Atualmente, o número de dados gerados por dispositivos como smartphones, smartwatches, tablets ou qualquer outro que esteja conectado à Internet é muito grande. O que deveria ser positivo – o uso de todos esses dados em conjunto para otimizar a vida das pessoas – acaba se tornando, porém, um mar de diversos dados dispersos. O que sugere o trabalho de Maria Luísa Lopes de Faria, doutoranda do Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais da Escola Politécnica (Poli) da USP, é agregar todos esses dados em uma plataforma para que sejam aproveitados em conjunto.
Orientado pelo professor Carlos Eduardo Cugnasca, da Poli, o trabalho se chama A proposal for an integrated framework capable of aggregating IoT data with diverse data types and sources. Segundo Faria, “o cidadão é cercado por várias fontes de dados, e esses dados não estão relacionados. A ideia é desenvolver um framework capaz de agregar aos dados de IoT [Internet of Things, em português, Internet das Coisas] os diversos outros tipos de dados”.
Para chegar nesse framework, Faria considerou três fontes de dados – os de IoT, de cidadão e os da web. Os dados de IoT incluem dispositivos como sensores, smartphones, smartwatches, tablets, carros e até mesmo geladeiras. Os de cidadão são aqueles gerados pelos próprios usuários de redes sociais, como Facebook e Twitter. Já os da web são aqueles espalhados por sites de toda a web, que convergem em sites de busca como o Google. Todos esses dados passam por uma camada de inteligência que aplica diferentes técnicas para selecionar dados interessantes para os usuários. E cada usuário tem esses dados selecionados de forma personalizada, isto é, de acordo com o que é relevante para ele – seja por um fato em especial ou por seu humor.
A aplicação de um framework que integra todos essas fontes de dados está em sincronia com um estilo de vida conectado a diversos dispositivos inteligentes no dia a dia. O framework sugerido, segundo a doutoranda, deve “ser capaz de agregar diversos tipos de softwares, passar todos esses dados por uma camada de inteligência e entregar uma informação que seja interessante para o usuário”. Por exemplo, um carro, uma casa e um smartphone podem enviar e receber informações sobre uma enchente de sensores implantados numa smart city. Baseado no percurso feito pelo carro de uma pessoa do trabalho para a casa, o carro poderá alertá-la dessa enchente e já sugerir um novo percurso.
Apesar de já existirem frameworks que agregam dados de diferentes fontes, o sugerido por Faria é diferente. “O diferencial da minha plataforma é que ela deixa de focar na tecnologia e passa a focar no usuário”, diz. Ela procura então entregar dados de uma forma mais personalizada e eficiente. “Quando se converte tudo isso em informação, é possível ter um amplo conhecimento do que está acontecendo e tomar melhores decisões ou ter alguma ideia a partir disso”, acrescenta.
Gustavo Drullis / Jornalismo Júnior
Mais informações: e-mail ccugnas@usp.br ou carlos.cugnasca@poli.usp.br
