Inteligência artificial ou AI: do conceito ao deep learning

ai.jpg*Por Rodrigo Strey
12/10/2017 - Na década de 90, a Inteligência Artificial era considerada ficção científica, e indicava que robôs seriam inteligentes e capazes de interagir com humanos. Hoje, com a informação cada vez mais acessível, entendemos que se trata de uma série de mecanismos e sistemas que podem ser integrados a diversas realidades e negócios.

A inteligência artificial começou em 1957 com os desenvolvedores Allen Newell e Herbert Simon e a tentativa de programar o comportamento humano para resolver problemas universais (GPS – General Problem Solver).

Em maio de 2017 foi anunciada a criação da Associação Brasileira de Inteligência Artificial (ABRIA), que tem como objetivo mapear iniciativas brasileiras no setor de inteligência artificial (AI), incluindo a formação de mão de obra especializada e os esforços entre as empresas nacionais. Esse movimento reflete que, atualmente, a AI está impactando diretamente na economia.

Com a evolução da tecnologia e principalmente pela acessibilidade entre todos os dispositivos que convivemos, os produtos, os valores, as informações e a quantidade de pessoas interagindo criaram uma quantidade enorme de informações que se distancia muito da capacidade de absorção humana. Para refletir, basta se perguntar se hoje você consegue acompanhar todas as redes sociais e notícias que gostaria de estar atualizado.

Um dos grandes responsáveis pela evolução da AI no mundo é o brasileiro Eduardo Saverin, um dos fundadores do Facebook. Ele gerou um algoritmo, o Elo Rating System que cria um ranking de jogadores de xadrez. Desta forma, a rede social pôde vincular usuários criando um ranking de ações, que, por sua vez, influenciou inicialmente na inteligência da rede social e impactou em como nos comunicamos hoje.

Este conceito está cada vez mais acessível e, com a diminuição do custo computacional, várias empresas podem se beneficiar com a melhoria de seus processos, ampliando suas logísticas e gerando diferencial competitivo.

Atualmente há um grande esforço de tecnologias de nuvem, como Azure, Google e AWS, para oferecer soluções em AI. Dentre elas, destacam-se as de aprofundamento de aprendizado, robótica, assistentes pessoais digitais, processos de fila, processamento de línguas e capacidade de aprendizado por sensores, ou seja, a IOT (Internet das Coisas).

Com a capacidade de reconhecimento de imagens e vídeos, podemos usar mais recursos de um dispositivo do usuário e de como ele navega pelo site captando os sentimentos, os comportamentos e a forma de comunicação. Isso permite que possam ser criadas realidades de aprendizado e de comportamento de navegação que se adaptam às necessidades. Estes algoritmos podem ser adicionados à lógica de sites e usados como ferramentas de mudança em layouts.

Mesmo com o avanço da AI, os humanos são indispensáveis. A inteligência é artificial, portanto deve ser estudada para ser assertiva. Quando bem composta resulta em inovação e maior absorção pelos usuários. Mas cuidado, leva tempo e especialização para compor uma Inteligência eficiente. Não é 'auto-mágico'! Fazê-lo pensar pode custar, por isso é importante alinhar sempre ao retorno do investimento da necessidade, pois as máquinas podem evoluir além da necessidade.

O mundo está se adaptando. As extensões da inteligência humana, como computadores, internet etc, já são realidade de quem nasce agora. Várias regras e estruturas de controle estão sendo estabelecidos para que não haja caos na sociedade. Como estamos em um fluxo crescente de produção e de maximização de resultados, a eficácia se tornou ponto chave para que não entremos em um colapso mundial de logística.

Desta forma alguns empregos serão melhorados e talvez extintos, mas outros surgirão, pois precisamos de controle e teremos de nos adaptar. Assim, podemos dizer que será breve a mudança, prova disto é que tecnologia estava sempre vinculada a grandes cidades. Hoje este limite está rompido e cada vez mais todas as formas de trabalho terão uma evolução, do campo ao consumidor.

