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Aprendizado de máquina começa a entrar no radar do mundo corporativo

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Antes domínio exclusivo do hermético mundo dos pesquisadores de IA (Inteligência Artificial), o aprendizado de máquina agora é base tecnológica e viabilizadora do modelo de negócios de empresas digitais

Cezar Taurion *

O termo Big Data nos remete, de imediato, à percepção de coleta e manutenção de imensos volumes de dados, de forma estática. Mas uma coisa é coletar e armazenar dados, e outra extrair informações úteis a partir deles. Assim, devemos olhar o termo Big Data como um arcabouço de diversas tecnologias que permitem não só armazenar, mas também analisar e visualizar os resultados.
Tradicionalmente, a ciência de dados sempre foi dominada pelo processo de tentativa e erro, abordagem que se torna impossível quando os volumes de dados são grandes e heterogêneos.

Ironicamente, a disponibilidade de mais dados geralmente leva a menos opções na construção de modelos preditivos, porque poucas ferramentas permitem o processamento de grandes conjuntos de dados em um período razoável de tempo. Além disso, as soluções estatísticas tradicionais geralmente se concentram em análise estáticas limitadas pelas amostras que estão congelados no tempo, o que muitas vezes resulta em conclusões que não mais correspondem à realidade e, portanto, não são confiáveis.

Precisamos analisar os dados para gerarmos insights e a partir daí gerar valor para o negócio com as ações em cima destes insights. Assim, um assunto que começa a permear discussões e eventos de TI é o que chamamos de “machine learning”. Antes domínio exclusivo do hermético mundo dos pesquisadores de IA (Inteligência Artificial), o aprendizado de máquina agora é base tecnológica e viabilizadora do modelo de negócios de empresas digitais como Amazon, Netflix, Google, Airbnb e outras.
Mas, o que é “machine learning? Bem, podemos recorrer à Wikipedia e também simplificar dizendo que são sistemas que se propõem a construir soluções baseadas em algoritmos que podem aprender com os dados ingeridos, sem o uso de programação baseada em regras, a programação tradicional que conhecemos. Um exemplo bem emblemático de aplicação do conceito é o sistema Watson, da IBM.

Embora não seja novidade no âmbito da pesquisa, só agora “machine learning” começa a entrar no radar do mundo corporativo. Aqui e ali já vemos diversos casos bem-sucedidos de sua aplicabilidade. É sustentação de modelos de negócios como o Airbnb. Veja: “At Airbnb, Data Science Belongs Everywhere: Insightsfrom five years of hypergrowth”. Nesse artigo, o primeiro data scientist da empresa descreve como ela usou Data Science desde o inicio. É um depoimento bem interessante, pois mostra que mesmo uma pequena startup (Airbnb nos seus primeiros dias) pode começar usando dados intensamente desde sua criação. Também sugiro a leitura de como o algoritmo de precificação dinâmica do Airbnb, o Aerosolve, funciona, agora que está disponível em open source (http://nerds.airbnb.com/aerosolve/). A empresa de games Zynga é outro exemplo e vale a pena conhecer um pouco de sua experiência lendo o artigo “Zynga analytics at its peak”.

Nos EUA a aplicação de “machine learning” está bem mais avançada que por aqui. Já existem várias startups especializadas e muitas empresas estão adotando o conceito com resultados bem significativos. Algumas empresas veteranas se reinventam baseadas em dados. O melhor exemplo é a GE, única empresa da primeira lista de empresas do índice Dow Jones que ainda resiste, quase 120 anos depois. A entrevista do seu CEO, Jeff Immelt, mostra claramente sua estratégia: http://allthingsd.com/20130529/ge-ceo-jeff-immelts-big-data-bet/.

E por aqui, porque ainda vemos pouca aplicabilidade?

A situação econômica atual é desafiadora, mas também é rica em oportunidades para fazer o novo ou de modo diferente de como fazemos há uns dez anos. É a oportunidade da aplicação do conceito de “Destruição Criativa” de Schumpeter, e abre espaço para novos produtos, novos mercados e novos modelos de negócio.

Em seu livro “Capitalism, Socialism and Democracy”, Joseph Schumpeter afirma que o ponto essencial ao lidar com o capitalismo é compreender que se está lidando com um processo evolucionário. O capitalismo é, por natureza, um método de mudança econômica e nunca poderá ser estacionário. O impulso fundamental que mantém a máquina capitalista em ação vem dos novos produtos, dos novos métodos de produção, dos novos mercados ou das novas formas de organização industrial que as empresas criam. Há uma constante revolução de dentro da estrutura econômica, destruindo a velha ordem e criando uma nova. E como ele diz: “Esse processo de destruição criativa é o fato essencial sobre o capitalismo”. A situação atual nos obriga, por sobrevivência, a pensar de forma criativa, para superar os limites que a acomodação de ventos a favor nos colocaram.
É papel dos executivos e dos CIOs das empresas encararem o desafio de frente. Ficarem paralisados não os permitirá avançar. Por que não usar criatividade para iniciar as transformações que já se mostram necessárias?

