Digital Annealer: a tecnologia que pode resolver problemas que nem a IA consegue

A Inteligência Artificial domina atualmente o debate tecnológico. Falamos de modelos generativos, agentes autónomos e automação inteligente. Mas existe uma realidade menos visível: muitas organizações não têm apenas um problema de previsão ou análise. Têm um problema de decisão. Saber o que pode acontecer é importante. Decidir qual é a melhor ação a tomar é muitas vezes mais difícil.

É precisamente neste contexto que tecnologias como o Fujitsu Digital Annealer ganham relevância.

Ao contrário do que frequentemente se pensa, a maioria dos desafios empresariais mais complexos não está relacionada com a falta de dados. O verdadeiro desafio consiste em encontrar a melhor combinação possível entre milhares ou milhões de variáveis, restrições e objetivos concorrentes. Estamos perante aquilo que os especialistas designam por problemas de otimização combinatória. Encontramos estes problemas em praticamente todos os setores.

Uma empresa de logística procura definir as rotas mais eficientes para centenas de veículos. Um hospital necessita de otimizar escalas médicas e utilização de equipamentos. Uma indústria tenta encontrar a melhor sequência de produção. Uma instituição financeira pretende construir carteiras de investimento equilibrando retorno e risco. Em todos estes casos, o número de combinações possíveis cresce exponencialmente, tornando impossível analisar todas as alternativas utilizando métodos tradicionais.

Desenvolvido pela Fujitsu, trata-se de uma tecnologia inspirada nos princípios da computação quântica , mas implementada através de circuitos digitais convencionais. Ou seja, permite explorar algumas das vantagens associadas aos sistemas de otimização quântica sem necessitar das infraestruturas extremamente complexas e dispendiosas exigidas pelos computadores quânticos atuais.

O seu objetivo é simples de explicar: encontrar rapidamente soluções para problemas de otimização que seriam demasiado complexos para os sistemas convencionais resolverem de forma eficiente. Esta capacidade é particularmente relevante numa época marcada pela explosão da Inteligência Artificial.

A IA é extremamente eficaz a identificar padrões, fazer previsões e gerar recomendações. No entanto, depois de receber uma previsão, continua a ser necessário decidir. Se uma IA prevê a procura futura de produtos, como deve ser organizada a produção? Se prevê congestionamento numa rede logística, que rotas devem ser escolhidas? Se identifica potenciais moléculas candidatas ao desenvolvimento farmacêutico, quais devem ser priorizadas?

Na prática, o futuro da transformação digital dependerá cada vez mais da combinação entre Inteligência Artificial e tecnologias avançadas de otimização. A IA ajudará a compreender o problema. Tecnologias como o Digital Annealer ajudarão a encontrar a melhor resposta.

O país procura acelerar a digitalização da indústria, modernizar os serviços públicos, aumentar a produtividade e reforçar a sua capacidade de inovação. Em todos estes domínios existem desafios de otimização em larga escala.