São Paulo — InkDesign News — A pesquisa em automação visual e inteligência artificial avança no acompanhamento e representação de dados científicos por meio de imagens geradas por IA, com implicações para a robótica e sistemas autônomos aplicados na indústria e pesquisa técnica.
Tecnologia aplicada
Cientistas e engenheiros trabalham com algoritmos de geração de imagens baseados em modelos de difusão para representar estruturas em nanoescala, como pontos quânticos fluorescentes. Sensores ópticos, como câmeras de alta resolução e espectrômetros de fluorescência, são usados para captar dados reais, que depois são interpretados ou melhorados por softwares de IA para visualização e comunicação.
Desenvolvimento e testes
Essa abordagem tem sido testada em ambientes acadêmicos para garantir que a manipulação digital preserve a integridade dos dados originais. Um exemplo é a remoção digital de objetos que não interferem na estrutura do dado principal — como uma placa de petri para focar na morfologia de uma colônia de levedura. Além disso, a geração de imagens por IA auxilia na ilustração, porém não deve substituir imagens documentais.
“Muitas vezes, as imagens geradas por IA parecem cartunescas e dificilmente podem ser consideradas documentações precisas, embora isso possa mudar futuramente.”
(“The results of my AI experimentation were often cartoon-like images that could hardly pass as reality — let alone documentation — but there will be a time when they will be.”)— Felice Frankel, fotógrafa científica, MIT
Impacto e aplicações
O uso ético e transparente dessas técnicas é debatido para que pesquisadores informem claramente quando uma imagem foi gerada ou manipulada digitalmente, inclusive indicando o modelo de IA utilizado e o prompt de geração. Isso é fundamental para manter a confiança na documentação visual, que é vital para robótica, automação industrial e comunicação técnica. Ferramentas visuais avançadas refletem a necessidade de maior alfabetização visual e ética no uso de imagens no meio científico e tecnológico.
“Pesquisadores devem aprender a analisar criticamente gráficos e imagens, reconhecendo possíveis manipulações que distorcem a realidade científica.”
(“We need to require students to learn how to critically look at a published graph or image and decide if there is something weird going on with it.”)— Felice Frankel, fotógrafa científica, MIT
Próximos passos incluem a padronização de políticas para uso de imagens geradas por IA e a integração dessas tecnologias em ambientes de desenvolvimento de robótica visual, ampliando as capacidades de monitoramento, inspeção e documentação automatizada.
Fonte: (Robohub – Robótica & Automação)
