TIC

Tecnologias emergentes as inovações em diversos campos da tecnologia, que têm potencial para criar ou transformar, que poderão vir a ter grande influência, mas que ainda não se consolidaram.

Internet das coisas

Machine learning

Tecnologias emergentes

Machine

Learning

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Vantagens e desvantagens

Opinião

O que é?

História

Datas importantes

Pessoas com destaque

Nos dias de hoje

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Reconhecimento facial

O ML pode se aplicar no reconhecimento de imagens, de objetos (como prédios ou paisagens), como de partes do corpo humano (como as pernas ou mãos). Além disso, ele também serve para reconhecimento facial (da face), o que permite ter recursos de vigilância melhor, e também pode servir para identificar criminosos e terroristas. Usando uma base de dados, o sistema pode identificar certos aspetos da análise e da imagem, fazendo a correspondência com os rostos.

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Deslocação

O ML, em algumas plataformas, usam mapas e rotas e diz/"garante" a pontualidade, através de algoritmos de ML para calcular as rotas mais rápidas, que tenham menos trânsito. Técnicas de ML modernas já incorporaram modelos de deep learning para analisar determinado tráfego, interações complexas entre as estradas e seus componentes, assim como elementos do ambiente em torno. Isso ajuda a prevenir engarrafamentos, o que melhora a segurança, economia e qualidade de vida de uma região.

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Segurança Pública

O ML pode melhorar a segurança de uma comunidade ao prever, reduzir e responder crimes, entre outros. 30 cientistas de dados e engenheiros de ML colaboraram com uma ONG, Safecity, para prever locais onde o assédio sexual ocorria através de mapas que usavam técnicas de machine learning, por exemplo.

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Agricultura

Na agricultura, o ML permite ter métodos de cultivo mais precisos, com menos mão-de-obra, e com uma alta qualidade na produção. Além disso, também fornece perceções e recomendações acerca de plantações, assim permitindo que os agricultores consigam minimizar as suas perdas. Há algumas aplicações que usam o ML para fazer previsões de rendimento de uma colheita, o que aumenta a segurança alimentar da região.

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Agricultura

Na agricultura, o ML permite ter métodos de cultivo mais precisos, com menos mão-de-obra, e com uma alta qualidade na produção. Além disso, também fornece perceções e recomendações acerca de plantações, assim permitindo que os agricultores consigam minimizar as suas perdas. Há algumas aplicações que usam o ML para fazer previsões de rendimento de uma colheita, o que aumenta a segurança alimentar da região.

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A Siri, Alexa e os assistentes do Google são alguns dos assistentes inteligentes presentes no nosso dia a dia, existe vários exemplos práticos de ML, ajudando-nos a desempenhar atividades como estabelecer lembretes, alarmes, conferir o clima, etc. Assistentes inteligentes com reconhecimento de voz possuem diversos benefícios, como o de tornar pessoas com algum tipo de deficiência mais independentes. Além disso, podem servir para aliviar a sensação de solidão para as pessoas que vivem sozinhas.

Assistentes inteligentes

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O uso de ML ajuda as autoridades a rastrear e gerenciar imensas quantidades de dados, restritos, gerados pelos dispositivos de vigilância pública. A análise dos dados em tempo real, que servem para detetar certas anomalias e ameaças, e permite que os agentes da lei possam rastrear criminosos e crianças perdidas a partir de cameras de vigilância, pela internet, pelo nosso telemóvel... Além disso, as pessoas que tratam dos serviços da internet serviços de internet também podem ter mais sucesso em identificar atividades suspeitas online. Num exemplo prático, houve uma ocasião onde uma equipe de cientistas e engenheiros próprios aplicaram o ML para melhorar a transparência do setor público ao permitir um maior acesso às oportunidades de contratos governamentais.

Indútria governamental

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Vantagens e desvantagens

Opinião

O que é?

História

Datas importantes

Pessoas com destaque

Nos dias de hoje

Internet

Das Coisas

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Casas inteligentes

A Smart Home já faz parte da realidade de muitas famílias e deve de se tornar tão popular quanto um computador ou um telemóvel. Nessa modalidade, os equipamentos devem economizar tempo, energia e dinheiro ao seu proprietário, trazendo mais conforto e economia. Os dispositivos destas casas são controlados através do telemóvel. Permite o controlo remoto e programado de vários sistemas e equipamentos, como iluminação, climatização, segurança e eletrodomésticos.

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Wearables

Os wearables apresentam uma tendência de alta demanda em todo o mundo. Empresas líderes em tecnologia como o Google e a Samsung já investiram bastante na construção de tais dispositivos. Tal recurso é instalado com sensores e softwares e coleta dados sobre o usuário. Esse material é pré-processado e recolhe informações relevantes sobre a pessoa. Assim, as empresas podem investigar questões relacionadas ao condicionamento físico, à saúde e ao entretenimento

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Carros conectados

Um veículo capaz de otimizar a comunicação da sua própria operação e manutenção, e também a comodidade e conforto do motorista e passageiros que utilizam os sensores internos e a conectividade com outras pessoas, serviços e automóveis. Os recursos de um carro conectado diversificam-se em várias categorias: segurança, navegação, informação, aparelhos para diagnósticos e soluções de eficiência.... não tem limites!

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Internet industrial

A IoT industrial é um ecossistema de dispositivos, sensores, aplicativos e equipamentos de rede associados que trabalham juntos para coletar, monitorar e analisar dados de operações industriais. A análise desses dados ajuda a aumentar a visibilidade e aprimora os recursos de solução de problemas e manutenção. Também pode aumentar a eficiência, reduzir custos e melhorar a segurança.

