Postagem realizada em: 28/05/2020 às 12:37:31
Autor: Flavia Bitencourt

O termo Internet of Things, abreviado como IoT e traduzido para o português como Internet das Coisas, foi utilizado pela primeira vez em 1999 por Kevin Ashton, cofundador do Auto-ID Center do Massachusetts Institute of Technology (MIT), que foi um grupo de pesquisa dedicado a projetar a arquitetura da Internet das Coisas. Atualmente, esse grupo é conhecido como Auto-ID Labs, que atua, mais especificamente, no campo da identificação por radiofrequência em rede (RFID) e tecnologias de detecção emergentes. Os laboratórios consistem em sete universidades de pesquisa localizadas em quatro continentes diferentes.

A Internet das Coisas é um paradigma tecnológico em que ocorre a interconexão entre pessoas e objetos inteligentes, ou seja, ambos comunicam-se entre si pois estão conectados à internet a qualquer momento ou lugar, através de um meio informacional onde se realiza a produção e o consumo de informações. Para isso, são empregadas diversas tecnologias, como sensores para detecção de eventos; protocolos de comunicação; organização, armazenamento, representação e recuperação de informações; fusão e processamento de dados; entre outras.

Os objetos inteligentes têm capacidade de coletar grandes quantidades de dados sobre as pessoas e o ambiente, constituindo um cenário em que um grande volume de dados de diferentes fontes é gerado e combinado a todo momento. Portanto, a principal matéria-prima da Internet das Coisas é a informação, que é produzida e consumida pelas pessoas, aumentando sua percepção sobre o contexto ao redor, e pelos objetos inteligentes, que podem responder a determinadas situações de forma autônoma.

Diante desse contexto, torna-se interessante desenvolver instrumentos para análises descritivas, prescritivas e preditivas sobre as informações geradas, bem como a criação de aplicações que permitam que os objetos inteligentes possam aprender a partir de suas experiências com o ambiente. Para esse fim, recomenda-se a adoção de ferramentas tecnológicas como Aprendizagem de Máquina e Big Data.

Na Aprendizagem de Máquina, ou Machine Learning em inglês, a ideia é de que não haja necessidade humana de programação de regras a serem cumpridas pela máquina, pois ela é capaz de aprender essas regras por conta própria a partir dos dados, chegando ao resultado de forma autônoma. A Aprendizagem de Máquina se tornou um campo do conhecimento, que integra a área de Inteligência Artificial.

O primeiro uso do termo Inteligência Artificial, ou IA, é creditado ao professor John McCarthy, durante uma conferência na Dartmouth College em 1956, que a definiu como uma ciência que produz máquinas inteligentes. A IA permite que máquinas desenvolvam inteligência similar à humana: elas aprendem, percebem e decidem de maneira autônoma quais caminhos seguir, de forma racional, diante de determinadas situações, baseadas em padrões de enormes bancos de dados.

A implementação da IA é possível atualmente devido às evoluções tecnológica e computacional, que trazem três importantes pilares: bons modelos de dados, acesso a grande quantidade de dados não processados, e computação potente com custo acessível para processamento rápido e eficiente. Em relação a esses pilares, são trazidos conceitos como computação em nuvem e big data.

Big Data é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados não estruturados, ou seja, dados que não possuem estrutura definida ou relação entre si, e que são encontrados em grande variedade de formatos. Além disso, essas funções devem ser realizadas a uma grande velocidade de tempo. Ao contrário dos bancos de dados comuns, os bancos de dados usados no Big Data devem ter elasticidade, pois precisam suportar grandes volumes que crescem muito em pouco tempo, e flexibilidade para aceitar vários tipos de mídias.

O Big Data possui alguns aspectos principais que podem ser definidos por 5 V’s: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Os três primeiros dizem respeito à grande quantidade de dados não-estruturados que devem ser analisados a uma grande velocidade. A Veracidade se refere à confiabilidade das fontes e da qualidade dos dados. Já o Valor é relacionado aos benefícios que as soluções de Big Data podem trazer para instituições.

Referências

CANALTECH. O que é Big Data?. Disponível em: <https://canaltech.com.br/big-data/o-que-e-big-data/>. Acesso em: 28 maio 2020.

ROZSA, V.; DUTRA, M. L.; PINTO, A. L.; MURIEL-TORRADO, E. O paradigma tecnológico da internet das coisas e sua relação com a ciência da informação. Informação & Sociedade: Estudos, v. 27, n. 3, 2017. DOI: 10.22478/ufpb.1809-4783.2017v27n3.36975 Acesso em: 05 abr. 2020.

TECNOBLOG. O que é inteligência artificial?. Disponível em: <https://tecnoblog.net/263808/o-que-e-inteligencia-artificial/>. Acesso em: 28 maio 2020.

WIKIPEDIA. Auto-ID Labs. Disponível em: <https://en.wikipedia.org/wiki/Auto-ID_Labs>. Acesso em: 28 maio 2020.