IA soberana: tecnologias assistivas e capacidades digitais críticas [PT]

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EEsta página é uma tradução do artigo original em inglês. Note que a navegação permanece disponível apenas em inglês.

Ecoando a nossa contribuição anterior ao discurso sobre tecnologias assistivas e fundos soberanos, o apelo da Comissão para resiliência tecnológica e de infraestrutura, Eurostack e o Plano de Acção IA Continental, unimo-nos a um apelo aberto sobre a implementação de capacidades digitais críticas, reflectindo tanto o contexto geopolítico quanto a intensificação da corrida tecnológica global. A nossa contribuição abordou uma vasta gama de modelos, sistemas e componentes da cadeia de valor envolvidos em áreas de tecnologias assistivas, públicas e conectadas ao humano, impulsionadas por IA e robótica, incluindo grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs) e pequenos modelos de linguagem (small language models, SLMs), modelos visão-linguagem (VLMs), modelos fundamentais 3D, IA incorporada, háptica e actuação, ambientes de simulação e muito mais.

Relacionado

1. Modelos visão-linguagem (VLMs) para acessibilidade e percepção

Modelos de visão-linguagem (VLMs), como PaLI, Flamingo, OpenFlamingo e Segment Anything (SAM), demonstram potencial para aplicações de compreensão visual em tempo real e legendagem que auxiliam utilizadores cegos, indivíduos autistas e utilizadores com deficiências cognitivas. Estes modelos aproveitam arquitecturas transformer com mecanismos de atenção cruzada para processar dados visuais e textuais intercalados, permitindo capacidades sofisticadas de raciocínio multimodal.

A sua implementação pode permitir narração visual instantânea de cenas e reconhecimento de objectos usando pipelines de inferência em tempo real que alcançam latência sub-100ms em dispositivos perimetrais. Adicionalmente, estes sistemas suportam interfaces de utilizador multimodais que integram gestos, imagens e linguagem falada através de espaços de incorporação unificados e mecanismos de fusão baseados em atenção. Além disso, fornecem ferramentas de consciência situacional em espaços públicos e em casa, incorporando raciocínio espacial e compreensão contextual via grafos semânticos de cena.

Contribuição:

Apoiar VLMs focados em acessibilidade treinados em conjuntos de dados diversos e abertos (inclusivos de idiomas de baixo recurso e ambientes diversos), com atenção específica ao ajuste fino em conjuntos de dados de tecnologia assistiva contendo navegação em cadeira de rodas, cenários de deficiência visual e contextos de acessibilidade cognitiva
Promover o desenvolvimento de API para ferramentas assistivas baseadas em VLM, especialmente aquelas que permitam ancoragem ambiental, compreensão texto-para-cena e legendagem em tempo real com interfaces REST/GraphQL padronizadas e protocolos de streaming WebRTC
Desenvolver VLMs multilíngues para minorias linguísticas e populações sub-atendidas da UE, incorporando aprendizagem de transferência interlinguística e representações visuais agnósticas à linguagem

2. Modelos fundamentais 3D para raciocínio espacial e navegação

Modelos fundamentais 3D como Point-E, Shape-E, DreamFusion e HoloAssist permitem compreensão semântica de cena, manipulação de objectos e reconstrução 3D realística—capacidades importantes para a próxima onda de auxílios de mobilidade autónoma, navegação protética e interfaces domésticas inteligentes. Estes modelos empregam campos de radiação neural (NeRFs), representações de superfície implícitas e processamento de nuvem de pontos para criar compreensão 3D detalhada a partir de entradas 2D.

A arquitectura técnica demonstra avanços notáveis em metodologias de geração 3D. Point-E gera nuvens de pontos 3D através de um processo de difusão de dois estágios envolvendo texto-para-imagem seguido por conversão imagem-para-3D, alcançando aproximadamente 600× melhoria de velocidade sobre métodos competidores. DreamFusion utiliza Amostragem de Destilação de Pontuação (SDS) para optimizar representações NeRF usando priors de difusão 2D, enquanto Shape-E emprega representações de função implícita com modelos de difusão condicionais para geração de activos 3D de maior fidelidade. Estes sistemas integram com algoritmos SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) para compreensão espacial em tempo real.

