Evolução acelerada: o papel da IoT no treinamento da AI

Cada um de nós é definido e moldado por uma combinação da nossa experiência e a nossa composição genética. Não é claro o equilíbrio preciso entre natureza e criação, mas, provavelmente, é justo dizer que à medida que envelhecemos a experiência possa tornar-se mais importante. Isto é crucial para poder ajustar e inovar, porque afecta a nossa capacidade de adaptação às circunstâncias.

Podemos obter informações para fundamentar as nossas decisões de uma ampla variedade de fontes: experiência directa, tentativa e erro, estudo, treinamento e leitura ou revisão de material. Poucos de nós argumentariam, no entanto, que as melhores decisões são tomadas quando temos uma variedade de fontes de informação e podemos comparar e contrastar, extraindo conhecimento de todas as fontes para fundamentar a decisão. As universidades estão constantemente a lembrar os seus alunos que é importante considerar informações que não suportem os seus pontos de vista, assim como as que suportam. Uma pessoa tem de compreender as duas perspectivas do argumento, não apenas uma, para poder tomar uma decisão informada.

Portanto, não é surpresa que o software analítico também necessite de uma enorme variedade de dados fiáveis e de boa qualidade. Devem ser os mais detalhados, amplos e diversos possíveis. Isto é provavelmente ainda mais verdadeiro quando consideramos os sistemas de Inteligência Artificial (artificial Intelligence) – AI – porque desenhados tendo por base os humanos.

Uma questão de tempo

Todos os dados não são, no entanto, criados de forma igual. Ou melhor, podem ser criados de forma igual, mas o seu valor muda com o tempo. isto significa, de grosso modo, que nesta nova revolução industrial, os melhores dados são os frescos, os mais recentes. Isto tornou-se cada vez mais importante nos últimos anos, à medida que o volume de dados aumentou e a capacidade de analisá-los previamente se tornou omnipresente.

As empresas costumavam executar processos analíticos a cada poucas semanas ou meses, à medida que que os dados se tornavam disponíveis. Agora, com dados de fontes digitais e de dispositivos ligados à Internet das Coisas (IoT), novos dados chegam, de forma contínua, num fluxo infinito. Ainda há lugar para dados de séries temporais – particularmente, por exemplo, ao analisar o comportamento do consumidor -, mas o mundo das analíticas está a mudar.

Novos desenvolvimentos na infra-estrutura, tecnologia e dispositivos conectados significa que somos capazes de analisar dados num ponto prévio, dando-nos conhecimentos valiosos mais cedo. Quase podemos argumentar que o volume e a velocidade da informação, assim como a proliferação das fontes de dados, significa que não temos outra escolha senão fazê-lo ou seremos sobrecarregados pelos dados. Esta, na essência, é a razão pela qual foram criadas as edge analytics.

Aplicando Analytics

Isto é deveras entusiasmante. Talvez, pela primeira vez, as analíticas são consideradas como “cool”. Todos os dias surgem notícias sobre aplicações interessantes para análise em robótica ou na “crista” da IoT. Na verdade, sempre que ouve o termo “inteligência artificial” ou AI na verdade significa análise avançada. As analíticas estão a ajudar a melhorar a qualidade de vida para pessoas com doenças e para inúmeras pessoas em partes do mundo menos desenvolvidas.  Está a reduzir os custos ou a ajudar a controlar o consumo de energia ou gerir os dispositivos no lar, assim como a reduzir os custos industriais, a melhorar a eficiência energética e, com isso, a tornar os produtos mais baratos.

Isto é, parcialmente, consequência da quantidade de dados disponível. Mas, que só é possível, porque as analíticas também mudaram. Já não são um privilégio reservado aos cientistas de dados, sentados em salas de computadores processando números a pedido. Em vez disso, com os novos avanços, como o SAS® Viya®, praticamente qualquer pessoa, com um entendimento razoável, pode fazer as suas próprias análises.

Há interfaces únicas e unificadas que combinam todas as etapas do ciclo de vida das analíticas, tornando muito mais fácil o acesso e utilização das análises. A computação em nuvem (ou cloud computing) significa que as soluções e plataformas são dimensionadas para atender às necessidades, o que reduz o custo da implementação inicial. Estas soluções também têm as capacidades técnicas necessárias para analisar milhões de pontos de dados em fluxo por segundo. E pode ser feito no início, na nuvem, num data center tradicional ou em combinações híbridas de todos os três. Os recursos do SAS Analytics são seguros, rastreáveis, controláveis, auditáveis e funcionam perfeitamente com ferramentas abertas ou de parceiros e com várias linguagens devido ao nosso compromisso com open APIs.

Evolução ou revolução?

Falamos de transformação digital, ou num processo como sendo semelhante à evolução. A disponibilidade de dados e de ferramentas para gerir análises permite que as pessoas com a capacidade certa fiquem em vantagem: um processo de “selecção técnica”, talvez. Olhando para o futuro, os sistemas de IoT e as plataformas de inteligência artificial que hoje criamos tornar-se-ão a base para o modo como as futuras gerações pensarão e interagirão com a tecnologia. Eles estabelecerão as bases para futuros ecossistemas.

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