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IA Física: Tendências, Cases e Prática com Kiro AWS

23/04/2026 às 16h30, quinta-feira

IA Física na AWS: tendências, cases Amazon/iRobot e demo prática Kiro com Leo Matayoshi, Solutions Architecture na Amazon Web Services. Exclusivo Masterthings para líderes IoT. Aplique agora e acelere inovação!

Integração da IIoT com a Nuvem? Kiro apoia no desenvolvimento de aplicações

Sensores e máquinas IIoT (Industrial IoT) coletam volumes massivos de dados industriais, mas faltam decisões autônomas para otimizar produção e manutenção.

Leo Matayoshi (AWS) mostra como IA Física habilita a integração dos dados com a nuvem usando o Kiro, IDE1 com IA generativa da Amazon Web Service. Focado em "spec-driven development"2, transforma especificações em código prático para edge industrial. 

Saia com protótipo IIoT rodando.

 Agenda Estratégica para IIoT

  • Visão Geral da IA Física:
    • Fundamentos aplicados a sensores e máquinas industriais. 
  • Tendências e Oportunidades:
    • Mercado IIoT com 35% CAGR (Gartner). 
  • Tecnologia de IA Física da AWS com Foco no Kiro:
    • Desenvolva aplicações de dados industriais em edge. 
  • Histórias de Clientes:
    • Exemplos práticos
  • Demonstração Prática no Uso do KIRO
    • Build/deploy para sensores IIoT.
  • Como Começar:
    • Roadmap IIoT + Q&A. 
 

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Sobre Leonardo Matayoshi 

Leo é Solutions Architect na Amazon Web Services, especializado em arquiteturas para IoT, IA e computação em edge. Ajuda empresas a escalar soluções inovadoras, com foco em IA Física e integrações AWS para o mundo real.

 
1: IDE (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) é um software que reúne ferramentas essenciais para programadores em uma única interface, facilitando a criação de programas. Ela integra editor de código, compilador/interpretador e depurador (debugger), aumentando a produtividade ao evitar o uso de ferramentas separadas para escrever, testar e compilar.
2: Spec-Driven Development (SDD) é uma metodologia de engenharia de software onde uma especificação detalhada e estruturada (escrita em linguagem natural ou formal) é criada antes da codificação, servindo como a "fonte da verdade" para guiar agentes de IA ou humanos no desenvolvimento, garantindo previsibilidade e qualidade.

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