Introdução a Robótica educacional.

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2. Robótica na Educação
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3. 1
Internet das Coisas ............................................................................................2
Computação Cognitiva e Machine learning........................................................4
Computação em Nuvem.................................................................................... 7
BIG Data, Analytics e Data Science ................................................................ 12
Inovações tecnológicas .................................................................................... 16
IoT como Demanda......................................................................................... 18
Desafios de Segurança .................................................................................... 19
Cidades Inteligentes (Smart Cities)................................................................. 20
Interação entre pessoas e dispositivos............................................................22
Referências bibliográficas ...............................................................................25
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4. 2
INTERNET DAS COISAS
Internet Of Things - IOT é um conceito que se refere à interconexão digital de
objetos cotidianos com a internet, conexão dos objetos mais do que das
pessoas.
A Internet das coisas surgiu em consequência dos avanços de várias áreas -
como sistemas embarcados, microeletrônica, comunicação e sensoriamento.
De fato, a IoT tem recebido bastante atenção tanto da academia quanto da
indústria, devido ao seu potencial de uso nas mais diversas áreas das
atividades humanas.
O conceito é, em certa medida, fruto do trabalho desenvolvido pelo Laboratório
de Auto-ID do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), sobre o uso
da identificação por radiofrequência (RFID) e da rede de sensores sem
fio (RSSF). O objetivo do trabalho era, desde o início, criar um sistema global
de registro de bens usando um sistema de numeração único, o código
eletrônico de produto.
A Internet das Coisas (IoT) é um termo criado em setembro de 1999 por Kevin
Ashton, um pioneiro tecnológico britânico que concebeu um sistema de
sensores omnipresentes conectando o mundo físico à Internet, enquanto
trabalhava em identificação por rádio frequência (RFID). Embora a Internet, as
"coisas" (things) e a conectividade entre elas sejam os três principais
componentes da Internet, o valor acrescentado está no preenchimento das
lacunas entre os mundos físico e digital em sistemas.
O primeiro dispositivo IoT foi desenvolvido por Simon Hackett e John Romkey,
após um desafio lançado por Dan Lynch, então presidente da INTEROP (feira
anual de tecnologia da informação organizada pela empresa britânica UBM): se
eles conseguissem desenvolver uma torradeira que pudesse ser ligada através
da Internet, o aparelho seria colocado em exposição durante a INTEROP
1990. Motivados pelo desafio, Hackett e Romkey desenvolveram
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5. 3
uma torradeira conectada a um computador com rede TCP/IP que acabou
sendo o grande sucesso do evento. No entanto ainda faltava desenvolver um
dispositivo que colocasse o pão na torradeira. Essa dificuldade foi superada um
ano depois, acrescentando um pequeno guindaste robótico ao protótipo. Esse
guindaste, controlado pela Internet, pegava na fatia de pão, que metia dentro
da torradeira, tornando o sistema totalmente automático.
Anteriormente éramos forçados a começar de zero na criação de um projeto.
Para pormos em prática uma simples ideia, era-nos também exigido não só um
determinado conhecimento de eletrônica mas também uma certa perícia no seu
manuseamento, quer se tratasse de sistemas robóticos ou de certos tipos
de controladores. Hoje em dia tal coisa não acontece. Qualquer pessoa
interessada na utilização da plataforma consegue facilmente ter acesso a todo
o tipo de material de ajuda, podendo mesmo o criador recorrer na internet a
aulas de vídeo ou a simples explicações.
Eis os avanços:
 Um microcontrolador, que é basicamente o cérebro, o chip que controla
toda a interface da placa;
 Pinos de alimentação, responsáveis pelos valores de tensão
necessários para energizar os componentes de determinado projeto;
 Botão de reset, que reinicia a placa;
 Led interno, que conecta ao pino digital 13;
 Led de alimentação, que indica se a placa está energizada ou não;
 Conector de alimentação, que recebe a energia de alimentação externa;
 Conector USB, que conecta a placa ao computador (responsável pela
comunicação Arduino x Computador);
 Pinos para entrada e saída, responsáveis pela comunicação do Arduino
com o meio externo (Interação).
Um marcapasso que envia informações clínicas para um médico. Uma grande
fábrica que usa máquinas inteligentes na linha de produção. Televisores,
computadores e smartphones conectados dentro de casa. Todos esses
dispositivos IoT, por serem inteligentes, possuem um endereço IP, porta de
entrada que permite aos crackers fazer ataques à segurança e à privacidade
de qualquer um.
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6. 4
COMPUTAÇÃO COGNITIVA E MACHINE LEARNING
A computação cognitiva (CC) é a utilização da inteligência computacional (IC)
para auxiliar na tomada de decisão humana, caracterizada por capacidades
não-supervisionadas de aprendizado e interação em tempo real. Calcada
na IA e no processamento de sinais, os sistemas de CC abrangem aprendizado
de máquina, inferência automatizada, processamento de linguagem natural,
reconhecimento de fala, visão computacional (e.g. reconhecimento de objetos),
e HCI.
Algumas características de CCs:
Adaptação: aprendizado online com dados (e.g. de sensores) e modelos
(objetivo, requisitos), potencialmente em tempo real.
Interatividade: coforto e facilidade para o usuário. Podem interagir com
sensores e outros dispositivos (veja IoT), serviços em nuvem e outras pessoas.
