Adam Sadilek. Fundador e CEO da AIM – Série de Entrevistas

Adam Sadilek é o fundador e CEO da AIM. Quando era criança, ele estava obcecado com robótica e automação — impulsionado pelo desejo de construir sistemas que aprendam sozinhos e tornem o trabalho físico mais inteligente, rápido e seguro. Essa fascinação precoce o levou ao Google (GOOGL ), onde contribuiu para trabalhos inovadores em IA em escala planetária e veículos autônomos, que mais tarde evoluíram para o Waymo. Reconhecendo uma oportunidade inexplorada, ele fundou a AIM para trazer autonomia para a movimentação de terra — um setor que sustenta quase toda a infraestrutura humana, mas viu pouca automação desde a introdução de máquinas hidráulicas.

AIM é uma pioneira na criação da primeira plataforma de IA para equipamentos pesados, transformando a forma como a terra é movida em larga escala. Combinando sistemas avançados de percepção, planejamento e controle, a AIM automatiza a escavação, nivelamento e movimentação de materiais em projetos de construção, mineração e resiliência climática. A tecnologia da empresa aborda desafios globais críticos, como a escassez de mão de obra, modernização de infraestrutura e preparação para desastres — preparando o terreno para um futuro onde máquinas autônomas possam construir tanto na Terra quanto além.

Você passou mais de uma década no Google[x], trabalhando em iniciativas de IA importantes, incluindo o que se tornou o Waymo. Quais experiências específicas durante esse período o convenceram de que a automação do mundo físico — e não apenas ambientes digitais — era a fronteira certa?

Eu tive o privilégio de entrar no Google logo após obter meu PhD em IA. Trabalhar no Google[x] e Alphabet (GOOG ) me deu experiência prática para ver o potencial da IA em ambientes do mundo real. Mas não foi até que eu me mudasse para construir projetos de infraestrutura física que eu realmente percebi o quão grande poderia ser a automação no mundo construído.

Ver como era desafiador mover terra, solo e material todos os dias — mesmo para construtores experientes — me levou a esse momento de iluminação: ninguém estava abordando esse problema essencial de forma escalável. A automação da movimentação de terra não apenas elevaria radicalmente a segurança do pessoal no solo e aceleraria indústrias massivas como mineração, construção e obras civis, mas também poderia resolver alguns dos maiores desafios do planeta, como a terraformação e a reversão dos danos historicamente causados ao nosso planeta.

Então, durante a pandemia, eu comecei a converter máquinas manuais em autônomas em minha garagem, e foi aí que a AIM nasceu.

Com as Máquinas Inteligentes da AIM, você escolheu um setor que viu pouca robótica ou autonomia desde a introdução de máquinas hidráulicas. Pode descrever o momento ou insight crucial quando decidiu que era hora de lançar a AIM?

Tudo o que construímos, em que confiamos todos os dias, começa com a terra. Desde o dispositivo que você está lendo agora até os prédios, estradas e máquinas que usamos todos os dias, tudo é minerado ou cultivado, e nossa capacidade de mover a terra é fundamental para tudo isso.

Eu percebi na prática, trabalhando na construção, que as indústrias de movimentação de terra, como mineração e construção, viram pouca tecnologia e automação que transformou outras indústrias. Enquanto armazéns tinham sistemas de transporte, fábricas tinham linhas de montagem automatizadas e sistemas de contêineres e rastreamento — os métodos que usamos para mover grandes quantidades de terra não mudaram muito.

Eu também comecei a entender a imensa demanda por melhorar a movimentação de terra. Operar máquinas pesadas é um dos trabalhos mais perigosos do mundo, levando a escassez de mão de obra aguda e crônica para trabalhadores qualificados (a indústria da construção deve atrair quase 1 milhão de trabalhadores nos próximos dois anos para atender à demanda de projetos). Há também uma necessidade incrível em todo o mundo para a automação da movimentação de terra para melhorar desde cadeias de suprimento de materiais até a construção de infraestrutura superior, remediando áreas contaminadas e revertendo o impacto negativo das mudanças climáticas no planeta.

Tudo isso me levou à revelação de que nossa civilização precisa da automação da movimentação de terra. Precisamos da visão, velocidade e inteligência para remodelar o planeta com precisão e escala para abordar os maiores desafios e oportunidades do planeta. Foi o que me levou a lançar a AIM e o que estamos resolvendo.

A autonomia para equipamentos de mineração ou construção apresenta uma imensa complexidade: terrenos difíceis, condições imprevisíveis, máquinas pesadas construídas para durar décadas. Quais foram os principais avanços técnicos que tornaram sua plataforma possível — em sensores, mapeamento, aprendizado de máquina ou integração?

Projetar IA incorporada para mover a terra, em alguns dos ambientes mais difíceis do nosso planeta, não é fácil. Não apenas tivemos que projetar para ambientes onde não há estradas, faixas de rua ou outras estruturas de regras para a IA seguir — também tivemos que desenvolver sistemas capazes de fazer isso em lugares com calor e frio extremos, escuridão, conectividade de internet pobre ou inexistente, e eventos climáticos como neve, granizo ou tempestades de areia.