*Rodrigo Strey é diretor de serviços da AMcom, empresa especializada em serviços personalizados de tecnologia e que atua com consultoria, fábrica de projetos e de software, sustentação e alocação

Comentário (0) Hits: 271

Brasil está no caminho da indústria 4.0

festo_cesar_gaitan2.jpg*Por César Gaitan
09/10/2017 - Assim como em outros momentos da história, o mundo vive atualmente um período disruptivo de transformação por conta da Indústria 4.0. Se no passado o impacto se deu por meio da transição dos métodos de produção artesanal para a fabricação mecanizada, hoje a revolução quebra paradigmas e vai além dos conceitos estabelecidos ao longo de décadas.

Considerada a quarta revolução industrial, a teoria surgiu em 2012 na Alemanha e rapidamente se espalhou por países da Europa, Ásia e América do Norte. Muito mais do que a conexão entre equipamentos e troca contínua de dados, esse conceito integra as principais inovações tecnológicas no campo da automação – aplicadas aos processos de manufatura. Com isso, abre caminhos para uma nova forma de gerir uma planta industrial de forma holística, autônoma e com maior interação entre as cadeias de valor, consumidor e produtos.

No Brasil, é importante ressaltar que a Indústria 4.0 vive um período ainda embrionário. Particularmente, em termos gerais, acredito que o país está caminhando neste sentido quando se comparado com outras nações.

Considero o apoio do setor público, seja por meio de incentivos fiscais ou linhas de financiamento, ponto fundamental para a implantação desse conceito no Brasil. Foi dessa forma que a Indústria 4.0 se consolidou na Europa e América do Norte. Os governos perceberam que, em um mundo globalizado, seria de extrema importância modernizar e otimizar processos, ampliar capacidade de produção, inovação e competitividade de suas indústrias. E assim foi feito. Hoje vemos países, menores economicamente que o Brasil, caminhando em um ritmo mais acelerado nesse processo.

As empresas brasileiras precisam buscar a incorporação e o desenvolvimento dessas tecnologias e coloca-las em prática com relativa agilidade a fim de evitar que o gap de competitividade entre o Brasil e alguns de seus principais competidores.

É necessário tornar a Indústria 4.0 uma realidade no Brasil. E é nisso que a Festo tem trabalhado. Com o know-how de ser a líder mundial em automação industrial, nossa empresa vem propagando esse conceito por meio de seus projetos e também a partir de iniciativas voltadas ao desenvolvimento do profissional que atuará nessa nova revolução da indústria.

Como um exemplo do compromisso da Festo com essa nova revolução, lançamos mundialmente o Motion Terminal VTEM, um produto revolucionário que marca essa nova fase da automação industrial. A solução substitui mais de 50 componentes individuais, desde modificações básicas das funções da válvula de controle direcional até o comportamento proporcional de diferentes perfis de movimento e digitaliza a tecnologia pneumática já consagrada na indústria.

Trata-se de um novo método de integração de funções que simplifica toda a cadeia de valor, já que apenas um hardware é necessário, fato que abre novas perspectivas para os fabricantes de máquinas e clientes finais.

Além do foco em inovação e desenvolvimento de novas tecnologias, a Festo, por meio da unidade de negócio Didactic, oferece às instituições de ensino e empresas, centros de treinamento e qualificação em automação industrial, nas principais áreas do conhecimento como: mecânica, fluidos, eletricidade, eletrônica, controladores lógicos programáveis e redes de comunicação, automação da manufatura, automação de processos contínuos, sistemas modulares de produção, robótica industrial e móvel e Indústria 4.0. Foi a maneira que encontramos de introduzir os conhecimentos dessa nova era aos profissionais que atuam no mercado.

Há muito trabalho pela frente. É preciso de um foco específico para permitir que a indústria consiga a implementação de maneira simples desse novo conceito tecnológico. E nesse cenário a Festo está inteiramente engajada. Há quase 50 anos atuando no País, nossa empresa acredita no Brasil e continuará investindo em projetos e programas que ampliem cada vez mais a competividade da nona maior economia do mundo.

*César Gaitan é Diretor Presidente da Festo Brasil.