Contribuição:

Priorizar investigação em mapeamento de affordance 3D, sobreposições contextuais e raciocínio espacial para auxiliar pessoas com deficiências físicas, incorporando síntese de feedback táctil e técnicas de renderização háptica
Estabelecer conjuntos de dados em toda a UE simulando cenários assistivos da vida real em espaços internos e urbanos, permitindo treino confiável de modelo 3D para implementação em próteses, robótica doméstica e sistemas de orientação espacial com formatos de dados padronizados (PLY, OBJ, GLTF) e anotações semânticas
Desenvolver pipelines de compreensão de cena 3D que combinem reconstrução geométrica com segmentação semântica para manipulação de objectos aprimorada e assistência de navegação

3. LLMs e pequenos modelos de linguagem (SLMs) para diálogo adaptativo

Grandes modelos de linguagem como GPT-4, Mistral e Phi ao lado de SLMs compactos (parâmetros sub-7B) oferecem capacidades de raciocínio adaptativo, tornando-os potencialmente adequados para agentes assistivos, companheiros de cuidado e suportes de condições crónicas que servem populações diversas, incluindo aqueles com deficiências de fala ou cognitivas. Estes modelos aproveitam arquitecturas transformer com mecanismos de atenção optimizados para compreensão de contexto longo e adaptação personalizada.

Estratégias de implementação técnica focam em eficiência de implementação e capacidades de personalização. Técnicas de quantização incluindo INT8 e INT4 permitem implementação eficiente em dispositivos com recursos limitados, enquanto ajuste fino LoRA (Adaptação de Baixa Classificação) e QLoRA permitem assistência personalizada sem retreino completo do modelo. Os sistemas suportam comprimentos de contexto estendendo-se a 32K+ tokens para manter histórico de conversação e preferências do utilizador, e integram com sistemas de reconhecimento automático de fala (ASR) e texto-para-fala (TTS) para interacção multimodal.

Contribuição:

Apoiar modelos de linguagem capazes offline e energeticamente eficientes implementáveis em ambientes de saúde rurais ou de baixa conectividade, focando em técnicas de compressão de modelo, abordagens de aprendizagem federada e optimização de computação de borda
Incentivar o desenvolvimento de sistemas de diálogo adaptativos capazes de compreender entradas de utilizador fragmentadas, ruidosas ou ambíguas—essencial para design de interacção inclusiva, incorporando correcção de erro robusta, desambiguação de intenção e mecanismos de reparação contextual
Promover ferramentas de raciocínio assistivo personalizadas, permitindo que LLMs se adaptem a preferências do utilizador, pistas de memória e necessidades evolutivas ao longo do tempo através de aprendizagem contínua e arquitecturas aumentadas por memória

4. IA incorporada, háptica e actuação

Para preencher a lacuna entre cognição e acção, a IA deve interagir com o mundo físico através de sistemas sofisticados de fusão de sensores e controlo. Isto é crítico para cuidado robótico, dispositivos assistivos vestíveis e ambientes domésticos responsivos que requerem adaptação em tempo real às necessidades humanas e mudanças ambientais.

Os componentes técnicos abrangem capacidades abrangentes de integração sensório-motora. Arquitecturas de fusão multi-sensor combinam câmaras RGB-D, IMUs, sensores de força e arrays tácteis para fornecer percepção ambiental rica. Sistemas de controlo em tempo real alcançam tempos de resposta sub-milissegundo para aplicações críticas de segurança, enquanto controlo de força baseado em aprendizagem automática e modulação de impedância suportam interacção humano-robô gentil. Estes sistemas operam através de arquitecturas de computação distribuída que permitem processamento baseado em borda e coordenação em nuvem para performance e responsividade óptimas.

