Modelação de Realidade Estendida

Modelos que percebem o utilizador e o ambiente

O HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01-13 foi um tópico de Research and Innovation Actions (RIA) do Cluster 4 do Horizonte Europa, com candidaturas abertas entre 22 de junho e 21 de outubro de 2021. O objetivo era criar, em larga escala, modelos de realidade estendida (XR) com níveis acrescidos de interação, consciência de contexto, decisões autónomas explicáveis, controlo humano, privacidade e acessibilidade.

O tópico partia dos avanços recentes em inteligência artificial, em particular nos grandes modelos de linguagem multilingues capazes de generalizar de uma tarefa para outra, de uma língua para outra e de uma modalidade para outra. A ambição era aplicar esses avanços à realidade estendida, desenvolvendo modelos pré-treinados que se adaptam a uma grande variedade de formas de expressão, interação, línguas, domínios, estilos e intenções e que têm em conta os ambientes reais ou virtuais e as preferências e capacidades do utilizador.

A dotação foi de 14,5 milhões de euros, distribuída por três projetos com contribuições de cerca de 4,8 milhões de euros cada. As atividades deviam começar num nível de maturidade tecnológica (TRL) 2 e atingir o TRL 5 ao fim do projeto, situando-se claramente no campo da investigação aplicada.

Necessidades que este instrumento resolve

Este tópico financiava investigação de fronteira com aplicação direta em produtos imersivos. Não era um projeto de digitalização de uma empresa, mas a construção da base tecnológica que torna possível uma nova geração de experiências de realidade estendida europeias.

• I&D e ciência: o tópico avançava o estado da arte na modelação de XR, no processamento e geração de linguagem natural, na modelação de utilizadores e ambientes e na integração de conhecimento estruturado, com requisitos de reprodutibilidade e de normalização de dados e interfaces abertos.
• Digitalização e IA: os modelos destinavam-se a integrar casos de uso concretos, como media, telepresença colaborativa, aprendizagem, assistentes pessoais e recuperação de informação, com preocupação explícita de evitar enviesamentos e de garantir acessibilidade, transparência e eficiência energética.

Adaptação, integração e financiamento a terceiros

As propostas tinham de cumprir um conjunto de exigências técnicas ambiciosas e, ao mesmo tempo, abrir o projeto a contributos externos através de concursos.

• Modelos adaptáveis: desenvolver modelos de XR pré-treinados capazes de se adaptar a várias formas de expressão, interação, línguas, domínios e intenções, tendo em conta o ambiente e o utilizador.
• Interação humana: demonstrar interação genuinamente humana antes, durante e depois de uma experiência de realidade estendida, com integração de conhecimento estruturado.
• Casos de uso e cascata: integrar as soluções em vários cenários de aplicação e organizar concursos competitivos, com pelo menos 20% do financiamento dedicado a apoio a terceiros e um máximo de 300 mil euros por terceiro, para estender os casos de uso e os domínios de aplicação.

Quem beneficiava

O perfil de candidato era o de consórcios de investigação fortes, com competências em XR, processamento de linguagem natural, ciência cognitiva, computação gráfica e interação pessoa-máquina, capazes de gerir investigação de TRL baixo e, em simultâneo, concursos de apoio a terceiros. O leque de público alargava-se aos atores que se candidatavam a esses concursos para estender os casos de uso.

Para um centro de investigação ou uma empresa portuguesa de tecnologias imersivas, linguagem natural ou interação, este tópico representava acesso a financiamento europeu de investigação aplicada com ligação clara à indústria. Para PME do setor, a via mais acessível era participar nos concursos abertos lançados pelos projetos, com tickets até 300 mil euros para validar e estender aplicações concretas.

O que recomendamos

O HUMAN-01-13 está encerrado, mas a direção que aponta mantém-se: a Europa quer modelos de realidade estendida que sejam abertos, eficientes e centrados no utilizador, em alternativa às plataformas dominantes. Para o ecossistema português de XR e de inteligência artificial, o sinal é que existe financiamento substancial para quem combina investigação de qualidade com casos de uso bem definidos.

A nossa orientação distingue dois perfis. Centros de investigação e empresas com capacidade científica ganham em posicionar-se como coordenadores ou parceiros de consórcios em tópicos equivalentes do programa de trabalho em vigor. PME e startups do setor têm uma via mais leve nos concursos de apoio a terceiros, com tickets adequados à sua dimensão e prazos curtos. Em ambos os casos, o fator decisivo é demonstrar componente real de investigação e um caminho credível de integração industrial. Ajudamos a mapear estas oportunidades e a estruturar candidaturas que cumpram esse critério.