Comentário (0) Hits: 269

Dassault Systèmes adquire a Exa Corporation

acordo.jpg09/10/2017 - A Dassault Systèmes e a Exa Corporation, uma companhia que atua no mercado de software de simulação para engenharia de produto, anunciam a assinatura de um contrato definitivo de fusão para a aquisição da Exa, com sede em Burlington (Massachusetts), pela Dassault Systèmes por aproximadamente US$ 400 milhões.

Com a aquisição da Exa, a plataforma 3DEXPERIENCE da Dassault Systèmes promete oferecer aos clientes um portfólio comprovado e diversificado de simulação de fluido empregando a metodologia Lattice Boltzmann, bem como as soluções verticais para indústrias específicas da Exa e cerca de 350 profissionais de simulação altamente experientes. Esse conjunto de soluções resolve problemas de fluidos desafiadores de forma mais rápida e precisa do que os métodos tradicionais para aerodinâmica, aeroacústica, gerenciamento térmico e uma crescente lista de aplicações em outras indústrias.

De acordo com a empresa, o software da Exa é utilizado por projetistas e engenheiros em mais de 150 empresas em transporte e mobilidade, assim como nas áreas de aeroespacial e defesa, recursos naturais e outras para avaliar o fluxo de fluidos com transiente dinâmico ao longo do processo de desenvolvimento do produto. Entre os clientes estão BMW, Tesla, Toyota, NASA, Embraer, British Petroleum e outros. Quase todos os fabricantes de transporte e mobilidade utilizam as soluções da Exa para simular o fluxo aerodinâmico, a aeroacústica e o gerenciamento térmico.

A simulação de escoamento de fluidos, tal como, resfriamento de motor ou a sustentação de uma asa de avião, é um componente necessário para simulação do comportamento físico dos produtos, da natureza e da vida. Para as muitas situações em que as condições do escoamento do fluido mudam rapidamente, a simulação de escoamento em regime transiente é fundamental para avaliações precisas do produto interagindo com seu ambiente. Para essas aplicações, a combinação da precisão e da rapidez de cálculo da Exa fornecem resultados que são superiores aos dos métodos tradicionais de simulação de fluidos.

Ao mesmo tempo em que fornece continuidade aos clientes da Exa, a Dassault Systèmes integrará as soluções da companhia a seu portfólio de Industry Solution Experiences (ISEs). Isso proporcionará um novo padrão da indústria em simulação multifísica e multiescala. A combinação das duas empresas melhora a colaboração com os clientes, facilitando a capacidade de oferecer soluções integradas e simplificar as interações comerciais e técnicas. Os clientes poderão criar e analisar rapidamente modelos comportamentais de fluidos que simulam o escoamento altamente dinâmico em uma ampla gama de aplicações.

"A Dassault Systèmes e a Exa acreditam no valor da integração entre ciência e indústria. É uma parte fundamental do nosso compromisso de oferecer universos de 3DEXPERIENCE que harmonizem produtos, natureza e vida. A simulação do escoamento de fluidos é uma etapa importante da nossa estratégia de simulação multifísica e multiescala", afirma Bernard Charlès, Vice-Chairman e CEO da Dassault Systèmes. "Com o conhecimento valioso de aplicação da Exa em indústrias de transporte e mobilidade e outros setores verticais, vamos acelerar nossa entrega de Industry Solution Experiences para beneficiar nossos clientes atuais e futuros."

A conclusão da transação é esperada para o último trimestre de 2017, sujeita à satisfação das condições habituais de fechamento, incluindo as aprovações regulamentares necessárias. O acordo será acrescido aos ganhos da Dassault Systèmes.

 

Comentário (0) Hits: 263

Transformação Digital mobiliza os CEOs

TI2.jpg*Por Fabio Correa
09/10/2017 - Atualmente o termo “Transformação Digital” está apavorando os CEOs de grandes empresas. Esse termo está sendo utilizado em todas áreas de negócios e em todos os lugares, mas por que causa tanto apavoramento?

Antes de explicar o porquê, vamos entender melhor o significado de Transformação Digital.

