Redes via satélite são promessas de cobertura global para dispositivos IoT.

Há cerca de 40 anos um grupo de professores e estudantes de ciência da computação da Carnegie Mellon University incrementaram uma máquina de Coca-Cola instalada no hall da universidade, criando o que pode ser considerado um dos primeiros exemplos de Internet das Coisas (IoT), muito antes até do termo ser criado. Para evitar a frustração de ir até a máquina e encontrá-la vazia ou abastecida com refrigerantes ainda quentes, eles conectaram o equipamento à precursora da internet atual, a Arpanet. Assim eram informados sobre o estoque e a temperatura das bebidas.

Das primeiras tentativas, rudimentares e totalmente dependente de fios, chegamos aos dias atuais com computação na nuvem, Wi-Fi e redes móveis, mas ainda esbarramos em limitações de capacidade de transmissão, velocidade e disponibilidade de rede, como já falamos aqui. E uma das alternativas que podem revolucionar o segmento é a crescente entrada dos satélites no jogo.

A grande vantagem do uso de satélites para integrar dispositivos de IoT é a possibilidade de disponibilizar conectividade global. As redes móveis de celular estão amplamente disponíveis em centros urbanos, mas inexistem em locais com poucos habitantes, inviabilizando aplicações que possam ser úteis em áreas com baixa infraestrutura, por exemplo. Com a iniciativa de várias empresas, sobretudo europeias, de investir em satélites, esse cenário pode mudar.

Luis Jimenez-Tunon, vice-presidente executivo da Eutelsat, mostra que a empresa mira justamente áreas não cobertas pelas redes de celular: “Esses lugares são muito mais comuns do que as pessoas pensam porque as operadoras direcionam seus serviços para pessoas e não para territórios”. E mais: “Também é uma boa solução de backup para aplicativos que exigem maior resiliência”.

Até o final de 2020 a Swarm Technologies pretende lançar 150 satélites para dar suporte a IoT. Outras empresas, como a holandesa Hiber e a norte-americana EchoStar, têm planos de abrir frentes nesse ramo. 

A postura das empresas tendem a ser não de competição com as de redes para celular, mas de complementaridade. O sistema da Eutelsat, por exemplo, permite às empresas de telecomunicações estenderem sua cobertura e viabilizar usos de IoT em regiões fora de sua abrangência. 

Por enquanto os custos da operação de satélites para suporte de IoT são relativamente baixos, o que pode ser outro incentivo para seu fomento. Se hoje o setor não chega a comandar 1% do mercado, a expectativa é que possa dobrar de tamanho em breve, segundo análise de Justin Cadman, sócio da Quilty Analytics, empresa de pesquisa e consultoria.

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Créditos da imagem: Free-Photos/Pixabay

Conheça algumas tendências de impacto da tecnologia na educação superior.

As universidades são importantes espaços para o avanço científico, desde o período medieval. Compartilhada por estudantes, professores e pesquisadores, os campi tornaram-se não apenas local de inovação, mas também objetos de estudo e aplicação de novas tecnologias. Muitas com grande potencial de impacto no ensino superior, fazendo com que a academia se beneficie de algo que ajudou a desenvolver, conforme aponta o Gartner Inc.. O estudo apresenta uma série de inovações e sua incorporação vale como diferencial competitivo para instituições privadas e para a excelência de centros públicos. Não por acaso, as edtechs estão em ascensão, com o chegada ao mercado de novas empresas e soluções em educação.

Conheça quatro inovações das universidades high-techs:

• Plataformas híbridas de integração são um exemplo já em uso e em franco desenvolvimento. Esses sistemas mesclam ferramentas na nuvem e armazenadas localmente para a gestão do relacionamento com os alunos e de seu aprendizado. A partir dessas plataformas e dos dados que coletam e armazenam – uma espécie de CRM da vida acadêmica – é possível traçar uma visão em 360 graus da universidade e do aluno, constituindo um rico panorama desse contexto.

• Torna-se possível, também, colocar em jogo práticas de análise preditiva, que reconhece nos dados históricos padrões e resultados prováveis, utilizando-se de ferramentas de estatística ou machine learning. A ideia é estimar a demanda por determinado curso, mensurar materiais e insumos necessários para as atividades acadêmicas, antever tendências de reprovação, trancamento de matrícula, evasão, entre outros.

