MATLAB® Copilot e Model-Based Design: unindo IA e Engenharia para projetos do futuro

IA acelera tarefas. Modelos sustentam decisões. Engenharia entrega o que funciona.

A IA generativa pode acelerar atividades de desenvolvimento, mas a engenharia só obtém ganhos reais quando isso está integrado a um processo com critérios claros, validação e rastreabilidade. Neste artigo, você verá como o MATLAB Copilot pode apoiar o Model-Based Design, reduzindo retrabalho e aumentando a qualidade dos entregáveis.

A promessa de “IA + engenharia” só se transforma em resultados quando a discussão sai do hype e entra no terreno dos entregáveis. Um entregável é aquilo que você consegue revisar, testar, integrar e sustentar ao longo do tempo.

O Model-Based Design (MBD) não é um software; é uma metodologia para desenvolver softwares embarcados em hardware, utilizando um modelo virtual para projetar, simular e testar de forma contínua. Essa abordagem altera quando e onde os erros aparecem - e, por isso, impacta diretamente custo, prazo e risco.

Já o MATLAB Copilot é um recurso de IA generativa integrado ao ambiente desktop do MATLAB, capaz de criar, refinar e depurar código, além de explicar trechos e mensagens de erro. Ele contribui para a produtividade, mas pode cometer erros, portanto a validação continua sendo parte essencial do processo.

Entender IA no Model-Based Design

Model-Based Design é uma forma de transformar intenções de projeto em comportamento testável. Você começa com um modelo executável do sistema e usa simulações para observar como ele responde para antever problemas, antes de “fixar” decisões caras em protótipos físicos.

Essa lógica é importante porque o modelo vira um ponto comum entre áreas. Quando o modelo é acessível e executável, o time discute o comportamento e não só opinião. Isso tende a melhorar o alinhamento entre requisitos, arquitetura e implementação.

O MATLAB Copilot entra como apoio em tarefas que consomem tempo e energia, principalmente na borda do processo. Ele pode ajudar a gerar código, modificar trechos, explicar erros e tornar código mais legível com comentários. No guia do produto, a própria MathWorks reforça que as respostas podem conter erros e imprecisões, e que você deve validar antes de usar.

A combinação, então, não é “IA substituindo engenharia”. É engenharia usando IA para acelerar ciclos de exploração, produtividade e implementação, enquanto o MBD sustenta a parte mais difícil: garantir que o comportamento do sistema foi pensado, testado e verificado ao longo do caminho.

Definir entregáveis e critérios

A forma mais rápida de se decepcionar com IA em projetos técnicos é não definir bem o prompt. Em termos técnicos, um prompt é a entrada textual fornecida a um modelo de linguagem ou sistema computacional para orientar, iniciar ou influenciar a geração de uma resposta ou a execução de uma tarefa. Portanto, sem um conjunto mínimo de entregáveis e critérios, qualquer ganho de velocidade pode se transformar em dívida técnica em poucos sprints.

No contexto de Model-Based Design, um entregável valioso é aquele que conecta decisão à evidência. Evidência pode ser resultado de simulação, teste automatizado, análise de desempenho ou uma explicação reproduzível do motivo pelo qual uma solução foi escolhida.

Na prática, isso significa explicitar critérios como estabilidade, desempenho, robustez e rastreabilidade. Se o seu projeto envolve software embarcado, o custo de descobrir um erro tardiamente é alto, pois integração e testes de campo são caros e lentos. O MBD reduz esse risco ao trazer teste e verificação para perto do desenvolvimento, de forma contínua.

É nesse ponto que serviços de engenharia fazem diferença, pois alguém precisa estruturar o processo para o seu contexto. A OPENCADD se posiciona como “engenharia estendida”, atuando com consultoria especializada, treinamentos customizados e projetos Turn Key para desenvolver inteligência embarcada em hardware, com foco em qualidade e robustez.

Além do formato de atuação, as áreas citadas pela OPENCADD ajudam a definir o tipo de entregável esperado: Sistemas Embarcados, Validação de Produtos, Inteligência Artificial (IA), Gêmeos Digitais (Digital Twins), Conectividade e IoT (Internet das Coisas), Big Data e Diagnóstico Industrial. Cada uma dessas frentes exige critérios específicos, mas todas dependem de validação consistente.

Integrar IA ao fluxo MBD

Para integrar IA com MBD sem comprometer o processo, é importante separar “onde explorar” de “onde aceitar”. Explorar significa descobrir caminhos, gerar rascunhos e comparar alternativas. Aceitar é inserir algo no repositório do projeto com padrão, revisão e teste.

No MATLAB Copilot, isso se traduz em diferentes modos de uso. O Copilot Chat é indicado para exploração, oferecendo respostas que podem incluir texto e código. Já o Ask Copilot e as autocompletions são opções mais diretas para gerar ou modificar código no Editor, Live Editor ou Command Window.

Também existem ações rápidas para tarefas comuns, como explicar código, esclarecer erros e gerar comentários. Esses recursos são úteis quando o gargalo está em entender o que o sistema faz, e não em “inventar” uma solução do zero.

Um detalhe operacional que rapidamente se torna hábito é o atalho de teclado: o guia recomenda usar Ctrl+Shift+P para abrir o campo “Ask Copilot” e solicitar geração ou modificação de código no ponto exato onde você está trabalhando. Isso se encaixa bem em fluxos iterativos de simulação, varredura de parâmetros e preparação de testes.

Por fim, o ponto de segurança é simples e decisivo: o próprio guia sugere estratégias de validação, como revisar o código gerado, executar e conferir a saída, comparar com a documentação e pedir que o Copilot explique o que acabou de criar. Essa prática reduz o risco de “colar código” sem entender seu efeito.