Transformação Digital é um processo em que as empresas se utilizam da tecnologia para aumentar a velocidade de resposta, fornecer um atendimento personalizado, melhorar o desempenho e aumentar o alcance da sua marca, priorizando seus clientes e funcionários.

Para as empresas aplicarem a transformação digital, elas precisam dar atenção a todo o processo, em especial à:

Experiência do Cliente

Um dos itens mais importantes no processo, pois interfere na decisão final dos consumidores. Para uma melhor análise, as empresas utilizam ferramentas para identificar oportunidades, segmentar seu público alvo, monitoramento de rede social, marketing de precisão, a adoção de processos simplificados e atendimento ao cliente;

Processos Operacionais

Um pouco mais complicado que o primeiro,tende a ser mais eficiente e envolve muitas áreas. Para que os processos operacionais sejam estruturados é necessária umarápida comunicação, integração entre as áreas, transparência organizacional e decisões em base de dados;

Modelo de negócio

Outro item não menos importante que os demais,os modelos de negócio ganham novos formatos ao seremincluídos no mundo digital como: a ampliação de oferta de produtos e serviços, a transição do físico para digital ea criação de produtos digitais e serviços compartilhados;

Por esta razão os CEOs tendem a ficar preocupados, pois para fazer uma pequena transformação é necessário investimento em novas ferramentas, muito esforço de todos na companhia e o principal, agradar os consumidores os quais mudam de opinião a todo momento.

*Fabio Correa - consultor de Vendas da MC1 Win The Market – Multinacional brasileira com foco em processos de inteligência de negócios utilizando soluções tecnológicas de mobilidade.

Comentário (0) Hits: 260

O machine Learning ainda salvará vidas

machine_learning_2.jpgCom a análise de dados é possível ensinar a máquina a agir de forma proativa, para apoiar a medicina preventiva

*Por Gabriel Lobitsky
09/10/2017 - Machine Learning pra todo lado! Não só na indústria, onde sua aplicação tem sido comum, mas em áreas bastante dependentes da intervenção humana, como finanças, logística e saúde. Especificamente para esta última, as técnicas avançadas de análise de dados e aprendizagem de máquina trazem um ganho exponencial: permitem olhar adiante e auxiliar a medicina preventiva. Você pode imaginar como isso muda o cenário dos negócios de companhias de convênio médico, consultórios e hospitais, se com base em dados de pacientes, fosse possível usar a análise de dados de uma maneira mais inteligente para sugerir cuidados preventivos em determinadas épocas do ano, ou até mesmo promover um estilo de vida mais saudável?

De forma prática, o machine learning é usado para modelar os algorítimos e dar respostas inteligentes a partir da análise avançada de dados, por isso, big data pode conter muitas informações e as respostas podem estar em poucos dados. O repertório de informações que os cientistas precisam podem ser encontrados em softwares e equipamentos médicos que emitem dados, e para alcançar o modelo de dados ideal é preciso modelar o algorítimo, refiná-lo, para que a máquina aprenda – com a ajuda do ser humano – a alcançar um modelo de eficiência e se tornar mais inteligente e proativa.

Então, imagine a seguinte situação: um convênio médico pode minerar os registros de dados que os hospitais emitem sobre seus pacientes por meio de um CRM (Customer Relationship Management). A partir das informações selecionadas, é possível criar campanhas e ações preventivas para um determinado grupo de clientes. Esses clientes podem ser trabalhadores de uma mesma empresa que tiveram dengue no verão. O convênio médico pode, proativamente, sugerir uma ação preventiva e informativa sobre a doença para evitar novos casos.

Então, não há dúvidas: o machine learning pode salvar vidas! Este ano, a Universidade da Flórida publicou uma pesquisa com esse viés – cujo impacto é tamanho que se tornou um dos estudos mais comentados ao redor do mundo. Você já deve ter visto, mas vale recordar que pesquisadores da instituição extraíram dados relacionados a pacientes que já tentaram se suicidar, a partir de prontuários eletrônicos, e utilizaram as técnicas de ML para indentificar grupos de pessoas com tendências a tentar algo contra a própria vida. Os algorítimos de aprendizagem de máquina desenvolvidos por eles, são capazes de prever tentativas de suicídio com até 90% de precisão, até dois anos antes. Fantástico, não?

