Da IA especializada à resolução de problemas industriais
A LG está posicionando sua plataforma EXAONE não simplesmente como um sistema de IA de uso geral, mas como um conjunto de modelos especializados por domínio, desenvolvidos para resolver problemas específicos nas áreas científica, industrial e empresarial.
No LG AI Talk Concert de 2026, a LG AI Research apresentou aplicações desenvolvidas ao longo de anos de trabalho com dados industriais reais. O foco estava na implementação prática: reduzir a necessidade de experimentos, interpretar dados complexos de processos, acelerar inspeções e apoiar decisões que tradicionalmente dependem de engenheiros altamente especializados.
Essa direção é particularmente relevante para a automação industrial, porque muitos problemas fabris não são causados pela falta de hardware de automação. O desafio maior geralmente é interpretar grandes volumes de dados de processo inconsistentes e transformar essas informações em decisões acionáveis de controle ou engenharia.
Descoberta de medicamentos acelerada por IA
Na pesquisa científica, a LG AI Research informou que trabalhou com a LG H&H para avaliar aproximadamente 420.000 substâncias candidatas e identificar, em um dia, a candidata à eficácia contra a queda de cabelo Rhamsidil.
A importância não está apenas na velocidade da triagem. A IA pode reduzir o número de experimentos físicos necessários ao restringir o espaço de busca antes que os recursos laboratoriais sejam alocados. Isso cria um ciclo de feedback no qual a análise computacional e a experimentação física influenciam continuamente uma à outra.
A LG também está trabalhando com a D&D Pharmatech no desenvolvimento de medicamentos peptídicos orais de próxima geração. Além disso, o EXAONE 4.5 foi incorporado a um sistema de IA para análise de novos medicamentos no Ministério de Segurança de Alimentos e Medicamentos da Coreia.
Laboratórios autônomos criam um ciclo fechado de engenharia
A LG está desenvolvendo um laboratório autônomo no qual a IA analisa os resultados experimentais, determina o que deve ser testado em seguida e projeta os experimentos subsequentes.
Do ponto de vista da engenharia, isso representa uma mudança da análise assistida por IA para a otimização em ciclo fechado. Em vez de seguir uma sequência experimental fixa, o sistema pode selecionar o próximo teste de acordo com as informações obtidas nos experimentos anteriores.
O mesmo princípio tem fortes implicações para a automação industrial. Um sistema de produção poderia, futuramente, analisar desvios de processo, identificar causas prováveis, selecionar uma ação corretiva e avaliar o resultado sem exigir que um engenheiro defina manualmente cada etapa intermediária.
EXAONE Tabular tem como alvo dados fabris complexos
Um dos desenvolvimentos industriais mais significativos da LG é o EXAONE Tabular, um modelo de base especializado projetado para compreender as relações entre as condições do processo de fabricação e as informações de qualidade.
Os dados de processos industriais raramente são limpos. Valores de sensores, condições de produção, características dos produtos e resultados de inspeção podem mudar ao longo do tempo. Os sistemas convencionais de aprendizado de máquina podem exigir novo treinamento quando as características visuais dos produtos ou as condições de produção mudam.
A LG afirma que o EXAONE Tabular pode continuar operando diante de mudanças no processo ou na aparência do produto sem novo treinamento, enquanto um treinamento adicional personalizado pode melhorar ainda mais seu desempenho.
Essa é uma direção técnica importante. Em fábricas reais, a manutenção dos modelos pode se tornar quase tão exigente quanto a implementação inicial da IA. Portanto, reduzir a necessidade de novos treinamentos pode ser mais valioso do que obter uma melhoria marginal no desempenho em benchmarks de laboratório.
A IA industrial precisa se adaptar às mudanças nas condições do processo
O EXAONE Tabular foi aplicado inicialmente em uma unidade de produção da LG Innotek e agora está despertando o interesse de empresas farmacêuticas e hospitais. A LG também vê aplicações potenciais em operações de uso intensivo de energia, incluindo instalações nucleares e hidrelétricas.
O desafio subjacente é comum a esses setores: as condições do processo são dinâmicas, enquanto o custo de coletar e rotular dados industriais é alto.
Para engenheiros de automação, isso significa que os modelos de IA industrial mais úteis não serão necessariamente aqueles que exigem conjuntos de dados enormes. Modelos capazes de aprender com informações limitadas e específicas de cada unidade, incorporando ao mesmo tempo o conhecimento existente do processo, podem ser mais fáceis de implementar em vários ambientes de produção.