Iteratividade e persistência: podem iterativamente realizar buscas perante
interação com o usuário ou outro sistema.
Considera contexto: potencialmente identificam e extraem elementos
contextuais tais como significado, sintáxe, tempo, localização, etc.,
potencialmente via dados ligados na web semância. Podendo recorrer a
múltiplas fontes de informação, incluindo estruturada (e.g. RDF) e não
estruturada (e.g. input visual/luz e auditivo/som, texto e hipertexto).
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7. 5
Outras características da AC incluem:
Adaptação: a diferentes contextos, com supervisão humana minimizada, via
inteligência computacional.
Interatividade de língua natural: realizada através de um bot,
paradigmaticamente.
A analítica cognitiva pode interfacear com o usuário através da analítica
audiovisual para saída (entrada para o sistema-usuário), processamento de
sinais para entrada (saída para o sistema-usuário), e inteligência
computacional (IC) para análise e tomada de decisão.
A CC é componente das cidades inteligentes, fornecendo análítica cognitiva e
tomada de decisão com aspectos não-supervisionados e em tempo real, com
resultados experimentais ou de indicadores sociais na distribuição e economia
de recursors e na qualidade de vida em geral.
O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de
análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um
ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem
aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de
intervenção humana.
O aprendizado automático explora o estudo e construção de algoritmos que
podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados. Tais algoritmos
operam construindo um modelo a partir de inputs amostrais a fim de fazer
previsões ou decisões guiadas pelos dados ao invés de simplesmente
seguindo inflexíveis e estáticas instruções programadas. Enquanto que na
inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio (o indutivo, que extrai
regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo), o aprendizado
de máquina só se preocupa com o indutivo.
Plataformas de CC são tipicamente especializadas em big data, i.e. na
análise/mineração de grandes quantidades de dados não estruturados.
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8. 6
As tarefas de aprendizado de máquina são tipicamente classificadas em três
categorias amplas, de acordo com a natureza do "sinal" ou "feedback" de
aprendizado disponível para um sistema de aprendizado. Essas categorias
são:
Aprendizado supervisionado: São apresentadas ao computador exemplos de
entradas e saídas desejadas, fornecidas por um "professor". O objetivo é
aprender uma regra geral que mapeia as entradas para as saídas.
Aprendizado não supervisionado: Nenhum tipo de etiqueta é dado ao algoritmo
de aprendizado, deixando-o sozinho para encontrar estrutura nas entradas
fornecidas. O aprendizado não supervisionado pode ser um objetivo em si
mesmo (descobrir novos padrões nos dados) ou um meio para atingir um fim.
Aprendizado por reforço: Um programa de computador interage com um
ambiente dinâmico, em que o programa deve desempenhar determinado
objetivo (por exemplo, dirigir um veículo). É fornecido, ao programa, feedback
quanto a premiações e punições, na medida em que é navegado o espaço do
problema. Outro exemplo de aprendizado por reforço é aprender a jogar um
determinado jogo apenas jogando contra um oponente.
Outra categorização de tarefas de aprendizado de máquina surge quando se
considera a saída desejada em um sistema de aprendizado de máquina:
Em classificação, entradas são divididas em duas ou mais classes, e o
aprendiz deve produzir um modelo que vincula entradas não vistas a uma ou
mais dessas classes (classificação multi-etiquetada). Isso é tipicamente
abordado de forma supervisionada. A filtragem de spam é um exemplo de
classificação, em que as entradas são as mensagens de emails (ou outros) e
as classes são "spam" ou "não spam".
Em regressão, também um problema supervisionado, as saídas são contínuas,
em vez de discretas.
Em clustering, um conjunto de entradas é dividido em grupos. De maneira
diferente da classificação, os grupos não são conhecidos previamente,
tornando o clustering uma tarefa tipicamente não supervisionada.
A estimativa de densidades encontra a distribuição de entradas em algum
espaço.
A redução dimensional simplifica as entradas ao mapeá-las para um espaço de
menor dimensão. A modelagem de tópicos é um problema relacionado, em que
é fornecida ao programa uma lista de documentos em linguagem natural,
solicitando que encontre documentos tratando de tópicos similares.
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9. 7
COMPUTAÇÃO EM NUVEM
Computação em nuvem (em inglês, cloud computing), é a disponibilidade sob
demanda de recursos do sistema de computador, especialmente
armazenamento de dados e capacidade de computação , sem o gerenciamento
ativo direto do utilizador. O termo geralmente é usado para descrever centros
de dados disponíveis para muitos utilizadores pela Internet . Nuvens em grande
escala, predominantes hoje em dia, geralmente têm funções distribuídas em
vários locais dos servidores centrais. Se a conexão com o utilizador for
relativamente próxima, pode ser designado um servidor de borda.
Atualmente, a computação em nuvem é dividida em dez tipos:
IaaS
Infrastructure as a Service ou Infraestrutura como Serviço (em português):
refere-se a serviços online que fornecem APIs de alto nível usadas para
desreferenciar vários detalhes de baixo nível da infraestrutura de rede
subjacente, como recursos de computação física, localização, particionamento
de dados, dimensionamento, segurança, backup etc. Executa as máquinas
virtuais como convidados. Pools de hipervisores dentro do sistema operacional
de nuvem podem suportar um grande número de máquinas virtuais e a
capacidade de escalonar os serviços de acordo com os diferentes requisitos
dos clientes. Os contentores Linux são executados em partições isoladas de
um único kernel do Linux em execução diretamente no hardware físico.
