Visual Language Models: quando os robôs entendem o seu ambiente

Um dos principais desafios da robótica industrial avançada não reside apenas na capacidade de captar informações do ambiente, mas sobretudo em interpretá-las de forma coerente e contextualizada. Ver não é compreender. Para que um robô possa operar de forma autónoma e fiável em ambientes reais, deve ser capaz de integrar dados provenientes de múltiplas fontes — câmaras, sensores de proximidade, LiDAR, microfones ou outros sistemas – e convertê-los em conhecimento acionável, em tempo real.

Tradicionalmente, a visão artificial tem assentado em modelos especializados, treinados para tarefas específicas e fortemente dependentes de dados etiquetados e cenários controlados. Embora estas abordagens tenham demonstrado eficácia em contextos industriais bem definidos, apresentam claras limitações quando confrontadas com ambientes dinâmicos, variabilidade operacional ou situações não previstas durante a fase de treino.

Neste contexto, os Visual Language Models (VLM) representam uma verdadeira mudança de paradigma. Estes modelos combinam capacidades de visão computacional e de processamento de linguagem natural numa arquitetura unificada, o que lhes permite associar elementos visuais a conceitos linguísticos de alto nível. O resultado é uma compreensão mais rica do ambiente, baseada não apenas em padrões visuais, mas também em semântica, contexto e nas relações entre objetos e ações.

Do ponto de vista técnico, os VLM permitem uma melhor generalização entre domínios, reduzem a necessidade de treino específico para cada caso de uso e facilitam a transferência de conhecimento entre diferentes cenários. Modelos desta natureza, amplamente estudados, têm demonstrado uma notável capacidade de raciocinar sobre imagens a partir de descrições em linguagem natural e vice-versa.

Na GMV, estas capacidades estão a ser transferidas para o domínio operacional através da sua integração no marketplace da uPathWay, a plataforma inteligente para a gestão, orquestração e otimização de frotas heterogéneas de robôs e veículos autónomos em ambientes industriais. A incorporação dos VLM abre a porta a novos cenários de interação e monitorização, acrescentando uma camada adicional de inteligência contextual aos sistemas clássicos de perceção.

Entre os casos de uso atualmente em implementação destacam-se:

• Supervisão de robôs através de linguagem natural apoiada em informações visuais, facilitando uma interação humano-robô mais intuitiva e reduzindo a barreira técnica para operadores e supervisores.
• Geração automática de descrições do estado operacional ou de incidentes, a partir de imagens ou sequências de vídeo capturadas pelos próprios robôs.
• Validação visual de tarefas, incluindo a verificação automática de que uma carga, palete ou elemento inspecionado está corretamente posicionado ou no estado esperado.
• Deteção de anomalias contextualizada, identificando situações inesperadas que não estavam explicitamente definidas em regras ou modelos anteriores.
• Interfaces mais naturais e flexíveis, que combinam prompts em linguagem natural com informações visuais do ambiente para apoiar a tomada de decisões.

Estas capacidades contribuem para uma robótica mais autónoma, explicável e escalável, capaz de se adaptar a ambientes industriais complexos, dinâmicos e com um elevado grau de incerteza. Para além da automação de tarefas, os VLM permitem evoluir para sistemas que não apenas executam ações, mas também interpretam e comunicam o que acontece ao seu redor.

A GMV continua a aposta na integração de perceção avançada e inteligência contextual como fatores-chave da automação industrial do futuro, com o objetivo de transferir estas tecnologias do domínio da investigação para aplicações reais e operacionais.

Autor: Ángel C. Lázaro