A inspeção visual avança rumo à configuração autônoma
A LG também está desenvolvendo um agente de inspeção visual capaz de realizar autonomamente a amostragem de dados, a rotulagem e o treinamento de modelos.
Tradicionalmente, introduzir um novo produto em uma linha de fabricação pode exigir uma extensa coleta e rotulagem de imagens antes que um modelo de inspeção esteja pronto para a produção. A LG afirma que sua abordagem pode reduzir substancialmente esse período de preparação.
O valor para a engenharia é claro: os sistemas de inspeção precisam acompanhar as variantes de produtos e as mudanças de processo sem obrigar todo o fluxo de trabalho de visão computacional a recomeçar sempre que a configuração de produção mudar.
Se implementada com sucesso, a preparação autônoma de dados poderá se tornar uma camada importante entre as câmeras industriais e os sistemas de execução da manufatura de nível superior.
De robôs individuais a fábricas autônomas
O objetivo de longo prazo da LG vai além da automação de máquinas ou robôs individuais. A empresa está trabalhando em modelos de base para robótica e em uma arquitetura fabril na qual a unidade possa operar como uma inteligência integrada.
Essa é uma mudança conceitual significativa.
A automação tradicional divide uma fábrica entre CLPs, acionamentos, robôs, sistemas de visão, SCADA, MES e outras camadas de controle, mantendo o controle determinístico nos níveis inferiores. A IA vem sendo introduzida cada vez mais acima desses sistemas para interpretar dados e otimizar as operações.
A próxima etapa pode envolver a coordenação, pela IA, de informações entre essas camadas, enquanto os controladores determinísticos continuam responsáveis pelas funções de controle críticas em termos de tempo.
Na minha visão, essa distinção continuará sendo importante. A IA é adequada para previsão, otimização, classificação e suporte à decisão, mas substituir o controle determinístico por um modelo probabilístico não representa automaticamente uma melhoria de engenharia. Fábricas autônomas exigirão uma separação clara entre a tomada de decisões pela IA e as funções de controle críticas para a segurança ou para o tempo de resposta.
A principal barreira é a economia dos dados e da implementação
A LG reconhece que os dados de fabricação provenientes de instalações reais são extensos e difíceis de organizar. O consumo de GPUs e o valor econômico gerado pela implementação da IA também precisam ser considerados.
Essa é uma das observações mais práticas do anúncio. A adoção da IA industrial não será determinada apenas pela inteligência do modelo. Engenheiros e operadores de fábrica também precisam considerar a aquisição de dados, a qualidade dos sensores, a arquitetura de rede, a cibersegurança, os recursos computacionais, a manutenção dos modelos e os benefícios mensuráveis para a produção.
Por isso, o esforço da LG para tornar o EXAONE Tabular mais leve é estrategicamente relevante. Um modelo que exige menos infraestrutura computacional pode ser implementado mais próximo dos equipamentos de produção e utilizado em mais instalações.
A IA industrial está passando da previsão à ação
Segundo relatos, o esforço de seis anos da LG já abordou mais de 100 problemas industriais difíceis. A direção atual da empresa sugere uma transição de uma IA que explica as condições industriais para uma IA capaz de determinar e executar a próxima etapa.
Essa transição exigirá mais do que modelos de base maiores. Será necessário integrá-los a CLPs, robôs, redes industriais, historiadores, plataformas MES, sistemas de visão e bancos de dados de engenharia.
Portanto, o caminho mais realista para a manufatura autônoma provavelmente será incremental: primeiro a IA observa e analisa; depois recomenda; em seguida opera dentro de limites definidos; e, por fim, coordena decisões cada vez mais complexas no nível da fábrica.
Conclusão
Os desenvolvimentos do EXAONE demonstram como a IA especializada está avançando para além das demonstrações e chegando à pesquisa científica e às operações industriais. A descoberta de medicamentos, os laboratórios autônomos, a inteligência tabular de processos e a inspeção visual representam diferentes aplicações do mesmo conceito mais amplo: usar a IA para reduzir o esforço de engenharia necessário para compreender sistemas complexos e determinar o que deve acontecer em seguida.
Para a automação industrial, o desenvolvimento mais importante talvez não seja a chegada de uma fábrica totalmente autônoma. É a criação gradual de uma camada de IA capaz de compreender as mudanças nas condições do processo enquanto trabalha em conjunto com a automação determinística já estabelecida.
As empresas que conseguirem combinar essas duas abordagens provavelmente obterão mais valor prático do que aquelas que tratarem a IA como substituta da arquitetura de controle industrial existente.
