A Juna.ai deseja usar agentes de IA para tornar fábricas mais eficientes em energia.

Os agentes de IA estão em alta, uma tendência impulsionada pelo boom da IA generativa e dos modelos de linguagem de grande escala (LLM) nos últimos anos. Fazer com que as pessoas concordem sobre o que exatamente são os agentes de IA é um desafio, mas a maioria sustenta que eles são programas de software que podem ser atribuídos a tarefas e tomar decisões — com diferentes graus de autonomia.

Em resumo, os agentes de IA vão além do que um simples chatbot pode fazer: eles ajudam as pessoas a realizarem suas atividades.

Ainda é cedo, mas empresas como Salesforce e Google já estão investindo pesado em agentes de IA. O CEO da Amazon, Andy Jassy, recentemente sugeriu uma Alexa mais “agente” no futuro, que será tanto sobre ação quanto sobre palavras.

Paralelamente, startups também estão arrecadando dinheiro com o hype. A mais recente delas é a empresa alemã Juna.ai, que deseja ajudar as fábricas a serem mais eficientes, automatizando processos industriais complexos para “maximizar a produção, aumentar a eficiência energética e reduzir as emissões totais.”

E para conseguir isso, a startup com sede em Berlim anunciou hoje que levantou US$ 7,5 milhões em uma rodada de seed com a firma de capital de risco do Vale do Silício Kleiner Perkins, a sueca Norrsken VC, e o chairman da Kleiner Perkins, John Doerr.

Autoaprendizado é o caminho

Fundada em 2023, a Juna.ai é obra de Matthias Auf der Mauer (à esquerda, na imagem) e Christian Hardenberg (à direita, na imagem). Der Mauer fundou anteriormente uma startup de manutenção preditiva de máquinas chamada AiSight e a vendeu para a empresa suíça de sensores inteligentes Sensirion em 2021, enquanto Hardenberg foi o ex-CTO da gigante de entrega de alimentos europeia Delivery Hero.

No seu núcleo, a Juna.ai quer ajudar as instalações de manufatura a se transformarem em sistemas mais inteligentes e autoaprendizes que podem proporcionar melhores margens e, em última análise, uma menor pegada de carbono. A empresa foca em chamadas “indústrias pesadas” — indústrias como aço, cimento, papel, químicos, madeira e têxteis, que possuem processos de produção em grande escala e consomem muitos materiais-prima.

“Trabalhamos com indústrias muito orientadas a processos, e isso envolve principalmente casos de uso que demandam muito energia,” disse Der Mauer ao TechCrunch. “Então, por exemplo, reatores químicos que utilizam muito calor para produzir algo.”

O software da Juna.ai se integra às ferramentas de produção dos fabricantes, como software industrial da Aveva ou da SAP, e analisa todos os dados históricos coletados de sensores de máquinas. Isso pode envolver temperatura, pressão, velocidade e todas as medições da saída dada, como qualidade, espessura e cor.

Com essas informações, a Juna.ai ajuda as empresas a treinarem seus agentes internos para descobrir as configurações ideais para maquinário, fornecendo aos operadores dados e orientações em tempo real para garantir que tudo esteja funcionando com eficiência máxima e mínimo desperdício.

Por exemplo, uma fábrica química que produz um tipo especial de carbono pode usar um reator para misturar diferentes óleos juntos e submetê-los a um processo de combustão que consome muita energia. Para maximizar a produção e minimizar o desperdício residual, as condições precisam ser ideais, incluindo os níveis de gases e óleos utilizados e a temperatura aplicada ao processo. Usando dados históricos para estabelecer as configurações ideais e levando em conta as condições em tempo real, os agentes da Juna.ai supostamente informam ao operador quais mudanças eles devem fazer para alcançar a melhor produção.

Se a Juna.ai pode ajudar as empresas a ajustarem seus equipamentos de produção, elas podem aumentar sua produção enquanto reduzem o consumo de energia. É uma situação vantajosa, tanto para o resultado financeiro do cliente quanto para sua pegada de carbono.

A Juna.ai afirma ter construído seus próprios modelos de IA personalizados, utilizando ferramentas de código aberto como TensorFlow e PyTorch. E para treinar seus modelos, a Juna.ai está utilizando aprendizado por reforço, um subconjunto de aprendizado de máquina (ML) que envolve um modelo aprendendo através de suas interações com o ambiente — tenta diferentes ações, observa o que acontece e melhora.