Muitas soluções de tecnologia são open source e mesmo soluções de fornecedores tradicionais já começam a sentir o efeito do modelo SaaS, com preços muito menores do que os oferecidos pelo obsoleto modelo de licenças que imperou na indústria de software por décadas. Aliás, um teste simples para saber se seu fornecedor de software está realmente comprometido com o modelo SaaS ou é apenas discurso comercial? Veja seu web site. Se ele permitir apenas ver as funcionalidades do produto e o obrigar a ir a um representante apara adquirir licença ou assinatura de uso, não é SaaS. Mas se o website fizer parte do produto, ou seja, a partir dele já começarmos a nossa primeira experiência de uso, com assinatura direta, é sim, SaaS na sua essência.

Voltando a “machine learning”. O CIO que quiser se manter relevante precisa influenciar e encorajar as iniciativas de uso de Data Science na empresa. Disseminar o conceito de Analytics com soluções que permitam self-service. TI não deve mais ser o gargalo.

Como começar? Uma sugestão é um processo de aprendizado onde a aplicabilidade pode ser gradualmente sofisticada. Começar com análises descritivas que apontem por que determinada situação ocorreu. Apesar de muitas empresas terem BI, eles não conseguem saber o por que aconteceu, apenas o que aconteceu, pois sua fonte de dados são alguns poucos sistemas corporativos. O ERP, por exemplo, mostra quanto a empresa vendeu, mas não o que não foi vendido. Então como saber se aquele cliente que está comprando cada vez menos está sem dinheiro ou está comprando mais do concorrente? Quantas redes varejistas analisam potencial de cada loja versus seu desempenho em relação ao entorno (que inclui potencial socioeconômico e concorrência)?

Passamos ao estágio preditivo, onde apontamos o que acontecerá e chegamos a fase prescritiva, onde conseguimos influenciar o contexto de modo que aquilo que prevemos que irá acontecer, terá muito maior probabilidade de acontecer. Vejo pouco uso de análises preditivas. Quantas empresas de telecomunicações fazem análise preditivas da possibilidade de determinados clientes se desconectarem nos próximos meses?

A análise prescritiva ainda está no horizonte. É o futuro, mas chega rápido. Afinal é fundamental para um negócio saber não apenas que clientes vão embora, mas porque eles irão embora e assim conseguir agir para impedir sua saída.

Estamos imersos em um oceano de dados. Temos condições de saber quase tudo sobre nossos clientes, pelos seus cliques, suas compras nas lojas físicas, seus posts, chats com o SAC, etc., etc. Na minha opinião, analisar dados e adotar soluções de “machine learning” deveria estar na agenda prioritária dos C-levels. Creio que não se discute mais seu valor. Então me pergunto, porque ainda não está?

(*) Cezar Taurion é CEO da Litteris Consulting e autor de seis livros sobre Open Source, Inovação, Cloud Computing e Big Data
http://cio.com.br/opiniao/2015/07/27/aprendizado-de-maquina-comeca-a-entrar-no-radar-do-mundo-corporativo/


Os quatro tipos de Analytics

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Podemos categorizar analytics em quatro diferentes tipos:

1. Analytics descritivos:
Isto é o que você recebe do seu servidor web, através de ferramentas como o Google Analytics, Omniture ou similar. Você pode rapidamente entender “o que aconteceu” durante um determinado período no passado e verificar se uma campanha foi ou não bem sucedida com base em parâmetros simples como page views. Cerca de 35% das empresas pesquisadas dizem que fazem isso de forma consistente.

2. Analytics diagnósticos:
Se você quiser se aprofundar nos dados coletados dos usuários, a fim de entender “Por que algumas coisas aconteceram”, você pode usar ferramentas de inteligência de negócios para obter alguns insights. No entanto, é um trabalho muito penoso e que tem capacidade limitada para lhe dar insights. Basicamente, ele fornece um bom entendimento de uma parte limitada do problema que pretende resolver. Normalmente, menos de 10% das empresas pesquisadas fazem isso de vez em quando e menos de 5% o fazem de forma consistente.

3. Analytics preditivos:
Se você puder coletar dados contextuais e correlacioná-los com outros conjuntos de dados de comportamento do usuário, assim como expandir os dados dos usuários para além do que você pode obter de seus servidores web, você entra em uma nova área onde você pode obter insights reais. Basicamente, você pode prever o que vai acontecer se você manter as coisas como elas estão. No entanto, menos de 1% das empresas pesquisadas já tentou isso. As que tentaram, encontraram resultados incríveis que já fizeram uma grande diferença em seus negócios.