Cgroups e namespaces do Linux são as tecnologias subjacentes do kernel do
Linux usadas para isolar, proteger e gerenciar os contentores . Contentorização
oferece maior desempenho do que virtualização, porque não há sobrecarga de
hipervisor. Além disso, a capacidade do contentor é dimensionada
automaticamente de maneira dinâmica com a carga computacional, o que
elimina o problema de provisionamento excessivo e permite o facturamento
baseado em uso. As nuvens de IaaS geralmente oferecem recursos adicionais,
como uma biblioteca de imagem de disco de máquina virtual, armazenamento
bruto de bloco, armazenamento de arquivos ou objetos, firewalls,
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10. 8
balanceadores de carga, endereços IP, VLANs ( redes locais virtuais ) e
pacotes de software. Os provedores de nuvem IaaS fornecem esses recursos
sob demanda a partir de seus grandes pools de equipamentos instalados nos
datacenters. Para conectividade de área ampla, os clientes podem usar a
Internet ou as nuvens da operadora (redes privadas virtuais dedicadas). Para
implantar seus aplicativos, os utilizadores da nuvem instalam imagens do
sistema operacional e seu software de aplicativo na infraestrutura de nuvem.
Nesse modelo, o utilizador da nuvem corrige e mantém os sistemas
operacionais e o software do aplicativo. Provedores de nuvem geralmente
cobram serviços IaaS em uma base de computação utilitária: o custo reflete a
quantidade de recursos alocados e consumidos.
PaaS
Plataform as a Service ou Plataforma como Serviço (em português): dá aos
desenvolvedores as ferramentas necessárias para criar e hospedar aplicativos
Web. A PaaS foi desenvolvida para proporcionar aos utilizadores o acesso aos
componentes necessários para desenvolver e operar rapidamente aplicativos
Web ou móveis na Internet, sem se preocupar com a configuração ou
gerenciamento da infraestrutura subjacente dos servidores, armazenamento,
redes e bancos de dados.. (p.ex.: IBM Bluemix, Windows Azure e Jelastic). A
definição do NIST de computação em nuvem define Plataforma como um
serviço como: A capacidade oferecida ao consumidor é implementar na
infraestrutura em nuvem os aplicativos criados ou adquiridos ou controlados
pelo consumidor criados usando linguagens de programação, bibliotecas,
serviços e ferramentas suportados pelo provedor. O consumidor não controla a
infraestrutura de nuvem subjacente, incluindo rede, servidores, sistemas
operacionais ou armazenamento, mas tem controle sobre os aplicativos
implantados e possivelmente configurações para o ambiente de hospedagem
de aplicativos.
DaaS
Desktop as a Service ou Área de trabalho como serviço (em português): O
desktop como serviço (DaaS) é uma solução de computação em nuvem na
qual a infraestrutura de desktop virtual é terceirizada para um provedor
terceirizado. A funcionalidade DaaS conta com o desktop virtual, que é uma
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11. 9
sessão controlada pelo utilizador ou uma máquina dedicada que transforma
serviços de nuvem sob demanda para utilizadores e organizações em todo o
mundo. Esse é um modelo eficiente no qual o provedor de serviços controla
todas as responsabilidades de back-end que normalmente seriam fornecidas
pelo software aplicativo. Desktop como um serviço também é conhecido como
desktop virtual ou serviços de desktop hospedados. O DaaS facilita o
gerenciamento de vários tipos de recursos de computadores, incluindo
desktops, laptops, unidades de mão e thin clients. O DaaS usa execução
distribuída ou execução remota, dependendo do tipo de implementação. O
DaaS é uma alternativa econômica para soluções de TI convencionais e é
usado por organizações e empresas que exigem altos níveis de desempenho e
disponibilidade. Além disso, o DaaS serve como uma solução ideal para
pequenas organizações com recursos limitados.
SaaS
Software as a Service ou Software como Serviço (em português): O software
como um serviço oferece um produto completo, executado e gerenciado pelo
provedor de serviços. Na maioria dos casos, as pessoas que se referem ao
software como um serviço estão se referindo às aplicações de utilizador final.
Com uma oferta de SaaS, não é necessário pensar sobre como o serviço é
mantido ou como a infraestrutura subjacente é gerenciada, você só precisa
pensar em como usará este tipo específico de software.(p.ex.: Google
Docs , Microsoft SharePoint Online).
CaaS
Comunicativo as a Service ou Comunicação como Serviço (em português): uso
de uma solução de Comunicação Unificada hospedada em Data Center do
provedor ou fabricante (p.ex.: Microsoft Lync).
XaaS
Everything as a Service ou Tudo como Serviço (em português): quando se
utiliza tudo, infraestrutura, plataformas, software, suporte, enfim, o que envolve
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12. 10
T.I.C. (Tecnologia da Informação e Comunicação) como um Serviço. Tudo
como um serviço oferece a flexibilidade para que utilizadores e empresas
personalizem seus ambientes de computação para criar as experiências que
desejam, tudo sob demanda. O XaaS é dependente de uma forte plataforma de
serviços em nuvem e conectividade confiável à Internet para ganhar com
sucesso tração e aceitação entre indivíduos e empresas.