Contribuição:

Apoiar I&D de sistemas de actuação modulares, háptica vestível e arquitecturas de fusão de sensores que combinem feedback táctil, visual e de força com protocolos de comunicação padronizados (barramento CAN, EtherCAT, ROS) e interfaces de hardware interoperáveis
Incentivar integração de LiDAR, imageamento térmico e sensores de força em plataformas embarcadas de custo-efectivo (ARM Cortex, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi) para robótica assistiva com pilhas de software de código aberto
Promover pilotos de implementação cross-disciplinares que integrem modelos cognitivos com hardware físico para demonstrar suporte à vida diária, incluindo protocolos de segurança padronizados e quadros de certificação

5. Ambientes sim2real para treino e avaliação seguros

Simuladores como Habitat, Isaac Sim e Gazebo permitem treino seguro e escalável de agentes assistivos em ambientes realistas antes da implementação no mundo real. Estas plataformas fornecem simulações fisicamente precisas com renderização fotorrealística, permitindo teste abrangente de sistemas IA em cenários controlados mas diversos.

As capacidades de simulação abrangem quadros avançados de modelação e teste projectados para desenvolvimento abrangente de IA. Motores de física de alta fidelidade incluindo PhysX e Bullet fornecem modelação precisa de interacção de objectos, enquanto renderização fotorrealística com ray tracing permite treino efectivo de sistema de percepção visual. Estas plataformas suportam geração procedimental de ambiente para cobertura de cenário diverso e incorporam modelação comportamental humana para simulação de interacção realística. Adicionalmente, oferecem capacidades de teste hardware-in-the-loop para suportar transferência sim-para-real perfeita para sistemas implementados.

Contribuição:

Estabelecer testbeds sim2real de acesso aberto da UE modelados em torno de casos de uso assistivos (por exemplo, detecção de queda, navegação de cozinha, uso protético, encaminhamento de cadeira de rodas inteligente) com APIs padronizadas e acesso baseado em nuvem para investigadores e desenvolvedores
Criar benchmarks virtuais partilhados que acelerem desenvolvimento seguro de agente IA em domínios de saúde, casa e serviço público, incorporando métricas de avaliação padronizadas e protocolos de certificação
Desenvolver técnicas de randomização de domínio para melhorar robustez no mundo real e reduzir a lacuna simulação-para-realidade

6. Detecção de affordance e percepção incorporada

Conjuntos de dados como Ego4D e BEHAVIOR modelam como objectos são usados e compreendidos em contexto, fornecendo dados de treino para sistemas IA que devem compreender as relações funcionais entre humanos, objectos e ambientes. A detecção de affordance (ou seja, a capacidade de identificar as possibilidades de acção que os objectos oferecem num contexto específico) é fundamental para desenvolver sistemas de IA que possam operar efectivamente em ambientes humanos.

Estes conjuntos de dados oferecem características abrangentes para desenvolvimento de IA contextual. Ego4D fornece 3.670 horas de dados de vídeo em primeira pessoa com anotações temporais ricas, enquanto BEHAVIOR abrange 100+ actividades em 50+ cenas internas com mudanças detalhadas de estado de objecto. Os conjuntos de dados integram efectivamente com quadros de detecção de objecto incluindo YOLO e R-CNN bem como modelos de reconhecimento de acção, e suportam geração de grafo de cena semântica para compreensão contextual aprimorada de interacções humano-objecto-ambiente.

Contribuição:

Financiar esforços de curadoria de conjunto de dados que capturem affordances do mundo real para utilizadores com deficiências (por exemplo, utilizadores de cadeira de rodas, indivíduos de baixa visão) com padrões de anotação abrangentes incluindo propriedades de objecto, características de acessibilidade e padrões de uso
Desenvolver modelos que possam identificar affordances de objecto específicas assistivas—por exemplo, quais ferramentas são utilizáveis para escovar dentes com uma mão, ou quais alças suportam transferência segura de uma cama, incorporando restrições biomecânicas e considerações de segurança
Criar tarefas de avaliação para avaliar compreensão de affordance em contextos assistivos com métricas padronizadas e protocolos de avaliação

7. Padrões, testes e ambientes de prova regulatórios

A implementação de IA assistiva deve ser segura, interoperável e eticamente compatível através de quadros de teste abrangentes e supervisão regulatória. O trabalho da UE em ambientes de prova regulatórios será crítico para competitividade global e confiança pública enquanto garante os padrões de segurança.