4. Analytics prescritivos:
Assim que você chegar ao ponto onde você pode consistentemente analisar seus dados para prever o que vai acontecer, você está muito perto de ser capaz de entender o que você deve fazer a fim de maximizar os bons resultados e também evitar resultados potencialmente ruins. Isto é o que há de mais inovador em analytics, hoje, mas já é possível!

Para ser capaz de implementar analytics preditivos e prescritivos você precisa adicionar “cognição” à sua análise por meio de algoritmos de máquina de aprendizado (machine learning).

Fonte: https://plus.google.com/+ciandt/posts/55EcWtTUAo7


Nascem as cidades inteligentes

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Enquanto no Brasil a população e as autoridades se debatem com desafios como tentar diminuir as horas que são perdidas no trânsito ou como evitar as tragédias causadas pelas chuvas, um grupo de cidades no mundo alcançou um patamar bem mais elevado de discussão. São lugares que estão sendo erguidos do zero ou metrópoles que já implantaram soluções urbanísticas que hoje são referência no tema cidades do futuro.

Numa delas, em Songdo, na Coreia do Sul, será possível “ir” ao médico ou à escola sem sair de casa. Em King Abdullah, na Arábia Saudita, todos os serviços públicos funcionarão 24 horas por dia e qualquer processo não levará mais do que 60 minutos para ser resolvido.

A cidade-estado de Singapura é literalmente ilhada diante de uma das maiores densidades demográficas do mundo. Mas evoluiu tanto nas soluções para seus dilemas — como eliminar os congestionamentos ou se tornar autossuficiente em água potável — que hoje seu governo virou uma espécie de consultor para outras cidades no mundo que querem ser mais inteligentes.

Esses projetos urbanísticos inovadores são alguns dos exemplos que surgiram nos últimos anos para uma adequação ao fato de que a maioria das pessoas vai se aglomerar cada vez mais em cidades. “Os velhos modelos urbanos não são mais sustentáveis”, diz Ryan Chin, pesquisador do Massachusetts Institute of Technology, nos Estados Unidos. “As cidades inteligentes e os novos modelos que elas estabelecem devem nortear o crescimento nos próximos anos.”

As cidades inteligentes são comunidades que lançam mão do que há de mais moderno em recursos tecnológicos e arquitetônicos como resposta aos desafios impostos pelo adensamento populacional. A ideia é criar ambientes sustentáveis, eficientes, com alto grau de conectividade e, consequentemente, com excelentes níveis de qualidade de vida.

Em um curto espaço de tempo, o conceito de cidades inteligentes extrapolou os meios acadêmicos e o plano da utopia para virar uma nova e lucrativa indústria. De escritórios de design, arquitetura e urbanismo a grandes corporações dos setores de tecnologia e serviços, muitas empresas já possuem unidades de negócios exclusivamente destinadas a pensar nesse tipo de solução. Siemens, IBM, GE, Cisco, entre outras, são algumas das multinacionais que oferecem um volume crescente de projetos, produtos e serviços.

Estima-se que o mercado de soluções inteligentes para cidades já seja de cerca de 1,2 trilhão de dólares. De acordo com um estudo recente da consultoria de gestão Booz&Co., as cidades no mundo devem investir cerca de 37 trilhões de dólares nos próximos 25 anos para modernizar e expandir a infraestrutura.


Faixas dedicadas não, espaços compartilhados sim!

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O grande projeto de trânsito da cidade de São Paulo – e de várias outras cidades pelo mundo – são as faixas dedicadas para ônibus, criadas com o intuito de organizar o trânsito e diminuir a vantagem do automóvel individual como meio de transporte na cidade. No entanto, apesar de resolver parte do problema no curto prazo e ter grande apoio popular em São Paulo, a separação em faixas dedicadas podem se tornar um problema para a cidade no futuro.

O ponto crucial para analisar a questão é lembrar quais foram os fatores que toraram o ônibus pouco acessível. Vamos pensar em alguns deles: cidades pouco compactas; falta de concorrência para gerar diferentes opções de linhas, formatos, qualidades e preços de transporte coletivo; separação legal das atividades de morar e de trabalhar aumentando distâncias de deslocamentos; obrigatoriedade de vagas mínimas de garagem nas construções, obrigando comodidade para o carro; recuos nas edificações prejudicando o trânsito a pé e aumentando distâncias entre atividades; vias largas, viadutos e túneis que diminuem a acessibilidade do pedestre; e a tragédia dos comuns dos congestionamentos, já que as ruas são oferecidas gratuitamente independente do uso, subsidiando o automóvel individual. Ou seja, absolutamente nenhum dos problemas que prejudicaram a acessibilidade ao transporte coletivo em primeiro lugar está sendo atacado na criação de faixas exclusivas para ônibus, que se tornam no máximo um mitigador de curto prazo para o problema do trânsito na cidade.