DBaas
Data Base as a Service ou Banco de dados como Serviço (em português): O
nome já deixa claro que essa modalidade é direcionada ao fornecimento de
serviços para armazenamento e acesso de volumes de dados. A vantagem
aqui é que o detentor da aplicação conta com maior flexibilidade para expandir
o banco de dados, compartilhar as informações com outros sistemas, facilitar o
acesso remoto por utilizadores autorizados, entre outros;
SECaaS
Security as a Service - ou Segurança como Serviço (em português): é um
modelo de negócio, onde o provedor de serviço integra serviços de segurança
em uma infraestrutura corporativa por meio mais eficiente do que indivíduos ou
corporações podem prover por si próprias - quando o custo total de posse é
considerado.
FaaS
Function as a Service - ou Função como Serviço (em português): é uma
chamada de procedimento remoto hospedada em serviço que aproveita a
computação sem servidor para permitir a implementação de funções individuais
na nuvem que são executadas em resposta a eventos. O FaaS está incluído no
termo mais amplo computação sem servidor, mas os termos também podem
ser usados de forma intercambiável.
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13. 11
MBaaS
Mobile "backend" as a Service - ou Backend móvel como Serviço (em
português): também conhecido como Backend como um Serviço (BaaS), os
desenvolvedores de aplicativos móveis e de aplicativos web são providos com
uma maneira de vincular seus aplicativos a serviços de armazenamento em
nuvem e computação em nuvem com Interface de programação de aplicações
(APIs) expostas às suas aplicações e Kit de desenvolvimento de software
personalizado (SDK). Os serviços incluem gerenciamento de utilizadores,
notificações por push, integração com serviços de redes sociais, entre outros.
Esse é um modelo relativamente recente na computação em nuvem, com a
maioria das startups de BaaS datadas de 2011 ou posteriores, mas as
tendências indicam que esses serviços estão ganhando tração significativa
junto aos consumidores corporativos.
As nuvens privadas são aquelas construídas exclusivamente para um único
utilizador (uma empresa, por exemplo). Diferentemente de um data
center privado virtual, a infraestrutura utilizada pertence ao utilizador, e,
portanto, ele possui total controle sobre como as aplicações são
implementadas na nuvem. Uma nuvem privada é, em geral, construída sobre
um data center privado.
Segundo Veras, a nuvem privada é uma infraestrutura em nuvem operada
exclusivamente para uma única organização, e quase sempre operada pela
própria organização ou por terceiros e hospedada interna ou externamente.
Realizar um projeto de nuvem privada requer engajamento significativo para
virtualizar o ambiente de negócios e exige que a organização reavalie as
decisões sobre os recursos existentes. Pode melhorar os negócios, mas cada
etapa do projeto levanta questões de segurança que devem ser abordadas
para evitar vulnerabilidades sérias.
Nas nuvens híbridas temos uma composição dos disponibilizados vens
públicas, privadas e de terceiros com orquestração entre as duas
plataformas. Elas permitem que uma nuvem privada possa ter seus recursos
acedidos a partir de uma reserva de recursos em uma nuvem pública. Essa
característica possui a vantagem de manter os níveis de serviço mesmo que
haja flutuações rápidas na necessidade dos recursos. A conexão entre as
nuvens pública e privada pode ser usada até mesmo em tarefas periódicas que
são mais facilmente implementadas nas nuvens públicas, por exemplo.
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14. 12
Evolução Tecnológica de Armazenamento e Processamento.
BIG DATA, ANALYTICS E DATA SCIENCE
Big data é um termo recente e por isso não existente na maior parte de
dicionários de estatística. São dados multivariados e de elevada dimensão,
geralmente criados em tempo real e apresentam um crescimento exponencial
(na escala temporal), nomeados de megadados.
Quanto mais dados são gerados, maior é o esforço para extrair informações, e
os centros de dados tiveram que aprender a lidar com o crescimento
exponencial de dados gerados e tiveram que desenvolver ferramentas que
fossem para além de bancos de dados relacionais e sistemas paralelos de
bancos de dados. Sendo assim, a velocidade para obter a informação faz parte
do sucesso que o big data pode proporcionar em sua empresa. O conceito
de big data foi definido inicialmente por 3'V mas a literatura mostrou que seu
conceito pode ser expandido para 5'V, representados pelos seguintes
conceitos:
Volume: relacionado a grande quantidade de dados gerados;
Variedade: as fontes de dados são muito variadas, o que aumenta a
complexidade das análises;
Velocidade: Devido ao grande volume e variedade de dados, todo o
processamento deve ser ágil para gerar as informações necessárias;
Veracidade: A veracidade está ligada diretamente ao quanto uma informação
é verdadeira.
Valor: Este conceito está relacionado com o valor obtido desses dados, ou
seja, com a “informação útil”.
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15. 13
Existem tipos básicos de dados que são estudados pelos especialistas em big
data, os conceitos mais utilizados geralmente envolvem:
Social Data: Dados coletados de redes sociais ou ambientes de interação
entre usuários, geralmente demográficos e comportamentais, ou seja, ditam um
padrão de um determinado grupo com as mesmas característica. O Social
Data é muito utilizado na análise de campanhas de marketing, de maneira a
oferecer um serviço ou produto mais personalizado de acordo com diferentes
segmentos.
