Cristina Leon Vera | 30/04/2024
A Inteligência Artificial está transformando o comércio marítimo, favorecendo a otimização de rotas logísticas e recursos ambientais. Para atingir todo o seu potencial, é necessário integrar sua tecnologia com outras e treinar adequadamente os profissionais do setor.
Na era digital, a Inteligência Artificial (IA) surgiu como um poderoso aliado do setor logístico, revolucionando a forma como os principais fornecedores comerciais operam. Conhecer os desafios da implementação é fundamental para o seu sucesso. Nós abordamos tais desafios, junto com Genís Majoral, Engenheiro Civil especializado em transporte e planejamento urbano pela Universidade Politécnica da Catalunha (UPC).
“Esta integração tecnológica na indústria naval já está sendo utilizada em diferentes âmbitos”, afirma o especialista. Entre as utilizações que destaca estão as destinadas a otimizar rotas marítimas e prever o volume de cargas graças ao cálculo antecipado da oferta e demanda mundiais, o que permite minimizar os custos operacionais e agilizar os tempos de entrega.
Além desses objetivos específicos, a IA tem entre suas perspectivas plausíveis a navegação autônoma e a prevenção de riscos, ainda que atualmente sejam realizadas somente de maneira parcial e em combinação com outras tecnologias necessárias que facilitam um impacto real no setor, como a cobertura 5G, a internet das coisas (IoT) ou o Blockchain.
Impacto positivo da sua implementação
Para o comércio global, eficiência e sustentabilidade são elementos essenciais, e a tecnologia avançada é uma ferramenta fundamental para enfrentar esses desafios na logística marítima. Majoral destaca algumas das principais vantagens da aplicação da IA no setor:
- Redução do impacto ambiental. A IA permite otimizar o consumo de combustível e planejar o consumo de fretes e espaço em armazéns, reduzindo consideravelmente a pegada ambiental das travessias. A previsão de riscos e a prevenção de acidentes também conseguem evitar poluição por derramamentos.
- Exploração da IA em portos estratégicos. Exemplos incluem Roterdã, Los Angeles, Qingdao e Cingapura, embora todos ainda estejam em fase inicial. Em Cingapura, também estão incorporando o processamento de linguagem natural para agilizar processos alfandegários e reduzir custos.
- Eficiência econômica e otimização de rotas marítimas. A tecnologia dá a operadores de logística e transportadoras a oportunidade de ajustar suas operações com base no volume de carga e no número previsto de embarcações.
- Promover um modelo logístico colaborativo. Fazer com que as informações fluam entre empresas e clientes, além de outros agentes essenciais do comércio mundial, poderia favorecer a sinergia entre operadores internacionais.
Desafios tecnológicos para seu desenvolvimento
Embora algumas funções da IA já estejam estabelecidas na logística marítima, alcançar o máximo de seu potencial está longe de ser uma realidade, e um dos principais desafios para isso é identificar quais linhas de implementação podem ser incorporadas sem risco de interromper a cadeia de suprimentos ou torná-la mais vulnerável a ataques.
“É preciso um grande investimento em hardware e sistemas de segurança para apoiar o bom funcionamento da transição de um sistema físico, intensivo em fator de trabalho, para um sistema tecnológico virtualizado”, adverte o especialista.
Também é um desafio considerável a aplicabilidade da IA junto com outra série de tecnologias, para dar lugar a um sistema que preveja acidentes e detecte anomalias técnicas do navio, para o qual é necessário implantar sistemas de sensorização ou visualização.
“O desenvolvimento da visão por computador, a confiabilidade dos sensores, a capacidade de rede para transmitir toda a informação captada e a capacidade de cálculo próximo de onde ocorre a ação (edge computing) são aspectos que devem ser desenvolvidos junto com a IA”, explica o pesquisador.
Essa integração tecnológica na indústria naval pode ser empregada de forma passiva, para alertar sobre uma colisão iminente, ou de maneira proativa, iniciando mecanismos para evitá-la. Neste último contexto, a IA e o Machine Learning podem reduzir significativamente a probabilidade de ocorrência de um acidente.
Um avanço sobre seguro
“Ao contrário de tempos anteriores, o momento atual parece conter as tecnologias que permitiriam uma revolução industrial. Embora os algoritmos e casos piloto estejam sendo desenvolvidos há anos, o futuro inexorável é a automação de qualquer operação”, adverte Majoral.
Para que esta transformação seja viável, deve ser cumprida uma “condição necessária”: uma mudança de paradigma que não altere a produtividade e logística da indústria. O volume de carga, os agentes envolvidos e o impacto no desenvolvimento e bem-estar global fazem com que se trate de um ambiente complexo e resistente à mudanças drásticas, embora em pequenos âmbitos possa ser adaptado com certa segurança.
Neste contexto, o especialista prevê que um setor totalmente automatizado é inimaginável no momento, mas que será possível nos aproximarmos desde cenário quando “a tecnologia demonstrar a mesma flexibilidade e adaptabilidade em tempo real que os humanos, e também a confiabilidade e resistência do hardware (dispositivos/sensores) em ambientes adversos”.
Apesar dos desafios práticos e tecnológicos, existe um grande interesse por parte de portos, proprietários de navios e operadores nesta integração tecnológica, que “a curto prazo, atuará como assistente para a melhoria da produtividade. A longo prazo, é possível uma automação do setor”, conclui.
Colaborou neste artigo:
Genís Majoral, engenheiro civil especializado em transporte e planejamento urbano da Universidade Politécnica da Catalunha (UPC).
Atualmente trabalha como pesquisador no CENIT, onde se concentra na modelagem, demanda e economia do transporte.
Além disso, está cursando o doutorado em Engenharia Civil na UPC e mestrado em Pesquisa Econômica na UNED.