Mulberry Street em Nova Iorque circa 1900: ruas sempre foram
espaços compartilhados até a criação de faixas dedicadas.
Foto: Wikipedia

 

O grande perigo que vejo na separação do transporte em faixas exclusivas é exatamente o mesmo do zoneamento de atividades das edificações que se mostrou errado com o pensamento modernista: como a quantidade de área destinada para cada tipo é determinada “de cima para baixo” através de um plano centralizador, a chance de errar na medida ou na tecnologia é extremamente alta. A crença de que um determinado modal de transporte será a solução foi o pensamento que terminou toda a nossa história em cidades com ruas como espaços compartilhados, de interação cívica, e não dedicados ao trânsito ou à um determinado modal de trânsito.

Com as faixas dedicadas, mudanças em tecnologias de transporte, combustível ou de cultura terão altos custos de ajuste ao longo do tempo, já que é construída uma infraestrutura específica para cada modal. Em Porto Alegre o corredor da Terceira Perimetral é subutilizado pela ausência de linhas e de demanda de trânsito, e no Rio de Janeiro os BRTs ficam lotados nas horas de pico e vazios nos demais horários, deixando a infraestrutura ociosa e inacessível para outros usos. Se percebermos que vans, não ônibus, são o meio de transporte mais eficiente, pois permitem viagens ponto a ponto, os corredores se tornarão um obstáculo ao invés de um facilitador. Ou seja, assim como São Paulo levará décadas para voltar a ter usos mistos nos seus bairros já que as edificações já foram construídas para as atividades planejadas no passado, o trânsito de São Paulo ficará preso à uma determinada configuração viária durante décadas, mesmo se essa configuração se provar errada. Além do mais, se a ideia é separar calçadas, ciclovias, faixas de ônibus e faixas de carros, grande maioria das ruas da cidade não terão largura suficiente para tal separação, sendo os modais descartados em ruas estreitas certamente prejudicados. Separar faixas para pessoas, bicicletas, motos, carros e ônibus segue a mesma lógica modernista de “organizar aquilo que está desorganizado” e se torna tão perigoso quanto a separação das atividades em zonas exclusivamente residenciais, comerciais e industriais.

Esse pensamento me levou a um crescente interesse pelo conceito de shared spaces, ou espaços compartilhados, traduzido do inglês. É a eliminação total da distinção entre faixas exclusivas de trânsito, seja qual for o modal, voltando às raízes históricas de utilização das ruas. Neste modelo as placas de trânsito, demarcações e faróis são eliminados, já que não existe mais um sentido ou uso exclusivo de um determinado modal de trânsito. Apesar de contraintuitivo (como muita coisa no urbanismo), praticamente todos os exemplos de vias que foram transformadas em espaços compartilhados tiveram uma redução no número de acidentes e uma melhoria no fluxo de trânsito, além de um crescimento enorme na qualidade de vida e retorno à função cívica do espaço público. Esse cenário é resultado do aumento da atenção de todos os cidadãos durante seu transporte pela cidade, principalmente pelos motoristas.
Exemplos de cidades que implementaram este modelo são Emmen e Haren, na Holanda; Fryslan, na Bélgica; Bohmte, na Alemanha; Ejby, na Dinamarca; e Suffolk na Inglaterra. Além destes exemplos de pequenas cidades, a cidade deAuckland, na Nova Zelândia, fez inúmeras reformas nas suas ruas transformando-as em espaços compartilhados. Além disso, várias ruas nas regiões centrais de cidades como São Paulo, Porto Alegre, Tóquio, Hong Kong, e Nova Deli por exemplo, tem esta características apesar de não formalmente estabelecida – o que pode prejudicar o sistema já que o automóvel continua tendo oficialmente direito de passagem.

A infraestrutura se torna “plataforma aberta”, flexível para qualquer mudança de demanda ou tecnologia de transporte. Se for preciso mais espaços para pedestres eles simplesmente ocuparão a rua, e em bairros menos densos veículos motorizados terão mais espaço, já que eles inclusive são mais necessários neste caso. O problema de errar no planejamento da quantidade de espaço para cada meio de transporte é resolvido, já que cada um vai ocupar o espaço na medida que for necessário. Me parece ser o jeito mais eficiente de acabar, de uma vez por todas, o debate de quem deve ter mais espaço na rua. Caso ajustes precisem ser feitos, incentivando um ou outro modal, uma maneira muito mais simples seria através do ajuste no preço para usá-lo, seja via taxa de congestão ora via clube de ruas, onde mudanças na infraestrutura não são necessários.

