A Internet das Coisas ( IoT ) é uma tecnologia proveniente de empreendimentos inovadores e conceitos em tecnologia de informação e comunicação associados com: Conectividade em Computação Ubíqua, Computação Pervasiva e Ambiente Inteligente. Na Comunicação Ubíqua compreende objetos que se comunicam em qualquer lugar e a qualquer hora, enquanto que a Computação Pervasiva significa o reforço de objetos com poder de processamento (também denominados de objetos inteligentes), e a Inteligência Ambiental é a capacidade que esses objetos têm de identificar alterações no ambiente físico e interagir ativamente em um processo. Assim, a IoT é descrita com uma a rede de objetos físicos – “coisas” – incorporados a sensores, software e outras tecnologias. Na IoT, seja qual for o sensor físico ou virtual, este é considerado uma “coisa” que pode ser conectado com a Internet. No mercado de consumo, as casas inteligentes se destacam entre os consumidores, onde podem munidas com dispositivos e/ou “coisas” especializadas, que podem ser sensores ou atuadores que irão coletar e agir/atuar de maneira remota quando uma situação for detectada.
Com o avanço na área de telecomunicações e Cloud, a Internet das Coisas (IoT) evoluiu devido à convergência de várias tecnologias, principalmente no âmbito de cidades inteligentes, permitindo diversas aplicações que abordam análises em tempo real, aprendizado de máquina, sensores de commodities e sistemas embarcados. Estima-se que até 2025, serão cerca de 27 bilhões de dispositivos conectados. No cenário econômico global, a consultoria McKinsey estima que em 2025 a IoT deve gerar receitas entre 3,9 trilhões e 11,1 trilhões de dólares, contribuindo com até 11% do PIB global, enquanto que no Brasil, a estimativa é de 50 a 200 bilhões de dólares de impacto econômico anual em 2025.
Diante do grande volume de dispositivos conectados e aplicações, há um cenário que compreende o conceito de big data. Neste contexto, a IoT tem inspirado uma infinidade de serviços distintos adaptados a diversos cenários para cidades inteligentes, tais como prever acidentes com sistemas de transportes inteligentes, monitoramento ambiental, automação em casas inteligentes, assistentes de saúde pessoais e cuidados de saúde, entre outros. O grande volume de dados gerados nesses cenários fornecem oportunidades de insights de alto valor de negócio à medida que correlações e associações são feitas. No entanto, é impossível para humanos, analisar e entender grandes volumes de dados para encontrar tais insights em tempo hábil.
Diante disso, a inteligência artificial (IA) assume um papel crucial em IoT e tem sido cada vez mais explorada no entendimento e tomada de decisões diante de grande volumes de dados, uma vez que sistemas de IA podem aprender com os dados ao invés de apenas seguir instruções pré-determinadas. Aplicações de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural, entre outros, podem executar uma análise de dados abstratos e fornecer respostas em tempo real pra outros dispositivos conectados ou interface onde humanos podem agir rapidamente. Enquanto que a IoT fornece dados, a inteligência artificial adquire o poder de gerar respostas, oferecendo criatividade e contexto para conduzir ações inteligentes.
Aprendizado de Máquina
Basicamente, o aprendizado de máquina é um campo da Inteligência Artificial composto por regras e procedimentos que permitem dispositivos tomarem decisões baseadas em experiências anteriores, ou seja, dados coletados previamente. Existem três tipos de aprendizado de máquina:
- Aprendizado supervisionado: aprendizado usado quando um algoritmo é “treinado” com dados previamente, de forma que para cada dado de entrada no algoritmo é informado a classe que este dado está inserido.
- Aprendizado não supervisionado: aprendizado quando um algoritmo pode encontrar um padrão em um conjunto de dados sem um conhecimento prévio dos mesmos.
- Aprendizado por reforço: aprendizado em que o computador aprende baseado em suas próprias ações, basicamente por tentativa e erro. A ação é ajustada baseada em um sistema de recompensas e punição.
A escolha do tipo de aprendizado é definida com base no problema em que a sua aplicação está tentando resolver, por exemplo, problemas de classificação ou regressão. Dentre os principais algoritmos utilizados, estão o KNN, SVM, Regressão logística, Naive Bayes, Redes Neurais, Random Forest, entre outros.
Benefício da IA em empresas
A IA pode ser usada para o processamento de dados em dois segmentos:
- Pós evento: identificando padrões em conjuntos de dados e executando análises preditivas, por exemplo, a correlação entre congestionamento de tráfego, poluição do ar e doenças respiratórias crônicas no centro de uma cidade.
- Em tempo real: respondendo rapidamente às condições e decidindo sobre esses eventos, por exemplo, câmera de vídeo remota lendo placas de veículos para pagamentos de estacionamento.
