Se há alguns anos falar de tecnologia vestível era pensar em um relógio ou uma pulseira, a realidade atual é diferente. O portfólio de devices aumentos e a tecnologia já invade também roupas e acessórios. Estimativa da IDC apontam que em 2025 o mundo atingiu 611 milhões de dispositivos vestíveis, um avanço de 9%. Mas se o volume cresce, os desafios seguem presentes, especialmente quando falamos de aplicação de IA nesses dispositivos para torná-los ainda mais inteligentes e com mais funcionalidades que gerem benefícios reais aos usuários. 

O assunto foi discutido durante o AI Brasil Experience, em São Paulo, quando Hugo Pessoni, pesquisador em atração de startups do Centro de Competência da Embrapii e também desenvolvedor de sistemas inteligentes do CEIA, trouxe uma perspectiva que envolvia o mercado de vestíveis, mas também o processamento de inteligência artificial na borda, ou seja, com uso de edge computing, que permite o processamento do dado onde ele é gerado ou mais próximo dessa origem.

O processamento local ajuda e várias frentes como latência, privacidade e consumo de banda, afora redução de custo por não processar em nuvem. Quando falamos do uso de edge computing em nível corporativo, o discurso é mais fácil, quando entramos no processamento local para vestíveis, no entanto, os desafios físicos ainda são a grande barreira, como reconheceu Pessoni. 

“Quando seu relógio calcula caloria, ele não manda para nuvem, tem modelo que roda localmente e entrega resposta, um modelo treinado com muitas pessoas. Mas é difícil encaixar modelos na edge AI. O wearable tem desafio de energia”, lembrou Pessoni.

 Uma única GPU, pensando em residência, consome 700 watz. Para rodar um bom modelo de IA, gasta-se muita energia. Se olharmos para os celulares, que avançaram muito em bateria e arquitetura, já é um desafio, imagine quando partimos para estruturas menores como óculos, anéis, pulseiras. Não à toa, Pessoni afirma que existe um movimento de pensar o desenvolvimento de maneira diferente, no lugar de construir um hardware e depois pensar o software, olhar o modelo de software e IA desejado e construir o hardware já adaptado para esses modelos.  

Onde gera valor

“Mas o limite não está apenas no chip, está no corpo também. Usar um Apple Vision por mais de 30 minutos pesa, esquenta”, reforçou o pesquisador, ao elencar outras restrições como: bateria, calor, memória, processamento de baixo consumo, conexão dependente com internet (não conecta no wi-fi), peso e estética.

Para Pessoni, uma das saídas para usar IA e processar algum tipo de IA nesses dispositivos seria o desenvolvimento por camadas e não considerar apenas o processamento na ponta, mas uma mescla entre edge e computação em nuvem a depender da demanda que for realizada. 

Mas se pensarmos em oportunidades, elas vão de indicadores de saúde – há regulares no mundo que trabalham para certificar dispositivos na geração de alertas para notificação de hipertensão – a inclusão com tradução simultânea e prevenção da fadiga mental.

No campo corporativo já se assiste geração de valor com vestíveis, por exemplo, em logística, com separação de pedidos guiada pela visão ou mesmo com uso de óculos para leitura de código de barra e/ou QR code. Na indústria da construção, o benefício vem pelo monitoramento de estresse térmico ou postura e, talvez, mais conhecido, na manutenção, com especialista remoto.