Algumas críticas em relação ao modelo se baseiam na diminuição de acessibilidade para cegos e pessoas com mobilidade reduzida, já que elas não teriam condições de realizar as “negociações espontâneas” com motoristas de veículos maiores. No entanto, acho a crítica superficial pois considera o cenário ideal, uma cidade totalmente planejada, sinalizada com pisos táteis, calçadas especiais e sinalizadores sonoros para estas pessoas. Este cenário não existe e acredito ser impossível sua implementação total, principalmente em cidades brasileiras. As cidades em geral não são nem um pouco acessíveis para estas pessoas, e o seu crescimento rápido e descentralizado impossibilita um controle generalizado sobre esta situação. As calçadas são, via de regra, mal cuidadas, sem continuidade, e os degraus entre as calçadas e as ruas são um perigo constante para quem tem mobilidade reduzida. Ainda, no sistema atual, caso uma pessoa saia da calçada por engano (ou seja obrigada à andar na rua em um determinado trecho) ela correrá um risco muito maior do que se o espaço fosse compartilhado, onde os motoristas estão atentos e dão preferência quando é o caso. De qualquer maneira, uma forma simples de mitigar este problema seria a instalação de pisos táteis próximos às edificações, onde veículos motorizados não transitam seja qual for o modelo. Uma solução mais demorada mas mais efetiva seria simplesmente esperar pelos carros autônomos, que logo levarão o número de acidentes tender à zero.

Outros dizem que isso nunca funcionaria na sua cidade, imaginando o prejuízo ao fluxo de trânsito e o aumento dos acidentes, principalmente nas principais avenidas. Mas essas crenças esperam um resultado diferente da realidade: avenidas rápidas raramente tem um grande fluxo de pedestres ao seu redor, e caso ela fosse transformada em um espaço compartilhado a única coisa que mudaria na prática seria que os motoristas andariam prestando mais atenção nos (poucos) pedestres. Não é como se transformar o espaço em compartilhado automaticamente fizesse com que ela tivesse milhares de pedestres vagando em meio aos carros, pois a caminhabilidade depende de muitos outros fatores. De qualquer forma, pelo fato de que estas ruas foram artificialmente desenhadas para ter um alto fluxo de trânsito, elas não seriam o melhor lugar por onde começar a transformação. O modelo provavelmente deveria ser implementado de forma gradual, começando por ruas pequenas: exatamente o que Auckland tem feito, com ótimos resultados. O problema do trânsito propriamente dito deve ser atacado nas suas raízes, e eventualmente quando os bairros junto à estas avenidas forem mais compactos, caminháveis, com usos mistos e maior presença de pedestres e de transporte coletivo, o salto para um espaço compartilhado não será tão grande como é atualmente.

Para concluir, meu ponto não é que espaços compartilhados deveriam ser criados nas avenidas onde hoje estão sendo implementadas as faixas exclusivas, mas sim que é muito difícil defender espaços compartilhados e faixas exclusivas ao mesmo tempo, já que elas tem naturezas diametralmente opostas. Eu fico com os espaços compartilhados.


Os desafios das chamadas cidades inteligentes

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Para quem está no século 21, conviver com as transformações do mundo moderno exige uma habilidade diferente de quem já nasceu inserido num ambiente pulverizado de tecnologias. De uma forma ou de outra, soa mais comum e familiar hoje em dia, falar de internet, redes wifi, avanços na ciência médica ou, dispositivos eletrônicos de segurança. Os olhos governamentais e empresariais estão voltados às tecnologias que visem soluções para melhorar a qualidade de vida nos centros urbanos que agregam cada vez mais problemas em diversas áreas.

Pesquisadores, professores e estudantes se reuniram durante uma semana em Maceió para discutir quais são os desafios das chamadas “Cidades Inteligentes”. E foi sobre isso que conversamos com o vice-presidente da Sociedade Brasileira de Computação, o professor da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Lizandro Granville.

Qual o conceito de cidade inteligente?

Como se trata de expressão popular, a definição dos conceitos não é algo totalmente claro, então “Cidades Digitais” ou “Cidades Inteligentes” podem significar coisas diferentes, academicamente falando. Mas existe um consenso entre coisas mínimas que a gente pode encontrar, por exemplo, quando a gente fala de cidades inteligentes estamos relacionando à tecnologias e soluções que visam melhorar a qualidade de vida em grandes metrópoles atacando problemas típicos dessas grandes metrópoles. O mais evidente em primeira instância é o problema do trânsito, é alguém observar como está o trânsito da cidade e poder, inclusive, influenciar nele. Existem várias palestras de brasileiros que dizem como poder compartilhar informações de trânsito de forma menos caótica e mais progressiva, no início, só informar de volta para o condutor como estão as condições na estrada [isso dependendo do GPS que se usa, já tem essa informação]; outras vezes são sistemas mais evoluídos, onde o próprio usuário fornece informações para o sistema de trânsito, quando por exemplo se percebe que a velocidade dele está menor que a velocidade da via, pode ser um sinal de engarrafamento e essa informação é compartilhada para que outros usuários tomem caminhos alternativos antes de chegar a aquela via, ou seja, o usuário também participa. Tem vários estágios evolutivos, o mais radical de todos é quando não existiria mais a figura do condutor, todo mundo seria passageiro. A pessoa entra no carro e ele leva para o destino sem sequer precisar dirigir, isso é bastante futurista, mas é um dos estágios previstos nas tecnologias de trânsito.

