O potencial do gêmeo digital

(Rafa Neddermeyer/Agência Brasil)

Nos últimos meses, três incidentes meteorológicos evidenciam os efeitos nocivos das mudanças climáticas. Mas, como a tecnologia pode ajudar a prevenir o impacto negativo na economia e o prejuízo às comunidades das enchentes no sul do Brasil (foto), da passagem do furacão Milton na costa leste dos Estados Unidos, e das inundações na região de Valência, na Espanha?

Esse questionamento pode ser parcialmente respondido com a indicação de tendências tecnológicas que devem ganhar escala no curto e médio prazo. Muitos engenheiros e cientistas se apegam no contínuo aperfeiçoamento dos modelos virtuais para apostar na maior rapidez e capacidade preditiva de alguns dispositivos. Em especial nos que concatenam processos de produção industrial para qualificar o monitoramento e otimizar a infraestrutura e os serviços mobilizados pelas cidades, como, por exemplo, no combate à ameaça de novas “tragédias climáticas”.

De imediato, me deparo com o exemplo do chamado gêmeo digital e sua possibilidade de combinação com realidade estendida (virtual, aumentada ou mista), inteligência artificial e machine learning para já trazer resultados em 2025 e “levar” a Forbes a prever crescimento de 10 vezes desse mercado até 2030. Para dimensionar essa realidade, proponho voltar um passo.

Preciso deixar claro que a tecnologia gêmeo digital permite que se reproduza, de forma virtual e com exatidão, um objeto físico e processos cotidianos do mundo real. Por consequência, ela facilita testar novas soluções para problemas complexos e é decisiva em tirar do papel métodos, criar padrões, reforçar a segurança e reduzir custos de planejamento da infraestrutura urbana e antecipação de ameaças como as climáticas.

E, voltando ao potencial de mercado do gêmeo digital, enfatizo a importância de adequá-lo à realidade e ao impacto de comportamentos e culturas sociais para não interferir nos apontamentos futuros.

Esse processo é facilitado quanto mais os especialistas atingirem uma abordagem sistêmica que engloba, necessariamente, a aplicação oportuna de tecnologias que ainda carecem de menor volatilidade na entrega de diagnósticos e ajuste de modelos para extrair o potencial máximo de cada recurso, seja IA, machine learning ou realidade estendida.

Por falar em tecnologia do futuro, nunca é demais mensurar previamente o custo-benefício da aplicação de recursos e o quanto demandam de computação quântica, dispendem de eletricidade e consomem água para resfriar data centers, por exemplo. Sem contar, na especificidade de cada ambiente, que muda até mesmo conforme o período do ano e implica na necessidade de relativizar soluções e adequá-las conforme o contexto local.

E essa sensibilidade se aguça conforme a capacidade de análise do pesquisador, potencializada com incentivo (ou não) das empresas para o aperfeiçoamento de competências em STEM (sigla em inglês para cursos de Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática).

*Membro sênior do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) e professor da escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP)