DNXT.AI - Solução integrativa de inteligência artificial para automatização de polimento de diamantes

O DNXT.AI – AI-Powered Robotic Automation for Precision Diamond Polishing visa transformar o polimento de diamantes num processo inteligente, padronizado e rastreável, elevando as tecnologias nucleares para TRL 7–8 e preparando a exploração económica. Os objetivos estão organizados em Objetivos Estratégicos (OE) com metas mensuráveis (SMART). Objetivos Estratégicos (OE) OE1 — Polimento robótico inteligente com IA e feedback tátil (CI1). Desenvolver e validar uma célula robótica em laço fechado com sensores de pressão/vibração/textura e controlo de força, comandada por modelos de IA adaptativa, capaz de ajustar pressão/ângulo/velocidade em tempo real. OE2 — Controlo de qualidade multimodal com visão e deep learning (CI2). Implementar visão microscópica de alta resolução e algoritmos de deteção/segmentação de fissuras, inclusões e rugosidade, garantindo CQ inline e atualização automática de parâmetros. OE3 — Aprendizagem por Reforço para trajetórias dinâmicas (CI3). Desenvolver módulo de Reinforcement Learning (RL) para otimização de trajetórias 3D e perfis operatórios (pressão/ângulo/velocidade), aprendendo com feedback visual e tátil. OE4 — Rastreabilidade end-to-end com Blockchain (CI5). Criar registo digital imutável que agregue telemetria de máquina (força/visão), “receitas” de polimento e timestamps, elevando transparência, auditabilidade e certificação ética. OE5 — Interoperabilidade e integração industrial (CI1–CI5). Disponibilizar interfaces e protocolos normalizados para integração com parque instalado e software do setor. OE6 — Sustentabilidade e eficiência de recursos (CI1–CI4). Reduzir perdas de material e consumo energético por unidade, diminuindo sobrepolimento e retrabalho. OE7 — Competitividade e prontidão de mercado (CI5) Demonstrar ganhos operacionais e preparar modelos de negócio (licenciamento, equipamento e serviços) com pilotos em contextos internacionais de lapidação. A operação combina robótica de precisão com controlo de força, visão computacional, aprendizagem por reforço e blockchain, criando uma célula em laço fechado que ajusta, em tempo real, os parâmetros de polimento e executa controlo de qualidade inline com registo digital end-to-end. Em termos de resultados, pretende-se reduzir o tempo de ciclo em cerca de 30%, alcançar precisão inferior a 1 μm na uniformidade das facetas e diminuir perdas de material em pelo menos 15%, com poupança energética próxima de 10% por unidade processada. O sistema de visão e deep learning será validado com taxa de acerto igual ou superior a 90% na deteção/segmentação de microdefeitos, com latência até 2 segundos, enquanto o módulo de aprendizagem por reforço assegurará adaptação dinâmica às variações de superfície com taxa de adaptação =90%. A rastreabilidade será garantida por uma plataforma Blockchain, com cobertura próxima de 100% das pedras processadas, validação média por registo até 5 segundos e associação de telemetria de máquina (força/visão) e “receitas” de polimento, reforçando transparência, auditoria e certificação ética. Em paralelo, a solução disponibilizará interfaces de integração industrial (p. ex., OPC-UA/MQTT) e dados prontos a OEE/manutenção preditiva, assegurando interoperabilidade com o parque instalado e facilitando a replicabilidade. A validação será feita com protótipo integrado em ambiente relevante (TRL 7–8) e demonstração final com KPI medidos em contexto operacional. No pós-projeto (horizonte de 5 anos), a estratégia de exploração prevê pelo menos 5 contratos de fornecimento/integração (arranque em Surat, Índia, com pilotos em África), receitas adicionais anuais de 8–10 M€ provenientes da comercialização da tecnologia, redução interna de custos =20% na DIAMOND NXT e crescimento do volume de negócios em ~30%. Estes objetivos suportam a competitividade internacional, a sustentabilidade do processo e a criação de uma nova linha de negócio baseada em licenciamento, fornecimento de equipamento e serviços de integração tecnológica.