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- Jensen Huang recomenda estudar ciências físicas em vez de ciência da computação.
- Ele acredita que Physical AI será fundamental para a automação e interação com o mundo real.
- O desenvolvimento de robôs autônomos e sistemas físicos exige conhecimento interdisciplinar em física e engenharia.
- A tendência aponta que as próximas inovações em IA serão voltadas para aplicações práticas no ambiente físico.
- Profissionais com formação em ciências físicas terão destaque na próxima fase da tecnologia global.
Jensen Huang, CEO da NVIDIA, sugere que jovens universitários considerem estudar ciências físicas em vez de ciência da computação. Para ele, o futuro da tecnologia está na Physical AI, uma área que promete revolucionar a automação. Essa visão aponta para uma nova “corrida do ouro” em sistemas que interagem diretamente com o mundo real.
A Nova Fronteira da Inteligência Artificial
De acordo com Jensen Huang, se ele tivesse vinte anos novamente e estivesse escolhendo sua área de estudo, sua opção seria pelas ciências físicas sobre CS. Essa declaração vem de alguém cujas palavras costumam ditar tendências no universo da tecnologia, especialmente quando o assunto é inteligência artificial. Ele observa uma grande oportunidade para quem buscar conhecimento nesse campo.
Huang tem falado muito sobre o potencial da Physical AI em suas palestras. Esse termo se refere a sistemas automatizados que podem operar no mundo real, como robôs humanoides. A ideia é que essas máquinas possam realizar tarefas complexas e interagir fisicamente com o ambiente ao seu redor de forma autônoma.
A NVIDIA, empresa que Jensen lidera, acredita firmemente que a Physical AI representa a próxima grande “corrida do ouro” no setor tecnológico. Isso significa que o desenvolvimento e a implementação desses robôs e sistemas de automação física serão as grandes áreas de crescimento nos próximos anos. Estar preparado para essa onda é a chave.
Essa perspectiva sugere que a inovação não virá apenas do software ou da programação pura, mas de uma combinação profunda com o entendimento do mundo físico. É a união de algoritmos avançados com a engenharia, a mecânica e outras disciplinas das ciências físicas que vai impulsionar a próxima geração de avanços em IA.
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A visão de Huang ressalta a importância de entender como as coisas funcionam no universo tangível. Para criar robôs que andem, manipulem objetos ou interajam com o ambiente de forma inteligente, é preciso mais do que código. É fundamental ter conhecimento em física, engenharia de materiais, mecânica e até mesmo biologia, para simular movimentos e comportamentos.
Isso contrasta um pouco com a ênfase tradicional em ciência da computação pura, que muitas vezes foca em processamento de dados, algoritmos e lógica abstrata. Embora essas habilidades continuem importantes, a Physical AI demanda uma abordagem mais interdisciplinar. Profissionais com formação em ciências que estudam o mundo físico estarão bem posicionados para essa demanda.
O foco em Inteligência Artificial para cargas de trabalho automatizadas por meio de robôs “humanoides” não é novo para a NVIDIA. Jensen Huang já destacou em diversas apresentações o potencial desses autômatos. A capacidade de um robô de aprender e se adaptar a diferentes cenários do mundo real será um diferencial.
A emergência de novos modelos e rankings de IA, como os que vemos em diversas frentes, reforça essa tendência de que a área está em constante evolução. O CEO da NVIDIA acredita que a próxima fase envolverá a aplicação prática dessas capacidades no mundo físico, indo além dos ambientes puramente virtuais.
Para quem busca uma carreira promissora, a dica é clara: o campo da Physical AI está se abrindo com imenso potencial. É uma área que exige não apenas o domínio da computação, mas também uma compreensão profunda de como a inteligência pode se manifestar e interagir fisicamente. Isso é o que a NVIDIA e seu CEO veem como o próximo grande passo da tecnologia global.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