Desta forma, empresas podem tomar decisões baseadas em dados, alcançando maior produtividade e maior redução de custos. A combinação de IoT e IA é capaz de:
- Aumentar a eficiência operacional: o aprendizado de máquina acoplado a aplicações IoT pode prevê as condições de operação e detectar os parâmetros a serem modificados para garantir os resultados ideais.
- Melhorar a gestão de riscos: A combinação de IA com IoT ajuda as empresas a compreender e prever uma ampla gama de riscos e automatizá-los para uma resposta rápida. Assim, permite que lidem melhor com perdas financeiras, segurança de funcionários e ameaças cibernéticas.
- Desencadear novos produtos e serviços: a IoT e a IA podem criar diretamente novos produtos ou aprimorar produtos e serviços existentes, permitindo que a empresa processe e analise os dados rapidamente. O Processamento de Linguagem Natural (PNL) está sendo cada vez mais utilizado para a comunicação das pessoas com dispositivos por meio de assistentes pessoais (por exemplo, Bixby da Samsung).
- Aumentar a escalabilidade: Este é um dos maiores problemas do cenário IoT, onde vários dispositivos móveis oferecem uma enxurrada de dados. Neste cenário, a IA analisa e resume os dados de um dispositivo antes de transferi-los para outros dispositivos de forma prática, permitindo a conexão de um grande número de dispositivos IoT.
- Redução de tempo e custo: A manutenção preditiva com IoT habilitado para IA permite prevê a falha de equipamentos com antecedência e programar procedimentos de manutenção ordenados.
Aplicações onde IoT e IA se destacam em benefício da sociedade
Smart Energy é uma das áreas de pesquisa mais importantes da IoT porque é essencial para reduzir o consumo geral de energia. A energia inteligente inclui uma variedade de medidas operacionais e energéticas, incluindo aplicações de energia inteligente, monitoramento de vazamento inteligente, recursos de energia renovável, etc. Smart Grid, por exemplo, inclui dados de série temporal de alta velocidade para monitorar os principais dispositivos.
A mobilidade é outra parte importante da cidade que aplicações de IA e IoT visam melhorar a qualidade de vida das pessoas. A mobilidade inteligente pode ser dividida em:
- Carros autônomos: a IoT terá um efeito de amplo alcance sobre como os veículos são executados. Sensores IoT e conexões sem fio tornam possível criar carros com direção automática e monitorar o desempenho dos veículos.
- Controle de tráfego: otimizar o fluxo de tráfego por meio da análise de dados do sensor é outro desafio da mobilidade na cidade. No controle de tráfego, os dados de tráfego são coletados dos carros, câmeras rodoviárias e sensores de contador instalados nas estradas.
- Transporte público: a IoT pode melhorar a gestão do sistema de transporte público, fornecendo localização precisa e informações de rota para o sistema de transporte inteligente. Pode auxiliar os passageiros a tomar melhores decisões em seus horários, bem como diminuir a quantidade de tempo desperdiçado.
A indústria é um dos setores que já adotou novas tecnologias como IoT, inteligência artificial, reconhecimento facial, aprendizado profundo, robôs, e muito mais. Robôs empregados em fábricas estão ficando mais inteligentes com o suporte de sensores implantados, o que facilita a transmissão de dados. Além disso, como os robôs são fornecidos com algoritmos de inteligência artificial, eles podem aprender com os dados mais recentes. Essa abordagem não apenas economiza tempo e custos, mas também torna o processo de fabricação melhor ao longo do tempo.
O monitoramento da vida humana, meio ambiente, crime e saúde social também pode ser melhorado com a combinação de IoT e IA. O meio ambiente com todos os seus componentes é fundamental e vital para a vida; consequentemente, algoritmos de IA podem melhorar o processo de identificação de crimes, garantindo o aumento da segurança e saúde social geral.
O planejamento urbano faz parte de cidades inteligentes por meio de decisões à longo prazo. A cidade e o meio ambiente têm dois papéis principais na vida humana, o que torna a tomada de decisões fundamental neste contexto. Ao coletar dados de diferentes fontes, é possível traçar uma decisão para o futuro da cidade. A IoT é benéfica nessa área porque, por meio da análise de dados, as autoridades podem prever qual parte da cidade ficará mais lotada no futuro e encontrar soluções para os problemas potenciais, influenciando na melhoria de infraestrutura da cidade.
Sistemas de saúde podem se beneficiar de sistemas de reconhecimento facial, de voz e de dados sensíveis para que possam entregar uma melhor ação, dada uma situação crítica. Por meio de dispositivos utilizados pelo o usuário em seu cotidiano, é possíveis coletar, analisar e interagir com base no estado atual do usuário. Sistemas de análise emocional têm sido bastante explorados por aplicações de marketing nos recentes anos.
Diante de bilhões de dispositivos e das inúmeras aplicações que podem ser beneficiadas por meio da coleta e análise de dados, existe uma intersecção entre IoT e IA. Tais tecnologias integradas podem oferecer serviços inteligentes capazes de interagir com as pessoas de forma a melhorar a qualidade de vida delas.
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