Enterprise Data: Na tradução literal Dados Empresariais, coletados pelo RH
de empresas, setores de vendas, finanças, logística e produção, esses dados
são atributos sobre funcionários e setores diferentes dentro de um ambiente
empresarial, podem ser utilizados para otimizar processos e identificar falhas
ou fraudes dentro de uma determinada seção, esse tipo de dado é um marco
de investimento estratégico de grandes empresas, que visam minimizar gastos
e otimizar lucros.
Personal Data: Dados pessoais, facilmente relacionados ao conceito
da Internet das coisas, são dados obtidos através de aparelhos de uso pessoal
ou coletivo, tais como smartphones, geladeiras, televisões, carros, etc. Esse
tipo de dado mostra as preferências pessoais de um determinado indivíduo
através do estudo de padrões, por meio do uso do Personal Data é possível
desenvolver metodologias personalizadas de interação com o cliente, de
maneira a tornar a relação com o produto menos mecanizada e robotizada.
Os termos “data science” (ciência de dados) e “data analytics” (análise de
dados) podem parecer semelhantes. Mas cada um tem significado e
especialidades diferentes.
A ciência dos dados é bastante utilizada em pesquisas de internet, publicidade
digital, reconhecimento de imagens, desenvolvimento de games, pesquisas em
geral, enquanto que a análise dos dados é comum nas diversas áreas
empresariais e públicas que demandam análise de resultados e indicadores de
performance. Entretanto, o uso das duas técnicas é muito amplo, não se
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16. 14
restringindo a estes exemplos, e o mais comum é a utilização de ambas em
todos os segmentos empresariais, públicos e de pesquisa.
A ciência dos dados é um método científico e estatístico que se embrenha em
um universo desconhecido buscando novos padrões e insights. Ela oferece
uma nova perspectiva ao que até então não era percebido, visto ou sabido.
Atualmente o volume de dados gerado por ações online, como uma simples
curtida no Facebook ou até o upload de vídeos ou fotos no Instagram, é
enorme. Junto com esse aumento na geração de dados também aumentou a
nossa capacidade de processamento. Desde os anos 1970 a cada dois anos a
nossa capacidade de processamento praticamente dobrou. E com esse grande
aumento na quantidade de dados e na capacidade de processamento, um novo
conceito surgiu, o Big Data. E com a necessidade de analisar e tentar extrair
desse grande volume de dados informações úteis, surge a Ciência de dados,
que também é considera como uma versão mais recente do Busines
Intelligence. Mas apesar das semelhanças, as duas ciências possuem funções
e abordagens diferentes. Enquanto Busines Intelligence utiliza uma análise de
dados "descritiva" ou "retrospectiva" para tentar responder a pergunta "o que
aconteceu?", a ciência de dados faz uso da análise preditiva e tenta descobrir
"o que vai, ou pode acontecer?".
Os principais mecanismos de pesquisa na internet fazem o uso da ciência de
dados em conjunto com o aprendizado de máquina para encontrar o resultado
mais refinado em frações de segundos. A velocidade dos motores de busca
atuais só é possível graças à ciência de dados.
Praticamente todo o conteúdo de marketing digital que existe é escolhido por
algoritmos que utilizam ciência de dados. Com isso as empresas obtêm um
resultado muito melhor do que o marketing convencional, pois os anúncios são
montados de acordo com o histórico do usuário. É por esse motivo que duas
pessoas podem ver diferentes anúncios em uma mesma página.
Aliando os dados do perfil do usuário com os dados do seu histórico de buscas,
é possível ter melhores insights sobre os tipos sugestões que mais se
adequam a cada pessoa, e é isso que ocorre quando visualizamos novas
sugestões de amizades no Facebook ou Linkedin, bem como as sugestões de
filmes e séries no Netflix e até mesmo as sugestões de produtos no site
da Amazon.
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17. 15
Principais Linguagens utilizadas:
R (linguagem de programação)
Julia (linguagem de programação)
Python (linguagem de programação)
SQL (Padrão de banco de dados estruturado)
MongoDB (Padrão de banco de dados não-estruturado)
Principais Técnicas utilizadas:
Árvores de decisão
Rede neural
Aprendizado profundo
Lógica de programação indutiva
Máquinas de vetores de suporte
Clustering
Redes Bayesianas
Aprendizado por reforço
Aprendizado por representação
Aprendizado por similaridade e métrica
Aprendizado por dicionário esparso
Algoritmos genéticos
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18. 16
INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS
Inovação tecnológica é um termo aplicável a inovações de processos e
de produtos.
Inovação de Produtos tecnologicamente novos, são produtos as características
tecnológicas ou usos pretendidos diferem daqueles dos produtos produzidos
anteriormente. Tais inovações podem envolver tecnologias radicalmente novas
e podem basear-se na combinação de tecnologias existentes em novos usos,
ou podem ser derivadas do uso de novo conhecimento.
Inovação de Produtos tecnologicamente aprimorados, são produtos existentes
cujos desempenhos tenham sido significativamente aprimorados ou elevados.
Um produto simples pode ser aprimorado (em termos de melhor desempenho
ou menor custo) através de componentes ou materiais de desempenho melhor,
ou um produto complexo que consista em vários subsistemas técnicos
integrados pode ser aprimorado através de modificações parciais em um dos
subsistemas.
Inovação tecnológica de processo é a adoção de métodos de produção novos
ou significativamente melhorados, incluindo métodos de entrega dos produtos.
