Por Júlio Bregeiro* 

Criada com base em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, a Internet das Coisas (Internet of Things, em inglês) já deixou há muito tempo de ser uma tendência ou modismo, se tornando uma realidade em um mundo em constante transformação digital. A consultoria Gartner prevê, por exemplo, que mais de 25 bilhões de dispositivos globalmente estarão conectados até 2021 a algum tipo de sistema inteligente.

Essa “comunicação máquina a máquina”, com soluções que interagem entre si por sensores e dispositivos, foi sugerida há mais de 30 anos, quando o pesquisador britânico Kevin Ashton, do Massachusetts Institute of Technology (MIT), apresentou o termo “Internet das Coisas”, ou internet of things (IoT). 

Hoje, a expressão desponta como uma das mais relevantes entre as tecnologias exponenciais, com diversas possibilidades de uso. As aplicações podem ser em diversos setores, que vão desde a otimização de processos produtivos de uma indústria até a disponibilização de ‘facilities’ (facilidades), interferindo positivamente na vida dos cidadãos.

Alguns exemplos:

Casa

Em imóveis, pode funcionar para monitoramento de temperatura. Através do termostato e de médias históricas dos ajustes na temperatura ambiente em datas anteriores, o componente IoT liga automaticamente uma máquina de controle de temperatura (ar-condicionado).

Mais do que isso, um processo de IoT em uma residência pode “aprender” qual a preferência de temperatura com base em coleta de informações meteorológicas do proprietário, a partir dos ajustes regulares, e inclusive, analisar questões temporais e sazonais.

Agronegócio

Podemos pensar na implantação de um sistema de irrigação atrelado a termosensores meteorológicos, que coletam dados do tempo e enviam a uma central, decide pela “quantidade de litros d’água” aplicável àquela plantação e sob condições específicas de tempo. 

Aqui também vemos todos os conceitos de Machine Learning e Data Science muito presentes, ao gerar algoritmos na “central de controle” que intervêm sobre o funcionamento do sistema de irrigação, liberando diferentes quantidades de água de acordo com o tipo de planta, sob as mais variadas condições meteorológicas.

Automotivo e logística

Desde veículos com “park assist” até modelos com ação autônoma no controle de velocidade e frenagens de emergência, surge a utilização de  IoT como exemplos mais recentes das práticas que temos acompanhado. 

O próprio Waze não deixa de ser um IoT, tendo como objetivo central conectar a posição geográfica do veículo a um banco de dados de tráfego, cruzando informações de congestionamento e interrupções entre outros elementos, os quais determinam o tempo médio de viagem entre 2 pontos com boa precisão.

Em países desenvolvidos como EUA e Japão, os veículos totalmente autônomos já fazem parte da realidade, estando em constante aprimoramento e testes. No Brasil, sistemas semi-autônomos de direção assistida, controle de velocidade adaptativa, frenagem de emergência e sensor de “fadiga” já se integram nas frotas de veículos comercializados no país, dando a “inteligência artificial” necessária para tal “autonomia”.

Atualmente, existem seis níveis de automação nos veículos automotores existentes, são eles:

Nível 0: a direção depende 100% do motorista, no máximo com equipamentos que alertam o condutor.

Nível 1: o veículo é capaz de fazer algumas funções, mas as principais ações ainda dependem do motorista. Os veículos com piloto automático adaptativo enquadram-se nesta categoria.

Nível 2: é o padrão no mercado atualmente. Em locais  seguros, o veículo consegue acelerar, frear e se manter dentro de faixas de rodagem.  motorista, no entanto, deve permanecer atento à via durante todo o tempo para assumir a direção, em situações de emergência.

Nível 3: é o nível mais avançado oferecido atualmente em um carro de produção (Audi A8). O sistema autônomo é capaz de guiar efetivamente o veículo em certas condições de tráfego, mas o condutor deve se manter pronto para assumir o controle do veículo quando solicitado.

Nível 4: atualmente em fase de testes, o sistema autônomo de nível 4 assume praticamente todas as funções do condutor. Em situações adversas, como mudanças climáticas, a máquina pode solicitar que o motorista assuma os comandos.

Nível 5: dispensa totalmente os motoristas e os comandos manuais, permitindo dar ordens ao veículo por meio de comando de voz, por exemplo.

Em estudos e reportagens divulgados recentemente, a GM, depois de comprar a startup do Vale do Silício Cruise Automation em 2016, montou um planejamento para lançar o primeiro veículo autônomo de nível 5 pronto para produção a partir de 2019.

O Cruise AV não terá direção móvel ou pedais para permitir que um humano assuma. Faz parte de uma grande frota de táxis sem motorista que a empresa planeja operar nas grandes cidades. 

Mas, de forma crucial, até o final de 2019 a empresa ainda não havia conseguido permissão para testar o carro em vias públicas e sua meta audaciosa foi “freada” pelos demais players do mercado, os quais, de forma mais cautelosa, imaginam que o início da implementação da tecnologia nas ruas pode começar somente a partir de 2020.

Smart Cities

Indo um pouco além, as smart cities (cidades inteligentes), hoje estão em pauta, sendo viáveis somente graças ao IoT, que pode, por exemplo, controlar um determinado semáforo em função da coleta de informações de tráfego, liberando ou retendo o trânsito de uma via em função de outra.

Hoje, as próprias lixeiras de coleta seletiva já avisam ao condutor do caminhão de coleta quando estão cheias, tendo por trás disso um engenhoso componente de IoT, que ajuda a poupar tempo e dinheiro público de um modo geral.

Em Buenos Aires, por exemplo, são os sensores em bueiros que norteiam a limpeza das ruas e dos sistemas de drenagem para evitar inundações.

E isso é apenas o começo: quanto mais objetos conectados, mais inteligente poderá ser a gestão da cidade e, consequentemente, da qualidade de vida dos seus habitantes.

* Júlio Bregeiro é sênior solutions architect na GFT Brasil, especialista em cidades inteligentes e professor.