• A chamada Nudge Tech é outra aliada. Tecnologias de nuvem, móveis, sociais e de dados são utilizadas para criar interação personalizada e rápida com os alunos, professores e outros colaboradores. Nudge pode ser traduzido por “cutucar”, e indica a intenção por trás do uso desse conjunto de tecnologias para impactar o comportamento do usuário, como por exemplo ajudar no controle de momentos de estudo e lazer, promover comunicação em tempo real, encaminhar lembretes, etc.

• Frentes mais incipientes, mas bastante promissoras, envolvem a Internet das Coisas (IoT) no desenvolvimento de um conceito de Campus Inteligente, quer seja físico ou digital, no qual os membros da comunidade acadêmica têm experiências imersivas e automatizadas, potencializando o aprendizado. Realidade virtual, realidade aumentada e soluções robóticas aparecem como aliados.

Todo esse contexto envolvendo sistemas, algoritmos e dados levanta, como não poderia de ser, questões relacionadas à segurança e ao gerenciamento de risco. Junto dos avanços que estão sendo ou prometem ser implementados nas instituições superiores, é preciso atentar para a conformidade com os padrões regulatórios em vigor e garantir a privacidade e confiabilidade aos envolvidos.

Edital financia projetos de inovação para a Indústria 4.0.

A proliferação das possibilidades trazidas pelas novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) para a atividade industrial resultou no conceito de “Indústria 4.0”. Inteligência artificial, computação na nuvem e a tão falada Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês) são elementos desse novo momento da produção ao redor do mundo. Já falamos desses termos aqui no blog, neste post.

Como forma de incentivar as empresas interessadas em inovar e incrementar seus processos e resultados com o uso da Internet das Coisas, um edital no valor total de R$ 15 milhões foi lançado no último dia 8.

Embora o foco para essa primeira iniciativa seja nos setores automotivo, têxtil, minerador e de óleo e gás, estudos do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) sugerem às indústrias a realização de testbeds, plataformas de experimentação que reproduzem o cenário real de uma fábrica, eliminando assim a necessidade de paralisação na linha de produção para os testes de inovação utilizando Internet das Coisas.

É importante lembrar que a IoT oferece soluções muito além da indústria. Seu uso doméstico, por exemplo, já é realidade, com aspiradores de pó, geladeiras, lâmpadas e sistemas de som interconectados e controlados, muitas vezes à distância, por aplicativos no celular. Seu potencial ainda está por ser explorado.

O recurso destinado ao edital é proveniente de três fontes: o Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai), a Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii) e o próprio BNDES. A seleção deve ser iniciada em breve.

Entenda em linhas gerais o que significam alguns termos que você já viu por aí (ou ainda vai ver).

Internet das coisas (Internet of Things, IoT)

É o conceito que dá nome à conectividade de uma série de objetos à internet, para além dos computadores, tablets e smartphones. Carros, eletrodomésticos, casas e os mais variados equipamentos podem estar ligados à rede, fornecendo dados sobre seu uso e ajustando seu funcionamento às necessidades e preferências do usuário. A Internet das Coisas pode impactar desde a vida pessoal à produção nas grandes indústrias, os sistemas de segurança, às áreas da saúde e da educação, entre outras inúmeras possibilidades.

Machine Learning e Deep Learning

Ambos os termos estão relacionados à inteligência artificial (IA), que diz das tecnologias que possibilitam executar certas tarefas da mesma forma ou até melhor e mais rápido do que os seres humanos. O conceito de machine learning aponta para um dos âmbitos da IA, no qual algoritmos são aplicados pela máquina para coletar um volume grande de dados e assim aprender a como desempenhar uma determinada tarefa. Deep learning, por sua vez, é uma das formas de aplicação do machine learning, baseada na tentativa de reproduzir artificialmente, por meio de processamento computacional, uma rede neural, semelhante à que compõe o cérebro humano. É o que permite, por exemplo, o reconhecimento facial, já presente na identificação de fotos no Facebook.

Indústria 4.0

Depois da invenção das máquinas a vapor, da introdução da eletricidade e do desenvolvimento da tecnologia da informação, dos computadores e outros componentes eletrônicos, a indústria está vivendo uma nova revolução. Elementos de inteligência artificial, da Internet das Coisas, da computação na nuvem e tantas outras vertentes do mundo atual se unem para dar novas perspectivas à produção industrial, sempre voltadas à velocidade, aliada à tecnologia. Essa é a tão falada Indústria 4.0.