Quais as outras funcionalidades da aplicação dessas tecnologias?

Tem a questão da saúde pública, onde no Brasil é um problema típico. Existem alguns projetos onde se tenta montar um quarto de observação do paciente, só que doméstico, onde o paciente, ao invés de ficar num leito de hospital, fica em casa, monitorado por vários sensores, por exemplo, de temperatura, de peso, de iluminação, de umidade, e todas as informações são recolhidas para verificar o estado de saúde do paciente. Só aí tem três vantagens: a primeira é que desocupa o leito hospitalar, que é um problema crítico; o segundo vem da literatura médica que diz que os pacientes têm uma melhora no seu quadro clínico mais eficiente quando eles estão em ambiente familiar, ou seja, menos frio do que o ambiente hospitalar;  e o terceiro ponto é que como as informações dos sensores são enviadas para um médico que normalmente está no hospital, o hospital pode centralizar as informações e tentar identificar se tem alguma epidemia acontecendo em certas partes da cidade, porque se vários pacientes tiveram quadros muito semelhantes, pode ser que alguma coisa esteja acontecendo naquele ponto. Isso não seria possível com o tratamento convencional, já que as informações que deveriam ser processadas por computadores, hoje, não são processadas nem manualmente.

Como o Brasil está no contexto das Cidades Inteligentes?

No Brasil existem algumas cidades pilotos, algumas delas são financiadas por companhias internacionais que querem experimentar, mas não dá para dizer hoje que no Brasil tem uma cidade totalmente inteligente ainda. Existem alguns exemplos aqui e ali e, tecnologias que são aplicadas em algumas cidades brasileiras, mas não dá para dizer que a gente já chegou ao ponto sonhado. Estamos atrasados em relação ao que acontece no mundo, sim, mas ao mesmo tempo não estamos a milhas de distância, porque o que tem no exterior não são coisas absurdamente avançadas que nos deixam para trás, então ainda existe espaço para um certo protagonismo brasileiro e também porque existem certas particularidades brasileiras que não são consideradas em cidades inteligentes do exterior.

Alguma cidade está num caminho mais avançado?

Meus exemplos são restritos, porque não sou especialista na área, mas sei que desse último exemplo que mencionei [da saúde], os projetos são executados em Porto Alegre, no Rio Grande do Sul, no Hospital de Clínicas, que é o Hospital Universitário de lá e, a pesquisadora é a professora de Computação Eliane Tarouco. Já em Ouro Preto existe um projeto de implantar uma rede de banda larga metropolitana, que não é com wifi, que todo mundo usa hoje em dia, então eles testam numa cidade muito acidentada, que pode influenciar na qualidade das comunicações, porque onde tem muito morro, o sinal pode sofrer muita interferência. E essa rede pode servir, por exemplo, pra verificar quais são as condições da cidade se, por exemplo, espalhasse sensores nela.

As tecnologias das cidades inteligentes também podem ser aplicadas para a segurança?

Sim, tem outro projeto de fazer o serviço de monitoramento de segurança de uma cidade usando câmeras ópticas de vigilância que tem uma peculiaridade de estabelecer o foco de observação depois da gravação, porque no sistema convencional tem os monitores e um humano operando que olha para um monitor “x”, identifica o objeto de observação e faz o foco ali. Então se tem alguma coisa acontecendo em outra câmera, já vai ser perdido. O problema é que essas câmeras, que permitem fazer o foco depois da gravação, são muito caras, e aí o projeto que se tem é de como conseguir montar um sistema com a mesma funcionalidade, só que usando produtos de prateleira, ou seja, que se compra em supermercado. A ideia é fazer com que as câmeras se comuniquem entre elas e compartilhem o foco de observação, que pode ser um suspeito prestes a praticar um assalto, então o sistema vai diminuir a probabilidade de erro, já que o humano pode não perceber.

Quais os desafios para implantar essas tecnologias?

