Continuamos a série que explica as principais palavras do vocabulário dos empreendedores da nova economia. São termos e expressões que você precisa saber: seja para conhecer as novas ferramentas que vão impulsionar seus negócios ou para te ajudar a falar a mesma língua de mentores e investidores. O verbete de hoje é…
AIoT
O que acham que é: Um erro na grafia de IoT.
O que realmente é: AIoT é o acrônimo de duas siglas em inglês, AI, de Artificial Intelligence, e IoT, de Internet of Things. Dessa forma, a AIoT é um termo amplo que designa a combinação dessas duas tecnologias de transformação digital: a Inteligência Artificial e a Internet das Coisas, que aqui se complementam na busca de melhores resultados, para uso pessoal, na robótica e, principalmente, na Indústria 4.0. Vale relembrar este último conceito: considerada a 4ª Revolução Industrial, a Indústria 4.0 é a fusão da automatização industrial com a tecnologia por meio de conceitos como IoT, Big Data, Cloud Computing e Sistemas Cyber-Físicos, entre outros.
Antes de nos aprofundarmos sobre a AIoT, Diogo Branquinho, professor dos cursos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Banco de Dados da Faculdade de Tecnologia do Estado (Fatec) São José dos Campos, recapitula o conceito das duas tecnologias separadamente. “A Inteligência Artificial aprende e se autodesenvolve através de algoritmos que analisam grandes conjuntos de dados, sendo capazes de tomar decisões sem a intervenção humana.”
Já a Internet das Coisas é composta de bilhões de pequenos dispositivos conectados. “Alguns exemplos de uso pessoal são celulares, televisores e aparelhos tradicionais ligados em rede e comunicando-se através de protocolos de internet”, afirma.
Ou seja, a AIoT é uma tecnologia transformacional que beneficia mutuamente as tecnologias das quais se origina. “A AI agrega valor à IoT por meio de recursos de aprendizado de máquina, e a IoT agrega valor à AI por meio de conectividade, sinalização e troca de dados”, diz Branquinho.
Cristiano Uniga Bajdiuk, coordenador dos MBAs em Engenharia de Software, Business Process Management & Transformation e DevOps Engineering Integration Architecture, da FIAP, diz que a AIoT serve para que os dados gerados pelos sensores de IoT sejam analisados e alimentem modelos de Inteligência Artificial. “Assim, a grande quantidade de dados coletados pode, com excelente performance de Inteligência Artificial, ser interpretada e informações valiosas podem ser extraídas no tempo esperado.”
Para que serve: Em linhas gerais, as tecnologias se complementam, aumentando o poder que têm individualmente (que já é grande), expandindo e desenvolvendo possibilidades de uso em diversas áreas. Aqui, um dado importante: toda essa potência tecnológica, que cresce quase sem limites, é resultado da Exponencialidade, velocidade ultra acelerada com que as tecnologias têm evoluído nas últimas décadas.
Segundo Branquinho, com a AIoT os dispositivos deixam de ser simples geradores de dados e passam a tomar decisões autônomas localmente, que não precisam mais acontecer em servidores na nuvem, dispensando o uso da internet. “Imagine um sistema de vigilância com reconhecimento facial. Em vez de enviar as imagens capturadas para análise na nuvem, o que causaria atrasos, as imagens são analisadas pelo dispositivo de IA local, podendo permitir ou negar acesso a faces não reconhecidas.”
O professor da Fatec diz ainda que a AIoT vem se utilizando dos milhões e milhões de dados coletados por dispositivos para realizar análises cruzadas. “Elas podem definir comportamentos de usuários e até mesmo construir seus perfis”, afirma.
Usos: A aplicação da AIoT é extensa e Bajdiuk lista alguns usos como segurança do trabalho, veículos autônomos, wearables, produtos de smart home e linhas de produção, entre outros. “Ou seja, uma infinidade de aplicações onde há análise de comportamento e consequente tomada de decisão.”
Branquinho traz algumas outras aplicações como na já citada Indústria 4.0 e, ainda, uso nas nas Smart Cities. “Além disso, utiliza-se a AIoT em setores das áreas de transporte e logística integrada. Por exemplo, seguradoras de veículos estão monitorando os automóveis de seus clientes através de rastreadores ou aplicativos de auxílio à direção, pelo qual são coletadas informações de trajeto, velocidade e movimentos bruscos.” O professor segue: “Com um conjunto suficiente de informações é possível avaliar o risco na apólice a ser negociada e identificar motoristas que aceleram e freiam bruscamente, sujeitos a mais chances de causarem acidentes.”
O que falta: Maior capacidade computacional, arquitetura de integração de dados que atenda esta demanda, profissionais de Data Science, maior capacidade energética — hoje limitada, já que a maioria dos dispositivos opera com bateria.
Efeitos colaterais: “É importante destacar atenção à privacidade e à ética da utilização destes dados”, diz Bajdiuk, da FIAP. A afirmação é reiterada por Branquinho, segundo o qual a privacidade dos usuários pode estar em jogo. “Todos esses dispositivos devem estar em concordância com a Lei Geral de Proteção de Dados, cuidando para que os algoritmos de decisão autônoma não exponham e não comprometam o direito à privacidade de quem os usa.”
Para saber mais:
1) Leia, na Wired, The Key to Better Robotics? AIoT
2) Leia, no TechTarget, How do AI algorithms automate IoT threat detection?
3) Leia, no site IoT Business News, A New Technology Superpower: AIoT – The Convergence of AI and IoT.