“A parte interessante do aprendizado por reforço é que é algo que pode executar ações,” explicou Hardenberg ao TechCrunch. “Modelos típicos apenas fazem previsões ou talvez gerem algo. Mas eles não podem controlar.”

Muito do que a Juna.ai está fazendo atualmente é mais semelhante a um “copiloto” — ele fornece uma tela que informa ao operador quais ajustes eles devem fazer nos controles. No entanto, muitos processos industriais são incrivelmente repetitivos, razão pela qual permitir que um sistema tome ações reais é útil. Um sistema de refrigeração, por exemplo, pode exigir um ajuste constante para garantir que uma máquina mantenha a temperatura adequada.

As fábricas já estão bem acostumadas a automatizar controles de sistemas usando controladores PID e MPC, então isso é algo que a Juna.ai também poderia fazer. No entanto, para uma startup de IA em fase inicial, é mais fácil vender um copiloto — são passos iniciais por enquanto.

“Tecnicamente é possível para nós deixá-lo operar de forma autônoma agora; só precisaríamos implementar a conexão. Mas, no final das contas, é realmente uma questão de construir confiança com o cliente,” disse Der Mauer.

Hardenberg acrescentou que o benefício da plataforma da startup não se concentra em economizar mão de obra, observando que as fábricas já são “bastante eficientes” em termos de automação de processos manuais. O foco é otimizar esses processos para reduzir o desperdício caro.

“Não há muito a ganhar removendo uma pessoa, comparado a um processo que custa US$ 20 milhões em energia,” disse ele. “Portanto, o verdadeiro ganho é, podemos passar de US$ 20 milhões em energia para US$ 18 milhões ou US$ 17 milhões?”

Agentes pré-treinados

Por enquanto, a grande promessa da Juna.ai é um agente de IA personalizado para cada cliente utilizando seus dados históricos. Mas no futuro, a empresa planeja oferecer agentes “pré-treinados” prontos para uso que não precisem de muito treinamento com os dados de um novo cliente.

“Se construirmos simulações repetidamente, chegaremos a um ponto onde potencialmente poderemos ter templates de simulação que podem ser reutilizados,” disse Der Mauer.

Assim, se duas empresas usam o mesmo tipo de reator químico, por exemplo, pode ser possível transferir agentes de IA entre clientes. Um modelo para uma máquina, é a ideia geral.

No entanto, não se pode ignorar o fato de que as empresas têm sido hesitantes em mergulhar de cabeça na crescente revolução da IA devido a preocupações com a privacidade de dados. Essas preocupações não são ignoradas pela Juna.ai, mas Hardenberg disse que isso não tem sido um grande problema até agora, em parte devido aos seus controles de residência de dados e, em parte, devido à promessa que oferece aos clientes em termos de desbloquear valor latente de vastas quantidades de dados.

“Eu via isso como um potencial problema, mas até agora, não tem sido um grande problema porque mantemos todos os dados na Alemanha para nossos clientes alemães,” disse Hardenberg. “Eles obtêm sua própria configuração de servidor, e temos garantias de segurança de primeira linha. Do lado deles, eles têm todos esses dados parados, mas não têm sido tão eficazes em criar valor a partir deles; eram usados principalmente para alertas, ou talvez algumas análises manuais. Mas nossa visão é que podemos fazer muito mais com esses dados — construir uma fábrica inteligente e nos tornarmos o cérebro dessa fábrica com base nos dados que eles possuem.”

Um pouco mais de um ano após sua fundação, a Juna.ai já possui alguns clientes, embora Der Mauer tenha dito que não pode revelar nomes específicos ainda. Todos estão baseados na Alemanha e possuem subsidiárias em outros lugares, ou são subsidiárias de empresas baseadas em outros lugares.

“Estamos planejando crescer com eles — é uma maneira muito boa de expandir com seus clientes,” acrescentou Hardenberg.

Com os novos US$ 7,5 milhões em caixa, a Juna.ai está agora bem financiada para expandir além de sua atual equipe de seis pessoas, com planos de reforçar sua expertise técnica.

“No final das contas, é uma empresa de software, e isso basicamente significa pessoas,” disse Hardenberg.