Os requisitos do quadro regulatório devem abranger múltiplas dimensões de conformidade essenciais para implementação responsável. Os sistemas devem alcançar conformidade com requisitos do Acto de IA da UE para sistemas IA de alto risco e integrar com regulamentações de dispositivo médico (MDR) para aplicações relacionadas à saúde. A conformidade de protecção de dados sob RGPD requer consideração especial para dados de saúde sensíveis, enquanto conformidade de padrões de acessibilidade deve atender requisitos EN 301 549 e WCAG 2.1 AA. Adicionalmente, quadros robustos de cibersegurança são essenciais para dispositivos assistivos conectados para garantir segurança do utilizador e dados ao longo do ciclo de vida de implementação.

Contribuição:

Lançar ambientes de prova regulatórios especificamente para IA assistiva e incorporada (em linha com o Acto de IA da UE e próximos padrões harmonizados), fornecendo ambientes controlados para testar conformidade com requisitos de segurança, eficácia e éticos
Desenvolver protocolos de teste para segurança, transparência e mitigação de viés adaptados a contextos assistivos, incluindo teste adversarial, avaliação de caso extremo e avaliação de confiabilidade de longo prazo
Encorajar quadros de interoperabilidade através de plataformas de software e hardware usadas em tecnologias assistivas públicas e pessoais, estabelecendo APIs comuns, formatos de dados e protocolos de comunicação para prevenir dependência de fornecedor único e garantir escolha do utilizador

Cronograma de implementação e requisitos de recursos

Prevemos uma abordagem de implementação faseada ao longo de 5-7 anos:

Fase 1 (Anos 1-2): Estabelecer quadros regulatórios, mecanismos de financiamento e infraestrutura de investigação inicial

Fase 2 (Anos 3-4): Implementar programas piloto e testbeds enquanto desenvolve tecnologias centrais

Fase 3 (Anos 5-7): Escalar pilotos bem-sucedidos e alcançar implementação ampla através dos estados membros da UE

Alocação orçamental estimada

40% para investigação e desenvolvimento de tecnologias IA centrais
25% para desenvolvimento de infraestrutura (testbeds, conjuntos de dados, padrões)
20% para programas piloto e validação no mundo real
15% para desenvolvimento regulatório e quadros de conformidade

Esta abordagem poderia melhorar a posição da UE na área de tecnologias públicas e assistivas.

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Referências

¹ Parlamento Europeu e Conselho da União Europeia. "Regulamento (UE) 2024/1689 sobre uma abordagem europeia para Inteligência Artificial (Acto IA)." Jornal Oficial da União Europeia. 1 de Agosto de 2024.

² Parlamento Europeu e Conselho da União Europeia. "Regulamento (UE) 2016/679 sobre a protecção de pessoas naturais com relação ao processamento de dados pessoais e sobre a livre circulação de tais dados (Regulamento Geral de Protecção de Dados)." Jornal Oficial da União Europeia. 2016.

³ Parlamento Europeu e Conselho da União Europeia. "Regulamento (UE) 2017/745 sobre dispositivos médicos." Jornal Oficial da União Europeia. 2017.

⁴ World Wide Web Consortium (W3C). "Directrizes de Acessibilidade para Conteúdo Web (WCAG) 2.1." Recomendação W3C. 2018.

⁵ Instituto Europeu de Padrões de Telecomunicações (ETSI). "EN 301 549 V3.2.1 (2021-03) Requisitos de acessibilidade para produtos e serviços TIC." Padrões ETSI. 2021.

⁶ IEEE Computer Society. "Conferência IEEE sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões." Anais de Conferência Anual. 2022.