Aplicar boas práticas

Antes de se tornar um “piloto automático”, a IA precisa de direção. No MATLAB Copilot, isso começa com prompts claros, focados em entradas, saídas e na forma de apresentação do resultado.

• Especifique objetivo, entradas e saídas;
• Quebre tarefas grandes em etapas;
• Indique o formato do resultado (gráfico, tabela, arquivo);
• Itere e valide após cada resposta;
• Limpe o histórico ao trocar de tema.

Quando isso se torna rotina, a equipe ganha velocidade com menos ruído. Você reduz idas e vindas porque o pedido já nasce testável, e o resultado já nasce comparável ao que você esperava.

Tratar riscos e governança

Toda IA generativa traz um risco básico: ela pode soar confiante e, ainda assim, estar errada. Em engenharia, esse risco não é “teórico”, pois uma suposição equivocada pode resultar em falha de integração, em um teste que passa sem cobrir casos críticos ou em um comportamento inesperado em campo.

O guia do MATLAB Copilot é claro ao afirmar que as respostas podem conter erros e imprecisões, e que você deve validar o código e o texto antes de utilizá-los. Isso define o tom da governança: a responsabilidade técnica continua sendo do time.

Governança também envolve ergonomia. Se as autocompletions atrapalham, o produto permite pausar ou desativar sugestões e ajustar configurações. O guia descreve modos (Enabled, Disabled, Paused) e até caminhos programáticos via settings para controle. Esse tipo de recurso é essencial para evitar “interferências” em trechos críticos.

Outro ponto prático é definir onde a IA pode atuar livremente e onde precisa de maior rigor. Por exemplo: rascunhos de scripts para análise e visualização podem seguir um ciclo rápido de tentativa e validação. Já rotinas de controle, segurança ou integração com hardware exigem revisão formal, testes automatizados e evidências registradas.

Evitar erros comuns

Erros comuns são quase sempre erros de processo, não de ferramenta. Eles acontecem quando o time usa IA para “pular” etapas que são exatamente as que garantem qualidade.

• Aceitar código sem revisar e executar;
• Escrever prompts vagos e contraditórios;
• Confundir exploração com entrega final;
• Ignorar validação contra documentação;
• Manter contexto antigo e degradar respostas.

Quando você evita esses pontos, a IA tende a virar um acelerador real. E aí o MBD cumpre o papel dele: transformar velocidade em confiabilidade, não em retrabalho.

Acelerar com engenharia estendida

Mesmo com as melhores práticas, a adoção isolada pode enfrentar três obstáculos: definição de processo, nivelamento da equipe e integração com sistemas legados. É por isso que a OPENCADD posiciona sua atuação como engenharia estendida, integrando especialistas ao projeto para resolver desafios técnicos sem a complexidade de contratações permanentes.

Na página de serviços, a OPENCADD apresenta formatos como consultoria especializada, treinamentos customizados e projetos Turn Key, com contratos flexíveis. Essa abordagem permite começar pequeno (um piloto), escalar com evidências e ajustar o nível de apoio conforme o projeto amadurece.

O ganho prático surge quando a engenharia se conecta às decisões do negócio. Em Sistemas Embarcados, isso significa reduzir tempo de desenvolvimento e resposta sem comprometer a robustez. Em Validação de Produtos, significa usar simulação e modelagem para testar virtualmente e otimizar desempenho antes de investir em recursos físicos.

Se você deseja aplicar IA generativa com responsabilidade no seu fluxo de Model-Based Design, o melhor primeiro passo é um diagnóstico objetivo: identificar quais atividades são gargalo, quais entregáveis precisam de mais evidência e onde a validação pode ser automatizada.

Fale com a OPENCADD para estruturar esse plano e transformar velocidade em qualidade de engenharia.

Perguntas frequentes

O que é Model-Based Design (MBD)?
Model-Based Design é uma metodologia para acelerar o desenvolvimento de softwares embarcados usando modelos virtuais executáveis, permitindo simular, testar e verificar continuamente ao longo do projeto.

O que o MATLAB Copilot faz, na prática?
Ele apoia fluxos no MATLAB para criar, refinar e depurar código, explicar trechos e erros e gerar sugestões, incluindo recursos como chat, ações e autocompletions. Ele pode errar, então o uso exige validação.

IA generativa substitui o engenheiro no MBD?
Não. IA acelera tarefas, mas critérios, decisões de arquitetura, validação e responsabilidade técnica continuam no time. O ganho vem quando IA é usada dentro de um processo com evidências e testes.

Como validar código gerado pelo Copilot sem perder tempo?
O guia recomenda revisar o código, executar e conferir a saída, checar alinhamento com documentação e pedir explicações do que foi gerado. Isso cria um ciclo curto de verificação.

Dá para pausar ou desativar sugestões do Copilot?
Sim. O produto oferece configurações para desativar o Copilot e para pausar/desativar autocompletions, inclusive com opções descritas no guia e exemplos de controle via settings.

Quais tipos de projeto mais se beneficiam dessa combinação?
Em geral, projetos com alta complexidade e necessidade de confiabilidade: sistemas embarcados, validação de produtos, robótica, gêmeos digitais (digital twins), conectividade/IoT (Internet das Coisas) e iniciativas com IA e dados.

Como a OPENCADD pode apoiar a adoção?
A OPENCADD atua como engenharia estendida, com consultoria, treinamentos e projetos Turn Key, além de suporte estruturado para projetos complexos e legados, alinhando metodologia, entregáveis e execução.