Em que passo estamos?

Hoje, no Brasil, o uso de machine learning é mais aplicado em recomendações para os consumidores como músicas, filmes, viagens, ofertas de produtos e serviços. No entanto, é preciso olhar para esse modelo de uma forma mais estratégica, porque o Brasil ainda enfrenta inúmeros problemas na área da saúde que a tecnologia, sozinha, não consegue resolver. São equipamentos antigos que não se comunicam, nem emitem informações; e por não ter interoperabilidade com softwares e outros sistemas, impedem que o machine learning seja usado em sua totalidade.

Com algorítimos matemáticos cada vez mais precisos e baseado nesse histórico de dados, a máquina consegue alertar sobre possíveis doenças, indentificar grupos de tendências, entre outros fatores. A aprendizagem de máquinas pode ser aplicada por meio da ligação de cada registro de paciente, nos diferentes conjuntos de dados, automaticamente, para construir uma imagem mais completa da atividade.

O dado aqui é a força motriz. Com ele, as companhias de saúde podem ficar mais inteligentes, reiventar seus processos, criar novos modelos de negócios e serviços. E como a área da saúde pode se preparar para tudo isso? Definindo e planejando os dados: onde estão eles (prontuários, wearables, aplicativos móveis)? De maneira geral, grandes companhias já têm seus CIOs olhando para isso. E as que não têm? Recomendo fortemente que o façam!

*Gabriel Lobitsky, diretor de vendas da Infor para Brasil e Sul da América do Sul

Comentário (0) Hits: 156

Como acelerar a transformação digital?

intel_iot_2.jpg28/09/2017 - A Intel divulga o seu Relatório de Desempenho Anual de TI 2016-2017, que demonstra como o uso inovador de análises preditivas e inteligência artificial está ajudando a companhia a fazer melhores produtos com mais rapidez, a aperfeiçoar sua cadeia de fornecedores e tornar seus esforços de marketing e vendas mais eficientes. Os casos de sucesso presentes nesta edição do relatório confirmam que a área de TI da Intel está liderando a transformação digital da companhia.

De acordo com o IDC, 70% dos CEOs da lista Global 2000 estão criando estratégias corporativas em torno da transformação digital para coordenar uma inovação tecnológica e econômica sem precedentes. A CIO da Intel, Paula Tolliver, explica que a companhia está liderando pelo exemplo. "Na Intel, a TI não só contribui para a produtividade, a eficiência operacional e a eficiência da empresa, mas também avança a estratégia corporativa", afirma a executiva.

Mário Villalta, gerente do programa IT@Intel para as Américas, avalia a grande necessidade das empresas públicas e privadas latino-americanas abraçarem com determinação esta nova onda de inovação, que é caracterizada pelo uso de tecnologias como Análises de Dados, Inteligência Artificial, Nuvem Híbrida e a construção de Data Centers de Alta Densidade.

Villalta ressalta ainda que essas tecnologias, e não exercícios acadêmicos, devem ser consideradas como o único caminho que permitirá às empresas continuarem competitivas e relevantes em uma Era onde o conhecimento e a antecipação das necessidades do cliente ou do cidadão são essenciais.

Confira alguns resultados do estudo:

- US$ 656 milhões ganhos em valor comercial devido à adoção de análises preditivas em todas as operações de vendas, cadeia de fornecimento, fábrica e manufatura da Intel em todo o mundo.
- Cerca de US$ 1 milhão por ano de economia operacional devido à implantação de 30.000 servidores de alta densidade dedicados ao design de produtos, cortando custos de atualização em até 65%.
- Uma melhoria de 39 semanas para levar os produtos da Intel ao mercado por meio de uma plataforma de aprendizado automático que descobre potenciais erros durante a fase de design de um produto, antes que ele entre em desenvolvimento.
- 50.000 horas economizadas pelos funcionários com o uso da solução Intel Unite para iniciar e conectar rapidamente salas de conferência para reuniões.

Comentário (0) Hits: 226

newsletter buton