Tais métodos podem envolver mudanças no equipamento ou na organização
da produção ou uma combinação dessas mudanças, e podem derivar do uso
de novo conhecimento. Os métodos podem ter por objetivo produzir ou
entregar produtos tecnologicamente novos ou aprimorados, que não possam
ser produzidos ou entregues com os métodos convencionais de produção, ou
pretender aumentar a produção ou eficiência na entrega de produtos
existentes.
Tecnologias Sustentáveis: Serviços e produtos que são superiores em
termos de performance e tenham uma redução no impacto ecológico, também
contribuindo para uma maior produtividade e responsabilidade em relação aos
recursos.
Big Data: Geração de dados de transações financeiras, redes sociais e outras
fontes que gradativamente aumentam em termos de volume, variedade e
velocidade.
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19. 17
Internet das Coisas: Tecnologias que permitirão interação com os objetos da
vida cotidiana de forma inteligente e sensorial conectados à internet.
Nanotecnologia: Criação de materiais com escala nanométrica, por meio da
reestruturação atômica. Máquinas e equipamentos que potencializarão a
fabricação de produtos mais seguros, duráveis, inteligentes e muito menores.
Transportes Autônomos: Veículos terrestres de transporte de pessoas ou
bens sem a utilização de um condutor humano. Com a junção de uma série de
tecnologias de sensores, sistemas de controle e atuadores para analisar o
ambiente e determinar as melhores opções de ação e executá-las de forma
mais segura e confiável.
Máquina para Máquina: Conexão de máquinas para máquinas e de máquinas
com ferramentas, que possibilitará uma nova amplitude de aplicações para
desempenhar mais produtividade e eficiência.
Armazenamento de energia renovável: A dificuldade de armazenar a energia
gerada por fontes renováveis para quando não há luz solar ou vento deve ser
superada pelas baterias de íons de lítio. Prontas para superar a tecnologia de
armazenamento na próxima década, elas permitem guardar até oito horas de
energia, tempo suficiente para que a energia gerada pelo sol durante o dia seja
consumida no período noturno.
Inteligência Artificial: A Inteligência Artificial na indústria permite mais
produção com menor custo, tornando as fábricas mais competitivas e
eficientes. De maneira prática, a IA também pode ser aplicada para melhorar o
monitoramento do tempo dos ciclos de produção, da quantidade de material
utilizado e fornecer informações para reorganizar a linha de produção da forma
mais eficiente possível. Robôs com IA são capazes de realizar diversas tarefas
impossíveis ou perigosas para o ser humano, como manusear matéria-prima
tóxica, analisar componentes microscópicos, inspecionar 100% dos produtos
de uma linha de produção e trabalhar por longos períodos sem pausa.
Armazenamento de dados em DNA: Os atuais sistemas de armazenamento
de dados não estão suportando acompanhar a crescente quantidade de dados
que produzimos. Por isso, uma pesquisa inovadora tem chamado atenção. Ela
propõe uma espécie de armazenamento de dados baseado em DNA. A
alternativa consome muito menos energia e pode gerar discos rígidos com
capacidades enormes, uma estimativa sugere que todos os dados que o
mundo produz durante um ano poderiam ser armazenados em um cubo de
DNA medindo apenas 1 m².
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20. 18
IOT COMO DEMANDA
O desenvolvimento da tecnologia tem impulsionado avanços em diferentes
segmentos, como indústria, segurança, saúde e transporte. Com o varejo não é
diferente: cada vez mais as empresas têm usado a inteligência artificial com o
objetivo de criar e vender produtos mais responsivos, simplificados, interativos
e integrados.
Relógios que recebem ligações, geladeiras com acesso à internet, óculos
inteligentes… Esses produtos parecem criações de ficção científica, não é
mesmo? Porém, eles já são realidade graças à evolução da Internet das
Coisas (IoT). Essa tendência de mercado vem ganhando importância nos
últimos anos e tende a se expandir ainda mais.
A Internet das Coisas, ou Internet of Things (IoT), representa a expansão do
online para o mundo real. Além das infinitas funcionalidades dos smartphones
e tablets, a IoT proporciona ao público a conexão de muitos outros objetos à
internet, como acessórios, roupas e eletrodomésticos. E mais do que o simples
contato, a Internet das Coisas possibilita a execução de ações a partir da
Inteligência Artificial.
A Internet das Coisas também permite que as lojas entendam de fato o
comportamento do público – os beacons (sobre os quais falaremos a seguir)
conseguem rastrear a movimentação de clientes dentro de uma loja,
identificando quais prateleiras e corredores atraem mais atenção, por exemplo.
Os avanços tecnológicos impactam diretamente o modo de consumo do
público, que hoje busca experiências cada vez mais conectadas, integradas e
completas. Não à toa, a Internet das Coisas (IoT) tem se expandido cada vez
mais.
Nesse contexto, os lojistas devem aproveitar a IoT para investir em novos
nichos comerciais e, a partir disso, aumentar o faturamento.
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21. 19
DESAFIOS DE SEGURANÇA
O principal desafio de garantir a segurança dos sistemas de IoT é que alguns
dispositivos têm recursos limitados, e portanto, não podem executar funções de
segurança tradicionais.