Um dos principais avanços técnicos para a AIM foi abordar o desafio de sensores e mapeamento em ambientes difíceis. A tecnologia de sensores pode ser propensa a quebrar quando equipada em máquinas que experimentam muita vibração e impacto. Então, o que fizemos foi eliminar essas partes frágeis e incorporar todos os componentes críticos da AIM em uma estrutura blindada proprietária, que também é selada para evitar que detritos e areia entrem. Em seguida, soldamos sensores dentro do próprio esqueleto da máquina para fornecer ainda mais durabilidade.

Essa robustez, combinada com um aprendizado de ponta a ponta poderoso a bordo, é o que permite que as máquinas da AIM automatem tarefas de movimentação de terra em alguns dos ambientes mais extremos, em locais de trabalho reais em todo o mundo. Há um grande nível de diferença entre um protótipo e um sistema implantado comercialmente com algumas das maiores mineradoras, construtoras e divisões do governo dos EUA, que dependem dele todos os dias em seus locais.

A estratégia da AIM é retrofitar máquinas pesadas existentes com sensores, LiDAR e câmeras. Por que você optou por aproveitar equipamentos legados em vez de desenvolver máquinas autônomas completamente novas do zero?

A resposta simples é que queremos que a automação seja acessível a todas as operações de movimentação de terra hoje. Gerentes de site e ativos já investiram milhões a bilhões em frotas de máquinas pesadas. Uma dessas máquinas muitas vezes custa mais de US$ 1 milhão e tem uma longa vida útil. Então, não é viável nem sustentável substituir toda a frota por máquinas novas para se tornar autônoma.

Nossa abordagem de retrofit em primeiro lugar aborda centenas de milhares dessas máquinas legadas em operação em todo o mundo. A AIM permite que organizações, grandes ou pequenas, turbinem instantaneamente suas capacidades para melhorar cadeias de suprimento de materiais, construir infraestrutura, proteger e restaurar áreas ameaçadas ou danificadas por desastres naturais e além. Isso está desbloqueando o poder da automação para operadores na velocidade e escala necessárias para hoje, e não daqui a 10 anos.

Em paralelo, muitas vezes implantamos o mesmo hardware, software e IA em parceria com canais, distribuidores e até mesmo fabricantes de equipamentos que fazem as incríveis máquinas hidráulicas que turbochargeamos com a plataforma de autonomia da AIM em cima dessas frotas. Então, é sobre máxima segurança, criação de valor, sucesso do cliente conjunto e opção para os ecossistemas extremamente importantes.

Sua plataforma usa aprendizado de ponta a ponta para que as máquinas “aprendam sozinhas” a cavar mais rápido e de forma mais eficiente. Como exatamente funciona esse loop de feedback no campo, e quais melhorias operacionais você observou até agora?

Nossa abordagem foi colocar todos os cálculos de IA a bordo. Em combinação com nossa plataforma blindada que opera mesmo sem GPS ou internet, entregamos autonomia avançada por meio do aprendizado de ponta a ponta realizado na borda. Isso permite que as máquinas fiquem mais inteligentes e rápidas à medida que realizam o trabalho. De fato, em menos de uma hora, uma máquina equipada com a AIM aprende a cavar realmente bem! O controle robótico da IA se torna extremamente preciso à medida que aprende, por exemplo, executando com precisão de dois centímetros, mesmo sem GPS.

O aprendizado de ponta a ponta é fundamental para que as máquinas da AIM atinjam aquele nível comercial de autonomia para realizar tarefas de movimentação de terra em locais de trabalho de produção em todo o mundo. Isso também significa que todos os dados, análises e monitoramento de desempenho estão a bordo para reduzir o desgaste, cortar o tempo de inatividade e estender a vida útil das máquinas ainda mais.

Além disso, à medida que o sistema aprende, a AIM pode entregar novos valores operacionais e de CapEx em economias de combustível, ciclo de trabalho, utilização da frota, planejamento de site óptimo da IA e eliminação de retrabalho. Em média, na mineração, a AIM gera um adicional de US$ 13 milhões em minerais por máquina a cada ano para a receita, enquanto também economiza US$ 633 mil por máquina a cada ano para melhorias de OpEx (economias diretas de despesas operacionais). Eliminar completamente qualquer possibilidade de dano às pessoas, já que ninguém está dentro ou perto das máquinas, é óbvio, traz um nível tremendo de segurança que é essencial por si só e vai além de cifras em dólares. Estamos continuando a expandir os benefícios operacionais adicionais que o sistema fornece.

Você argumenta que a aplicação da IA aqui é crítica para infraestrutura, resiliência climática, defesa. Quais são os casos de uso mais impressionantes que você está trabalhando agora — e como você vê seu impacto social?

Agora, um bilhão de pessoas vivem a menos de 10 metros acima dos oceanos em ascensão, um em cada seis vivem em áreas com risco significativo de incêndios florestais, e mais de 3 bilhões são afetados por terras degradadas que precisam de restauração. Não há dúvida de que a escassez de mão de obra está impactando severamente a taxa com que a infraestrutura crítica é construída, reparos são feitos e projetos podem ser concluídos. Essas escassezes de mão de obra estão tornando mais difícil do que nunca não apenas reverter os impactos negativos das mudanças climáticas, mas também prevenir proativamente desafios futuros.