No contexto brasileiro eu acho que o desafio maior não é tanto tecnológico, mas é de infraestrutura, por exemplo, a gente sabe do caso de Barcelona que automatizou todo sistema de coleta de lixo, que é uma aplicação para cidades inteligentes, mas é difícil a gente pensar em algo desse tipo para o Brasil por conta de infraestrutura, porque as cidades não foram concebidas para operar dessa forma, na verdade nenhuma foi, mas são necessárias modificações que não são simples de fazer. Mas em algumas, não se consegue implantar metrô, imagine essas tecnologias que ainda estão em observação. Isso também é consequência da falta de recursos, investimentos não apenas para implantar essas cidades de fato, mas, num estágio anterior, para testar as tecnologias, porque se não tem cidades de exemplo para observar e entender como elas funcionam, não vai conseguir chegar num segundo estágio. Por outro lado, as empresas que se interessam nessa área não veem o Brasil como foco principal. No Rio de Janeiro tem uma multinacional que investe, mas isso não é uma política de implantação de cidades inteligentes com parceria com uma indústria e que vai beneficiar todo o país, principalmente pela questão geográfica.

Apesar de todas essas questões, você acredita que o país está caminhando para se beneficiar dessa ciência?

Esse é um exercício de “futurologia” muito grande, mas eu desconfio que conforme a tecnologia for evoluindo e as cidades progredindo, vão existir, inclusive, choques culturais, porque olhando para o que aconteceu com as outras tecnologias, as cidades inteligentes podem representar alguns choques culturais. Por exemplo, alguém que não tenha hoje em dia uma página no facebook pode se sentir excluído de uma sociedade, então se, numa cidade inteligente tiver alguma tecnologia mais popular, onde se espera que as pessoas utilizem, talvez quem não utilizar pode se sentir um excluído social. Eu não sei, mas olhando pra trás, isso é o que potencialmente pode acontecer. A exclusão digital vai ter outro conceito, mas eu não sei o quanto extensa e abrangente ela seria, mas tentando colocar numa balança, acho que os benefícios superam em muito os eventuais problemas que as tecnologias possam acarretar. O que motiva a existência de cidades digitais não é um problema da computação, é um problema da sociedade, de como transformar as cidades de forma que elas ofereçam uma qualidade de vida melhor para as pessoas e, isso, não é um problema da computação, a gente precisa de soluções computacionais pra resolver, mas, o problema, não surge da computação.


Tecnologia interativa para treinamento de profissionais da área de segurança

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Boa parte da população brasileira já tem noção da importância dos profissionais que trabalham com segurança pública e privada, realizarem treinados que permitam que os mesmos possam exercer de forma adequada suas rotinas de trabalho do dia-a-dia. Contudo, como operacionalizar este treinamento de forma a atender um custo/benefício que seja plausível. É fato que treinar profissionais de segurança é custoso e muitas vezes de difícil operacionalização. Além disso, é fundamental realizar, além de um treinamento físico e tático, um treinamento envolvendo a postura e a verbalização desse profissional. Para treinar as questões do físico e o tático existem diversas técnicas incorporadas nas forças policiais e segurança privada que vão desde destreza de tiros com arma de fogo até defesa pessoal. Contudo para o treinamento da postura e verbalização, é fato; existem poucas ferramentas e métodos que possam ser eficientes para um grande número de profissionais que precisam praticar diariamente os conceitos envolvidos com estas questões.

Quando se pensa, por exemplo, em um efetivo de milhares de profissionais de segurança no Brasil, isto se torna uma equação complexa e de difícil solução. Como treinar de forma eficiente a questão da postura e verbalização para que possam reagir satisfatoriamente as várias situações da rotina diária de um profissional de segurança. Essa dinâmica de atividades requer que as ferramentas sejam inovadoras e que sejam baseadas em tecnologias interativas para poder atender de forma mais eficiente esta escalabilidade crescente.

Diante dessa oportunidade, a empresa Cientistas de São Carlos (SP) desenvolveu com o apoio financeiro da FAPESP, FINEP e CNPq, o primeiro sistema interativo para treinamento de segurança baseado em reconhecimento de voz e cenários 3D com um custo acessível para o mercado brasileiro. O sistema busca “transportar” os usuários para uma realidade mais próxima do cotidiano de trabalho, permitindo que os mesmos possam treinar suas atitudes e ter uma formação mais adequada, permitindo assim, que desempenhem suas funções de forma mais segura e eficaz. A atitude verbal de um profissional na área de segurança deve ser estimulada e para isto, é importante simular as potenciais situações e na ocorrência dessas situações façam com que ele tenha atitude correta diante do ocorrido. Isto deve ser treinamento periodicamente. Como o corpo, a mente deve ser estimulada e treinada para reagir corretamente.