Muitos dos dispositivos de IoT não foram criados com a segurança em mente,
pois seu principal objetivo era agregar funcionalidade a um baixo custo. Nesse
cenário se encontra o principal produtor deste tipo de hardware, o
mercado chinês.
Além disso, também não existe um protocolo padrão, tanto para a comunicação
como para a segurança de dispositivos de internet das coisas. Isso abre
brechas para a infecção por malwares, que infectam a rede à qual estão
conectados.
Ainda, a rede pode não ter a capacidade de detectar dispositivos IoT
conectados a ela ou a visibilidade de saber quais deles estão se comunicando.
O grande problema é que ainda não está claro quais são todos os “pontos
cegos” da IOT.
A comunicação insegura não é a única maneira pela qual os invasores podem
coletar informações pessoais sobre os usuários. Todos os dados são
transferidos via nuvem e os serviços hospedados também podem sofrer
ataques externos. Assim, vazamentos de dados são possíveis tanto
em dispositivos próprios quanto no local de armazenamento dos dados
(nuvem) ou até na comunicação entre cada gateway.
A “Internet das Coisas” (IoT) tem causado grandes transformações no cotidiano
das empresas e das pessoas. Porém, isso também significa que mais
informações pessoais e de negócios serão passadas na nuvem e, com isso,
surgem novos riscos de segurança e tipos de ataques. Com tantas empresas
visando o futuro dos seus negócios e apostando nas vantagens que o mundo
da IoT promete, líderes empresariais precisam capacitar suas equipes técnicas
para criar redes de IoT mais seguras.
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CIDADES INTELIGENTES (SMART CITIES)
Uma Cidade inteligente (CI) é uma área urbana que usa tipos diferentes de
sensores eletrônicos da Internet das Coisas (IoT) para coletar dados e usá-los
para gerenciar recursos e ativos eficientemente. Incluindo dados coletados de
cidadãos, dispositivos que são processados e analisados para monitorar e
gerenciar sistemas de tráfego e transporte, usinas de energia, redes
de abastecimento de água, gerenciamento de saneamento básico, detecção de
crimes, sistemas de informação, escolas, livrarias, hospitais e diversos outros
serviços para a comunidade.
As cidades inteligentes evoluem na direção de uma forte integração de todas
dimensões da inteligência: humana, coletiva e artificial, disponíveis em
uma cidade. Elas são construídas como aglomerados multi-dimensionais,
combinando as três principais dimensões (Komninos 2006, 17-18; Komninos
2008, 122-123).
Uma Cidade Inteligente usa Tecnologias da Informação e Comunicação para:
Fazer uso eficiente de estrutura física das cidades (ruas, estradas, ambiente
urbano, IoT) através da Inteligência Artificial, Big Data e Análise de Dados,
para, por fim, retornar benefícios no desenvolvimento econômico, social e
cultural.
Envolver-se efetivamente com a população local na governança e decisão
local, usando processos abertos de inovação e participação eletrônica,
melhorando a inteligência coletiva dos órgãos da cidade por meio
da governança eletrônica, com ênfase na participação popular e cooperação do
cidadão no desenvolvimento da cidade.
Inteligência de instrumentação: onde a infraestrutura da cidade é aperfeiçoada
por meio da coleta de dados em tempo real, com análise e modelagem
preditiva nos bairros da cidade, através da Inteligência Artificial. Exemplos de
inteligência de instrumentação foram implementados em Amsterdã. Contudo,
existe muita controvérsia em torno disso, principalmente no que diz respeito a
questões de vigilância em cidades inteligentes. Isso é implementado através
de:
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Uma infra-estrutura de IP comum, aberta a pesquisadores para desenvolver
aplicativos.
Sensores, medidores e dispositivos wireless transmitindo informações ao vivo.
(TIC)
Várias residências recebem medidores inteligentes de energia para analisar o
consumo e reduzir o uso de energia.
Compactadores de lixo movidos a energia solar, estações de carregamento de
automóveis elétricos e lâmpadas que gastam menos energia.
Segundo David K. Owens, ex-vice-presidente executivo do Edison Electric
Institute, dois elementos-chave de uma cidade inteligente são:
 Uma plataforma de comunicações integradas.
 Uma grade dinâmica e resiliente.
O Brasil está no meio do caminho no processo de construir cidades inovadoras
e, no mínimo, mais agradáveis de se viver. É o que revela o novo ranking
Connected Smart Cities, da consultoria Urban Systems,que avaliou cerca de
700 municípios para apontar os 50 mais desenvolvidos nesse sentido. O
Ranking tem como objetivo identificar fatores relevantes para desta forma
temos o crescimento sustentável dos municípios e apontar as cidades
brasileiras com maior potencial de desenvolvimento.
Segundo o Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID):
“Uma Cidade Inteligente é aquela que coloca as pessoas no centro do
desenvolvimento, incorpora tecnologias da informação e comunicação na
gestão urbana e utiliza esses elementos como ferramentas que estimulam a
formação de um governo eficiente, que engloba o planejamento colaborativo e
a participação cidadã. Smart Cities favorecem o desenvolvimento integrado e
sustentável tornando-se mais inovadoras, competitivas, atrativas e resilientes,
melhorando vidas.”
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INTERAÇÃO ENTRE PESSOAS E DISPOSITIVOS
A Internet das Coisas atua diretamente sobre todos esses aspectos, criando
maneiras para as pessoas se relacionarem entre si e com o ambiente urbano.