A única maneira de abordar esses desafios de frente é trazendo mais poder e autonomia para os locais de trabalho — para que as operações não sejam limitadas por restrições de mão de obra, condições climáticas ou ambientes de trabalho perigosos.

Por exemplo, incêndios florestais estão aumentando em frequência devido aos impactos negativos das mudanças climáticas. Em vez de reagir ao dano infligido por esses incêndios, a AIM está impedindo que eles aconteçam. As dozers equipadas com a AIM podem ser lançadas diretamente em florestas profundas para criar quebra-fogos que impeçam a propagação dos incêndios, enquanto são operadas remotamente. Da mesma forma, a maneira como você constrói uma represa ou uma parede de contenção é empilhando material ao longo da costa para elevá-la. É análogo às obras de terra que já fazemos.

A IA transformará como reagimos e prevenimos esses desastres naturais e desafios climáticos de acontecer.

As indústrias de mineração e construção frequentemente têm práticas arraigadas, regulamentação pesada e baixa adoção de automação. Quais barreiras não técnicas (culturais, regulatórias, operacionais) a AIM enfrenta ao escalar sua solução?

Sempre é um desafio quando uma tecnologia transformadora entra em um espaço onde as práticas foram estabelecidas por décadas. A tecnologia de IA sempre traz um pouco de ceticismo para indústrias não técnicas. Mas com a AIM, conseguimos superar esses desafios mostrando fisicamente aos operadores como a AIM funciona, como ela lhes dá alavancagem e como eles podem se mover para carreiras mais seguras, satisfatórias e sustentáveis.

Essas indústrias estão sentindo o impacto da escassez de mão de obra e da demanda crescente em primeira mão, e quando podem ver como os veículos equipados com a AIM podem concluir uma turno completo de forma autônoma com precisão, ou operar em locais perigosos demais para sua equipe, essas preocupações desaparecem. Em vez de ficar preso dentro das máquinas, os operadores estão ansiosos para aprender que podem operar frotas autônomas a uma distância segura (e em ar condicionado ou aquecimento) para aumentar tanto a produção quanto o tempo de atividade.

A necessidade crescente de eficiência operacional supera os obstáculos que tradicionalmente impedem a adoção.

Você fundou a AIM em um momento em que poucos estavam procurando aplicar IA em máquinas pesadas e movimentação de terra. Como você cristalizou a visão de longo prazo para a AIM — e como você equilibrou a experimentação inicial com a narrativa mais ampla da indústria em torno da automação na mineração e construção?

Quando eu deixei o Google, comecei a construir projetos de infraestrutura física que exigiam baixa latência e velocidade extrema — foi quando eu soube que precisávamos trazer operações autônomas para o mundo físico.

A automação sempre foi mais um sonho para as indústrias de mineração e construção; todos estavam esperando que uma solução aparecesse, mas ninguém a estava criando. Com um background técnico e específico da indústria, a visão para a AIM estava clara. Eu entendia as lacunas operacionais que precisavam ser resolvidas e como a IA pode ser aplicada no mundo físico, e eu sabia que o mercado para essa otimização estava lá.

Dada sua experiência em IA em escala planetária (no Google/Waymo) e agora na autonomia da movimentação de terra, como você compara o impacto potencial da IA no mundo físico versus o que vimos no domínio digital?

A IA já transformou como operamos no mundo digital, e estamos vendo uma proposta de valor semelhante no mundo físico — mas em uma escala ainda maior. Assim como a IA está transformando como os humanos podem conduzir pesquisas, gerenciar tarefas e reduzir a supervisão humana, a AIM está transformando como as máquinas físicas operam, aprendem com as experiências e se adaptam a ambientes em mudança.

Estamos permitindo que os operadores humanos façam seus trabalhos melhor, equipando-os com máquinas autônomas que podem trabalhar em locais que eles fisicamente não podem acessar, operar em condições climáticas que normalmente fechariam um local de trabalho, e manter a produtividade contínua. Nem as aplicações digitais nem as físicas da IA visam substituir completamente os humanos — é sobre melhorar como os humanos podem trabalhar.

Você sugeriu que a visão da AIM se estende além da Terra — para a construção off-planet e a terraformação. Quão realista é esse horizonte em sua visão, e qual papel você vê a AIM desempenhando nesse futuro?

Levar essa automação para todos os cantos da Terra é o primeiro passo — mas à medida que a construção off-planet e a utilização de recursos se tornam realidade, a necessidade de máquinas pesadas autônomas e remotas se tornará ainda mais crítica. Não podemos enviar uma equipe de construção humana para Marte, mas podemos enviar máquinas equipadas com a AIM que podem operar nessas condições climáticas extremas, enquanto aprendem com sua própria experiência sobre como operar melhor para esse paisagem. Precisamos de máquinas que não operem apenas por controle remoto; precisamos de máquinas que possam operar completamente de forma autônoma em locais onde os humanos não podem.