Para o diretor de tecnologia da Cientistas, Antonio Valerio Netto que é doutor em computação pela USP com MBA em Marketing pela FUNDACE/FEA-RP/USP, “um sistema de treinamento baseado em simuladores prove um grau de assimilação muito maior do conhecimento transmitido pois é uma tecnologia que promove estímulos visuais, sonoros e interativos, o que viabiliza um ganho de qualidade no aprendizado do usuário”. Para Rodrigo Soto, diretor da BlackSpecialOps, empresa especializada em equipamentos para área de segurança e que por 14 anos trabalhou nas áreas de gestão de risco e de segurança nacional na Australiana, “os profissionais brasileiros possuem poucas oportunidades de treinar rotineiramente a abordagem oral devido a ausência de uma ferramenta de trabalho prática e que permita escalabilidade, isto é, treinar muitas pessoas em um curto período de tempo para não tirar estes profissionais por longo tempo de suas rotinas de trabalho diária”. Rodrigo salientar que treinar a atitude de um profissional de segurança é fundamental para estabelecer a ordem e a sensação de segurança que vai ser importante para o Brasil principalmente devido aos eventos esportivos de grande magnitude que ocorrerá no país nos próximos anos. Para ele, existe uma grande demanda e pouco tempo para treinar todos os profissionais que estarão envolvidos na segurança dos eventos.


Desafio de se consolidar como a capital da tecnologia

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No dia 04 de novembro, São Carlos (SP) estará comemorando 153 anos da sua fundação. Entre os vários desafios que a cidade necessita trabalhar esta a busca por um caminho que permita consolidar seu parque empresarial baseado em tecnologia. A capital da tecnologia, como a cidade também é conhecida, ainda possui ferramentas e processos precários para transformar conhecimento em riqueza. Isto é, passar do mundo de Francis Bacon, que afirmava no século 17 que o conhecimento é poder, para o de Adam Smith, que cem anos depois escreveu que o conhecimento pode ser transformado em riqueza.

Para Antonio Valerio Netto, que é Doutor em computação pela USP e diretor da empresa Cientistas, uma empresa especializada em desenvolvimento de produtos tecnológicos para terceiros; a cidade não conseguiu compreender como realizar, de forma eficiente, a transferência do conhecimento gerado nas universidades e centro de pesquisas (chamados ICT – Instituto de Ciência e Tecnologia) para o meio empresarial. Valerio Netto, que também é o coordenador titular do núcleo regional de inovação (NRI) do CIESP (Centro das Indústrias do Estado de São Paulo), salienta que na cidade vigoram alguns modelos praticados, mas que os mesmos não conseguem ser reproduzidos de forma escalonada, isto é, servem somente para uma determinada empresa com um determinado laboratório de ICT presente na cidade.
Para que a cidade realmente se torne a capital da tecnologia, faz se necessário uma política de estímulos que privilegie aqueles empresários que realmente desejam produzir inovação em seus produtos e serviços, isto é, novas formas de aumentar ganhos, diminuir custos, enfim, melhorar o seu portfólio. É fato que o melhor estímulo advém da livre concorrência, quando um empresário se vê perdendo espaço no mercado, e seus lucros, diminuindo. Contudo é fácil notar que não tem acontecido de forma natural essa inclusão tecnológica das empresas são-carlenses.

A cidade é conhecida pelas suas universidades e centro de pesquisas como referência nacional. Nesses locais são geradas pesquisas importantes e formados anualmente grande número de graduados, mestres e doutores de excelência já comprovados, contudo, são raros os exemplos de empresas de base tecnológica são-carlense de grande sucesso comercial. Os poucos exemplos não advém de um processo maduro de entendimento da transferência de tecnologia e de geração de estratégias de negócios baseado em tecnologia. Diante disso, para onde vai tanto conhecimento de qualidade gerado em nossa cidade? Eles acabam não conseguindo alcançar as empresas produtivas em forma de produtos ou serviços agregados, e por isto, não conseguem gerar grande quantidade de empregos para a cidade e arrecadar grandes somas em impostos que, posteriormente, poderiam ser revertidos para própria cidade.

Com relação a São José dos Campos e Campinas, que são cidades que também possuem forte viés tecnológico, é a única que infelizmente não conseguiu iniciar um processo de capital semente para startups tecnológicas ou mesmo constituir uma APL (arranjo produtivo local) para fortalecer as pequenas e médias empresas de tecnologia. Atualmente, existe uma grande quantidade de micro e pequenas empresas que continuam trabalhando em separado, poucas buscam se unir para resolver questões em conjunto, como acesso ao mercado, melhoria de suas estratégias de negócios e fortalecimento de rede de relacionamento para fornecimento.

A mudança desse quadro inerte passa por uma revisão da cultura organizacional da própria cidade. É fundamental que haja ações de estímulo aos cidadãos são-carlenses para que o mesmo não denote que o problema é pontual e que a culpa seja de um determinado segmento. Deve-se trabalhar a união de esforços e fortalecer as entidades representativas. Enquanto a cidade não buscar uma unanimidade, a mesma estará se enfraquecendo e se dispersando em grupos pouco representativos. O conhecimento tecnológico é vasto e muitas vezes dispersivo, a tecnologia é focada e orientada a resultados.