Pesquisa da FEI desenvolve sistema de IA com vocabulário aberto para identificar ações humanas em linhas de produção e ampliar automação industrial
Uma pesquisa desenvolvida pelo Centro Universitário FEI, em parceria com o Karlsruhe Institute of Technology (KIT), da Alemanha, apresentou um novo modelo de Inteligência Artificial capaz de reconhecer ações humanas em vídeos de linhas de produção, inclusive aquelas que não fizeram parte do treinamento original do sistema. Baseada no conceito de “vocabulário aberto”, a tecnologia amplia a flexibilidade do monitoramento industrial, automatiza a documentação de processos e abre caminho para aplicações em robôs colaborativos e na otimização da manufatura.
O Centro Universitário FEI, que celebra 85 anos de atuação acadêmica, apresentou no INOVAFEI, evento institucional destinado à exposição e premiação de Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC), uma pesquisa de Inteligência Artificial aplicada à Engenharia de Automação que introduz o conceito de “vocabulário aberto” no monitoramento fabril.
Desenvolvido pelo aluno e pesquisador Lucas Teles Thomaz sob a orientação dos professores Carlos Eduardo Thomaz (FEI) e Kunyu Peng (Karlsruhe Institute of Technology), o projeto FACT-CLIP resultou em um sistema que segmenta e identifica ações humanas em vídeos de linhas de produção ao alinhar registros visuais a descrições em texto. O avanço científico do trabalho foi validado por meio de cooperação internacional com foco na otimização de processos industriais complexos.
A validação do algoritmo utilizou o benchmark HA-ViD, base de dados de referência que reúne 86,9 horas de gravação e mais de 1,5 milhão de quadros de vídeo sob diferentes ângulos e condições de iluminação. Na análise de segmentação tradicional, com 75 classes integradas ao treinamento, a arquitetura obteve 42,7% de acurácia média quadro a quadro, superando trabalhos recentes em métricas comumente usadas neste problema (F1 e Edit), indicadores globais que avaliam a precisão, a continuidade e a ordem lógica das ações no vídeo. No teste de vocabulário aberto com cinco classes inéditas e ausentes do treinamento, o modelo FACT-CLIP proposto atingiu 7,8% de acurácia e 10,0% de F1, enquanto os sistemas convencionais mantiveram-se em 0% por não reconhecerem comandos fora de sua lista rígida de programação.
O orientador do projeto e professor Carlos Eduardo Thomaz, explica que o método expande significativamente o limite dos softwares convencionais de monitoramento por câmeras: “O ‘vocabulário aberto’ busca tornar esse processo mais flexível ao criar uma ponte entre as imagens do vídeo e descrições escritas das ações.
Quando o modelo encontra uma ação nova, nunca vista antes durante o treinamento, ele pode reconhecê-la a partir de uma descrição textual de movimentos e objetos cujos elementos já conhece. O sistema deixa então de depender exclusivamente de uma lista rígida e abre caminho para incluir novas ações por meio da linguagem, sem recomeçar todo o treinamento do zero.”
O mapeamento temporal gerado pelo FACT-CLIP foi estruturado com foco em ambientes de montagem industrial. O sistema converte os registros visuais em linhas de tempo automatizadas (etapas de posicionamento, inserção e fixação de componentes), o que viabiliza sua aplicação no suporte ao treinamento de operadores, auditoria de qualidade, documentação de processos e na segurança contra falhas de ordenação operacional. Há ainda potencial de integração com robôs colaborativos para antecipação de suporte ao trabalhador humano.
O pesquisador e autor do trabalho, Lucas Teles Thomaz, detalha que o algoritmo foi concebido durante seu intercâmbio na Alemanha e demandou um esforço computacional robusto em cooperação internacional: “A parceria nasceu no Karlsruhe Institute of Technology (KIT), onde surgiu o desafio de aplicar o vocabulário aberto à arquitetura FACT. Unindo a orientação da FEI com a colaboração do KIT, nós acrescentamos um mecanismo de alinhamento com o CLIP. Como a parte computacional era muito pesada, o instituto alemão disponibilizou acesso aos seus clusters com GPUs NVIDIA Quadro RTX 6000 e 8000. Mesmo de volta ao Brasil, consegui realizar todos os treinamentos conectando-me aos servidores deles por VPN e SSH.”
Os resultados obtidos qualificam o FACT-CLIP como uma prova de conceito em estágio laboratorial, restrita a câmeras fixas. Fatores como oclusões visuais severas, deslocamento de câmeras e baixos índices de luminosidade não integraram o escopo dos testes atuais e demandam novas etapas de investigação científica antes de uma eventual viabilidade comercial da tecnologia.
Sobre a FEI:
Com mais de oito décadas de tradição, a FEI se destaca entre as instituições de Ensino Superior no Brasil nas áreas de Administração, Ciência da Computação, Ciência de Dados e Inteligência Artificial e Engenharia. Referência em gestão, inovação e tecnologia, a FEI já formou mais de 60 mil profissionais e tem como propósito proporcionar conhecimento aos seus alunos por todos os meios necessários, visando à construção de uma sociedade desenvolvida, humana, sustentável e justa, por meio do ensino, pesquisa e extensão.
A FEI faz parte da Companhia de Jesus e oferece cursos de Administração, Ciência da Computação, Ciência de Dados e Inteligência Artificial e Engenharias – habilitações em Engenharia Civil; Engenharia de Automação e Controle; Engenharia de Produção; Engenharia Elétrica; Engenharia Mecânica e Engenharia Mecânica com ênfase Automobilística; Engenharia Química e a primeira graduação em Engenharia de Robôs do País, sendo o maior polo educacional de robótica inteligente da América Latina.
Acompanhando as megatendências mundiais para o futuro, a FEI participou da formulação das novas Diretrizes Curriculares Nacionais para os cursos de Engenharia e Administração, propondo ao Ministério da Educação conceitos de interdisciplinaridade e empreendedorismo, que fazem com que os alunos tenham uma formação mais ampla e alinhada com as transformações tecnológicas.
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