A inteligência artificial física está a transitar rapidamente da fase de investigação para a implementação em larga escala. Projeções da ABI Research indicam que, até 2035, existirão cerca de 49 milhões de veículos autónomos de níveis 3 a 5 em circulação. Paralelamente, a Omdia estima que aproximadamente 60 milhões de robôs industriais serão instalados entre 2026 e 2035. Esta proliferação de máquinas autónomas em fábricas, armazéns e vias públicas exige uma redefinição dos protocolos de segurança, uma vez que estas unidades operam agora em ambientes dinâmicos e partilhados com seres humanos.
Segundo Riccardo Mariani, da NVIDIA, a segurança não pode ser encarada como uma verificação pontual realizada antes da implementação. Pelo contrário, deve ser uma camada contínua que acompanha todo o ciclo de vida do sistema. A necessidade de um novo modelo de segurança é ditada por quatro mudanças fundamentais: a exigência de contextos dinâmicos, a necessidade de assegurar o comportamento da própria IA, a natureza contínua da implementação através de atualizações de software e a dependência de simulações e dados sintéticos para validar cenários complexos que seriam impossíveis de testar apenas no mundo real.
Para responder a estes desafios, a NVIDIA apresentou o sistema Halos, descrito pela empresa como uma solução de segurança completa para IA física. Esta arquitetura visa fornecer aos fabricantes, reguladores e seguradoras as evidências necessárias de que o hardware, o software e os modelos de IA funcionam de forma coordenada e segura sem intervenção humana. O sistema integra princípios de segurança funcional com a capacidade de monitorização em tempo real, adaptando-se tanto a veículos autónomos como a robótica industrial de alta precisão.
No domínio dos veículos autónomos, a plataforma Halos engloba desde o hardware de computação acelerada DRIVE AGX Thor até sistemas operativos certificados e modelos de visão e linguagem que permitem uma maior explicabilidade em cenários críticos. A rastreabilidade da segurança é mantida através de uma ligação direta entre o desenvolvimento na nuvem e a implementação no veículo, garantindo que as evidências de segurança sejam atualizadas conforme o modelo evolui ou as condições operacionais se alteram.
Para o setor da robótica, a NVIDIA aposta no módulo IGX Thor, que combina computação acelerada com uma ilha de segurança funcional dedicada, cumprindo normas internacionais como a IEC 61508. A solução inclui ainda ferramentas de simulação avançadas, como o Isaac Lab e o Omniverse, que permitem testar comportamentos em condições extremas. A abordagem é complementada pelo conceito de segurança 'outside-in', que utiliza agentes de visão artificial externos para monitorizar o ambiente, reforçando a segurança operacional em instalações industriais complexas.
Porque importa
A transição da IA para o mundo físico introduz riscos de segurança sem precedentes. A capacidade de garantir que máquinas autónomas operam de forma segura em ambientes partilhados com humanos é o principal obstáculo para a adoção em massa destas tecnologias, tornando a padronização e a validação contínua cruciais para a indústria.