se a IA é viável, mas se pode “expandir-se amplamente”. Os principais pontos de estrangulamento incluem:

Se os clientes têm competências suficientes

Se o sistema é fácil de implementar

E se pode replicar-se rapidamente entre fábricas e indústrias

Atualmente, a implementação de IA industrial ainda depende fortemente de pessoal especializado e integração complexa, portanto Siemens está focando em reduzir barreiras de uso, tornando a implementação mais fácil e a utilização mais intuitiva. Ele também enfatizou que, desde construção naval, indústria pesada até startups, todos começaram a adotar soluções relacionadas, indicando que o momentum do mercado está acelerando.

NVIDIA acelera software da Siemens, conectando design até fábrica

Huang afirmou que esta colaboração não é uma aliança simbólica, mas uma integração profunda entre software-hardware e processos. Os pontos-chave da colaboração incluem:

Acelerar o software EDA da Siemens

Acelerar software de simulação física e processamento

Integrar IA, IA física e grandes modelos no Teamcenter e sistemas de automação de fábricas

Isto significa que a NVIDIA, no futuro design de chips e sistemas, dependerá mais diretamente das ferramentas de simulação e gémeos digitais da Siemens; simultaneamente, as próprias fábricas da NVIDIA e parceiros (como a Foxconn) podem aplicar este sistema operacional de IA industrial em linhas de produção e gestão de fábricas, formando um ciclo completo desde investigação até manufactura.

( Nota: Teamcenter é um software de gestão do ciclo de vida do produto desenvolvido pela Siemens, uma plataforma digital que conecta pessoal, processos e dados da empresa, integrando design mecânico, eletrónico e de software, lista de materiais e gestão de processos através de uma linha digital unificada, ajudando empresas na colaboração de todo o ciclo desde conceito de produto, design até manufactura e serviço, acelerando tempo de mercado e reduzindo custos de desenvolvimento. Software EDA utiliza ferramentas de design assistido por computador (CAD), automatizando processos complexos de design de circuitos integrados (IC) e sistemas eletrónicos, abrangendo design lógico, simulação de circuitos, layout, verificação, etc.)

Gémeos digitais reduzem custos de tentativa e erro, inferência na borda acelera eficiência

Ao falar sobre o impacto da IA no mundo real, Huang usou “Vera Rubin” como exemplo, ilustrando como a complexidade do sistema e pressão de custos já atingiram níveis que exigem novos métodos de design, este sistema integra seis chips, com consumo de potência por GPU chegando a 240.000 watts, com eficiência energética e custo-eficácia 10 vezes superiores à geração anterior.

Seu ponto-chave é que se o design e verificação completos do sistema puderem ser concluídos no gémeo digital da Siemens, pode reduzir drasticamente custos de tentativa e erro, transformando o “impossível” em “passível de produção em volume”, e mais próximo de acertar à primeira.

Busch complementou também que o campo de batalha da IA não é apenas nos data centers, o valor real está em se a inferência de baixa latência pode chegar à borda das fábricas; agora chips de IA já entraram em controladores, computadores industriais e dispositivos edge, permitindo fábricas ajustarem e otimizarem em tempo real em vez de análise retrospetiva, impulsionando ainda mais taxa de aprovação, consumo de energia e eficiência geral.

( Nota: Dispositivos edge referem-se a computadores/controladores instalados em fábricas, máquinas ou no local, capazes de perceber, computar e reagir em tempo real.)

Fábricas autónomas e estrangulamentos de energia ocorrem simultaneamente, pressão na cadeia de abastecimento estende-se até ao espaço

Ambas as partes concordam que a demanda por fábricas autónomas e altamente automatizadas está aumentando, com pressões impulsionadoras incluindo escassez de mão de obra, melhoria de taxa de aprovação, melhor eficiência energética, e particularmente crítica para a repatriação da indústria manufatureira nos EUA.

Huang descreveu fábricas modernas como “robôs gigantes”, onde o mais difícil no passado era que robôs eram difíceis de ensinar e consumiam muita mão de obra de software. O valor da IA física está em tornar robôs mais fáceis de “ensinar”, substituindo demonstração por grande volume de programação manual.

Quanto à energia, Huang afirmou diretamente que todas as revoluções industriais enfrentam restrições de energia, e a revolução de IA não é exceção, portanto cada geração de produtos deve ser mais eficiente em energia. Busch estendeu a perspetiva para toda a cadeia de fornecimento elétrico, apontando que a demanda de data centers por eletricidade de alta qualidade já exerce pressão em geração de energia, turbinas de gás, transformadores de alta tensão até equipamento de distribuição, com possíveis estrangulamentos em algumas regiões.

Quanto ao mercado chinês, Huang disse que a demanda permanece forte, com atitudes refletidas maioritariamente indiretamente através do lado corporativo. Busch também mencionou que o investimento em software da Siemens ainda se expandirá, não excluindo aquisições para reforçar.

Finalmente, ambos estenderam a imaginação para um período mais longo, ou seja, data centers espaciais poderiam ter vantagens de energia e arrefecimento, e se realmente fosse produzir no espaço, o produto mais adequado seria inteligência e capacidade de computação que pudessem regressar rapidamente à Terra. Nos próximos 2 a 3 anos, com a fusão completa de IA, gémeos digitais e automação, fábricas autónomas deixarão de ser apenas conceito e serão o novo ponto de partida para competição global na manufatura.

( Ecossistema NVIDIA Alpamayo estreia: dando aos veículos autónomos de IA capacidade de raciocínio, explicando também as razões das decisões)

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