Ela é capaz de organizar a dinâmica socioambiental e evitar que o boom
populacional se transforme numa completa desordem.
Para tanto, a IoT se apoia em um ciclo processual que, de forma simplificada,
pode ser descrito em quatro grandes etapas: a Coleta de Dados, a
Transmissão de Dados, a Análise de Dados e, por fim, a Tomada de Decisão
Inteligente.
O foco da IoT é voltado para todos os demais equipamentos do dia a dia de um
indivíduo, instituição, empresa ou mesmo de uma cidade inteira, aqueles que
você não imaginaria num primeiro momento que podem se beneficiar da rede.
Sua TV ou videogame são os exemplos mais óbvios de dispositivos que
migraram do mundo offline para o online, mas pense também em sua
geladeira, fogão, lâmpadas, aspirador de pó, ar-condicionado, fechaduras,
aparelho de som, carro, câmeras (fotográficas ou de vigilância) e etc.
O conceito de wearables, ou dispositivos vestíveis faz parte da primeira
geração de produtos de IoT voltados ao consumidor final, na forma de
smartwatches e pulseiras inteligentes. Todos esses dispositivos podem receber
sensores que os permitam conectar-se à internet e oferecer recursos extras.
Exemplo:
Um aspirador de pó robô pode ser programado para limpar a casa depois da
hora de dormir.
Hospitais podem utilizar equipamentos capazes de coletar dados armazenados
em smartwatches, pulseiras inteligentes e outros dispositivos vestíveis que
monitorem os dados vitais do paciente, otimizando o atendimento e facilitando
o diagnóstico.
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A próxima evolução das telecomunicações, o 5G promete velocidades
de download de até 100 Mb/s, mas não pense que ele será revolucionário
apenas por permitir que você baixe a coleção completa de filmes da Marvel em
seu smartphone on the go: a tecnologia está sendo preparada, principalmente,
para atender a enorme demanda da Internet das Coisas, em que a cada ano
bilhões de novos dispositivos são conectados à rede.
No futuro, teremos literalmente trilhões de dispositivos conectados, de carros a
drones, de servidores remotos a edifícios inteiros, e até sua casa: sensores
poderiam detectar problemas na estrutura, vazamentos, curtos, pragas
localizadas, avisar o morador e sugerir que ele chame um profissional
adequado para resolver a situação.
No geral, equipamentos de grande porte deveriam ser seguros e à prova de
ataques, o que não podemos dizer dos voltados ao usuário final. No entanto,
tanto lá quanto cá a regra de que pessoas não dão muita bola para senhas
seguras permanece uma constante e, no caso da Internet das Coisas, tal
vulnerabilidade levou a um ataque no mínimo didático.
O ideal é que usuários e empresas sempre observem as normas de segurança
ao utilizar um dispositivo IoT e principalmente, usem senhas diferentes de
“admin”, “password” ou “12345”.
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Referências Bibliográficas
Wikipédia, a enciclopédia livre. Internet das coisas.
Disponível em:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Internet_das_coisas
Wikipédia, a enciclopédia livre.Computação cognitiva.
Disponível em:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Computa%C3%A7%C3%A3o_cognitiva
SAS. Machine Learning. O que é e qual sua importância?
Disponível em:
https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/machine-learning.html
Wikipédia, a enciclopédia livre.Aprendizado de máquina.
Disponível em:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina
VIA CONSULTING.“Data Science” e “Data Analytics”: você sabe a diferença?
Disponível em:
https://viaconsulting.com.br/data-science-e-data-analytics-voce-sabe-a-
diferenca/
Wikipédia, a enciclopédia livre.Ciência de dados.
Disponível em:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncia_de_dados
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27. 25
Wikipédia, a enciclopédia livre.Inovação tecnológica.
Disponível em:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Inova%C3%A7%C3%A3o_tecnol%C3%B3gica
PLUGAR. Pesquisa estuda demanda por business intelligence em IoT.
Disponível em:
https://www.plugar.com.br/pesquisa-estuda-demanda-por-business-intelligence-
em-iot/
Camilla de Oliveira. Internet das Coisas (IoT): entenda essa tendência de
mercado.
Disponível em:
https://blog.olist.com/internet-das-coisas-iot/
HSC. Quais são os desafios da segurança em IoT?
Disponível em:
https://www.hscbrasil.com.br/seguranca-em-
iot/#:~:text=Quais%20s%C3%A3o%20os%20desafios%20da,executar%20fun
%C3%A7%C3%B5es%20de%20seguran%C3%A7a%20tradicionais.
Raphael D’Avila. Os desafios em segurança digital com a 'Internet das Coisas'.
Disponível em:
https://canaltech.com.br/seguranca/Os-desafios-em-seguranca-digital-com-a-
Internet-das-Coisas/
Wikipédia, a enciclopédia livre.Cidade inteligente.
Disponível em:
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https://pt.wikipedia.org/wiki/Cidade_inteligente
GUSTAVO PINTO. COMO A INTERNET DAS COISAS VIABILIZA AS SMART
CITIES?
Disponível em:
https://v2com.com/2020/05/22/smart-cities-330-bilhoes-dolares-
sustentabilidade/
Ronaldo Gogoni.TecnoBlog. O que é Internet das Coisas?
Disponível em:
https://tecnoblog.net/263907/o-que-e-internet-das-coisas/
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