Um protótipo desenvolvido por estudantes de Goiás, capaz de automatizar etapas da vistoria e da elaboração de laudos de imóveis alugados por meio de óculos com inteligência artificial, venceu o AI Glasses Brasil, programa realizado pelo Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás (CEIA-UFG) em parceria com a Meta. Batizada de “Já Estava”, a solução permite que o vistoriador trabalhe com as mãos livres enquanto registra imagens e descreve as condições dos itens do imóvel.
O resultado foi anunciado na sexta-feira (18), após o hackathon presencial realizado na sede da Meta, em São Paulo. A final reuniu cinco equipes selecionadas entre 95 inscritos no programa. Durante um dia, os participantes implementaram, testaram e apresentaram protótipos voltados a diferentes contextos, como vistorias imobiliárias, administração de medicamentos, formação técnica, atendimento a pessoas surdas e produção de conteúdo.
“Foi uma oportunidade de colocar ideias em prática e explorar novas possibilidades para uma tecnologia que ainda está em desenvolvimento. O hackathon mostrou como diferentes áreas podem encontrar aplicações para os AI Glasses e transformar uma ideia em uma solução concreta”, afirma Arlindo Galvão, diretor do CEIA-UFG.
O “Já Estava” foi criado pela equipe Fita Crepe, formada pelos estudantes João Vitor Alves e Miguel Bertol, do curso de Ciência da Computação da UFG, e João Victor Borges, estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC Goiás).
A ideia surgiu durante uma conversa sobre a vistoria de um apartamento da família de Miguel, em Brasília. A partir da análise de um laudo imobiliário, a equipe passou a investigar como os óculos poderiam reduzir o trabalho manual dos vistoriadores. O grupo também consultou profissionais do setor para compreender as principais demandas e desafios da atividade.
Funcionamento e aplicações em outros setores
O procedimento é iniciado pelo celular. Em seguida, o profissional guarda o aparelho e percorre o imóvel utilizando os óculos. Ao informar o cômodo e narrar as condições de portas, paredes, equipamentos e demais itens, os registros captados pela câmera são associados automaticamente às observações.
No pós-processamento, a inteligência artificial cruza a transcrição com o laudo de entrada e classifica cada item como conferido, divergente ou pendente. Além de organizar fotos, resumos e observações, a solução gera um registro em vídeo de toda a vistoria.
“O vistoriador indica em qual cômodo está e começa a descrever os itens. Depois de cerca de três segundos, a foto é registrada junto com o que ele falou. Quando termina, ele avisa que finalizou a vistoria e o laudo fica pronto com as fotos, os resumos e os comentários”, explica João Vitor Alves.
Embora tenha sido desenvolvido inicialmente para o mercado imobiliário, o projeto utiliza uma lógica que pode ser adaptada para outras atividades de inspeção. A tecnologia registra imagens e narrações, relaciona as evidências a documentos anteriores e organiza as divergências encontradas.
A equipe busca agora incubadoras de startups para aplicar a solução em vistorias de veículos e frotas, análises para o mercado de seguros, inspeções industriais, processos de controle de qualidade e revisões técnicas de máquinas e equipamentos.
Pódio
O segundo lugar ficou com a equipe Son’s of Turing, responsável pelo projeto CuidarIA. Voltado a cuidadores de instituições de longa permanência para idosos (ILPIs), o protótipo cria uma camada adicional de verificação na administração de medicamentos.
A ferramenta reconhece o residente por meio do rosto, registra a declaração verbal do cuidador, lê a embalagem do medicamento por reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e cruza as informações com a prescrição. Em caso de divergência, o procedimento é bloqueado. Todo o processamento ocorre localmente no celular.
Em terceiro lugar ficou o StepWise, desenvolvido para apoiar estudantes de cursos técnicos, especialmente nas áreas de mecânica e mecatrônica, durante atividades práticas de montagem. O sistema permite que o aluno solicite a verificação de uma etapa sem interromper o trabalho.
A câmera analisa a montagem por visão computacional executada localmente, enquanto regras predefinidas verificam se a atividade foi realizada corretamente. À medida que o estudante demonstra domínio do processo, o sistema reduz o nível de assistência.
Também chegaram à final as equipes 3G1B, com o projeto Libras Livre, e Akastra, com o Olivia.
O Libras Livre foi desenvolvido para facilitar o atendimento a pessoas surdas quando não há intérprete de Libras disponível. Utilizados pelo atendente, os óculos captam a sinalização e a convertem em voz. No sentido inverso, a fala do atendente é exibida na tela do celular por meio de um avatar 3D do VLibras. A proposta pode ser aplicada em serviços de saúde, bancos e órgãos públicos.
Já o Olivia atende criadores de conteúdo que trabalham com as mãos ocupadas, como tatuadores, cozinheiros e mecânicos. Durante a gravação, um modelo de inteligência artificial com compreensão visual analisa quadros do vídeo a cada dois segundos e orienta, por voz ou sinais sonoros, ajustes necessários no enquadramento.
Desenvolvimento durante o hackathon
Durante o evento, cada equipe teve acesso aos óculos inteligentes, a um smartphone compatível e a um notebook. Os participantes receberam acompanhamento técnico e precisaram cumprir etapas relacionadas ao uso de inteligência artificial, integração com câmera e microfone, respostas por áudio, privacidade, tratamento de dados e eficiência energética.
“O dia foi repleto de ansiedade e animação, uma mistura de todos os tipos de sentimentos. A gente via pessoas muito competentes e começava a se perguntar se estava fazendo certo. Sempre teve aquele frio na barriga”, afirma João Vitor.
As soluções foram avaliadas por uma banca formada por representantes do CEIA-UFG, da Meta e convidados. Entre os critérios estavam viabilidade técnica, aderência ao toolkit e ao hardware dos óculos, potencial de impacto e aspectos éticos e de privacidade.
Sete etapas de preparação
O AI Glasses Brasil foi organizado em sete etapas, das quais seis ocorreram de forma on-line: inscrição, primeiro filtro, cursos virtuais, Ideathon, entrega final das propostas e segundo filtro. A sétima e última fase foi o hackathon presencial em São Paulo.
A preparação técnica começou em agosto, com aulas assíncronas sobre o Meta Wearables Device Access Toolkit, hardware dos óculos, desenvolvimento para Android/Kotlin e iOS/Swift, além da criação de agentes de inteligência artificial.
A formação, conduzida pelo Centro de Competência Embrapii em Tecnologias Imersivas (AKCIT), ligado ao CEIA-UFG, também incluiu conteúdos introdutórios sobre inteligência artificial e ferramentas generativas de texto.
No Ideathon, as equipes participaram de palestras, workshops e mentorias para aperfeiçoar as propostas. As atividades abordaram estruturação de pitches, transformação de ideias em protótipos, integração dos recursos dos óculos e desenvolvimento de software com apoio de assistentes de código.
Após essa etapa, os participantes revisaram os projetos e os submeteram a uma nova avaliação, que definiu as cinco equipes finalistas.
“Eu não esperava uma ajuda tão grande como a que a gente teve. Os mentores estavam o tempo todo por perto. Quando percebiam que a gente estava nervoso, ajudavam a ficar mais tranquilos e também tiravam todas as dúvidas técnicas. Se um deles não sabia, procurava outro na hora”, relata João Vitor.
Os dispositivos utilizados no hackathon não possuem tela convencional. A interação ocorre principalmente por meio de câmera e microfone, com respostas fornecidas por áudio. Essa característica exige que as aplicações sejam desenvolvidas para experiências baseadas em visão computacional e voz, sem depender de interfaces visuais tradicionais.