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Termostatos

Termostatos inteligentes sem fio assumem o papel de manter um ambiente aconchegante, trabalhando com sensores de temperatura e de umidade, condicionadores de ar e outros dispositivos domésticos inteligentes que tornam o ambiente ao redor confortável. Com um termostato inteligente, os proprietários podem acessar e controlar a temperatura e a umidade da sua casa, mesmo quando estão fora de casa através dos seus telemóveis.

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Cidades inteligentes

As cidades inteligentes são cidades que utilizam a tecnologia para aumentar a eficiência de serviços urbanos, melhorar a qualidade de vida e promover a sustentabilidade. Através da coleta de dados, as cidades inteligentes podem obter informações que beneficiarão o planejamento e a execução. Hoje, as soluções de cidades inteligentes são frequentemente destacadas por ajudarem as áreas urbanas a enfrentar desafios relacionados ao crescimento populacional. As Nações Unidas preveem que, até 2050, dois terços da população mundial viverão em cidades.

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Varejo inteligente

Integrando o mundo offline e o online e proporcionando uma experiência de compra aprimorada para o consumidor, o varejo inteligente diz respeito aos negócios que passam por uma transformação estratégica e investem em automação para ficar à frente da concorrência num mercado em constante evolução. Ele envolve, por exemplo, o uso da realidade virtual na hora da escolha de produtos, mais preocupação com obtenção de dados para usar em estratégias de relacionamento com os clientes e, consequentemente, mais personalização e eficiência em todos os processos.

Smartwatches

Os smartwatches estão a tornar-se uma escolha cada vez mais popular entre aqueles que desejam uma abordagem abrangente e sem intervenção humana para monitorar suas atividades, sua saúde e permanecer conectado com seu mundo digital.Usar um smartwatch pode oferecer uma série de benefícios aos usuários, como: o rastreamento de atividades: os smartwatches estão equipados com sensores para rastrear uma variedade de atividades, como a frequência cardíaca, os passos dados e os padrões de sono.

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IoT na agricultura

Muitos empreendimentos agrícolas precisam fazer grandes esforços para monitorar os seus campos, então recorrem à inteligência das coisas. Com sensores inteligentes que monitoram todos os aspectos do trabalho diário automaticamente, a tecnologia IoT para a agricultura permite que os agricultores automatizem a coleta de dados em tempo real para aumentar os volumes de produção, reduzir custos e gerenciar despesas e melhorar a eficiência geral em muitos diferentes aspectos da agricultura..

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Vantagens

• Eficiência e Automação: Permite automatizar processos e tarefas, aumentando a eficiência operacional.
• Melhor Tomada de Decisão: Dados coletados auxiliam em tomadas de decisão.
• Inovação: Cria novos produtos e serviços, como casas e cidades inteligentes.
• Monitoramento em Tempo Real: Sensores IoT oferecem monitoramento instantâneo. (smartwatch)
• Redução de Custos: Automação e monitoramento preciso reduzem custos operacionais.
• Melhoria na Qualidade de Vida: Facilita a vida das pessoas com dispositivos como casas inteligentes.

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Desvantagens

Muitos empreendimentos agrícolas precisam fazer grandes esforços para monitorar os seus campos, então recorrem à inteligência das coisas. Com sensores inteligentes que monitoram todos os aspectos do trabalho diário automaticamente, a tecnologia IoT para a agricultura permite que os agricultores automatizem a coleta de dados em tempo real para aumentar os volumes de produção, reduzir custos e gerenciar despesas e melhorar a eficiência geral em muitos diferentes aspectos da agricultura..

• Privacidade e Segurança: Dispositivos IoT coletam grandes quantidades de dados pessoais, gerando preocupações com privacidade e segurança.
• Conectividade e Compatibilidade: Problemas de conectividade e falta de padrões dificultam a comunicação entre dispositivos.
• Complexidade: Gerenciar uma rede de dispositivos IoT pode ser complexo.
• Custo Inicial: Investimento inicial em dispositivos e infraestrutura IoT pode ser alto.
• Dependência da Tecnologia: Dependência de dispositivos IoT torna sistemas vulneráveis a falhas tecnológicas ou interrupções na internet.
• Responsabilidade Legal e Ética: Coleta de dados por dispositivos IoT levanta questões legais e éticas.

História

A Internet das coisas surgiu em consequência dos avanços de várias áreas - como sistemas embarcados, microeletrônica, comunicação e sensoriamento. E tem recebido bastante atenção tanto da academia quanto da indústria, devido ao seu potencial de uso nas mais diversas áreas das atividades humanas.

Internet das coisas

Nos dias de hoje

Internet das coisas

Casa inteligente

Wearables

Carros conectados

Internet Industrial

Termostatos

IoT na agricultura

Smartwatches

Varejo inteligente

Cidades inteligentes

• Pré-1950: Métodos para o ML são descobertos

• Década de 1960: Métodos bayesianos são introduzidos para o ML
• Década de 1970: "Inverno da IA" causado sobre a eficácia do ML
• Década de 1980: A redescoberta da retropropagação.

• Década de 1990: O trabalho em ML muda de uma abordagem
• Anos 2000: O agrupamento de vetores de suporte e outros métodos de kernel e métodos de ML não supervisionados estão cada vez mais a tornar-se generalizados.
• Década de 2010: O ML torna-se viável, o que leva o ML a se tornar parte integrante de muitos serviços e aplicativos de software amplamente usados.
• Década de 2020: O aprendizado de máquina e a IA entram na consciência pública mais ampla. O potencial comercial da IA ​​com base no aprendizado de máquina causa grandes aumentos nas avaliações de empresas vinculadas à IA.

Datas importantes

Machine learning

Pessoas com destaque

1.Kevin Ashton Considerado o "pai da IoT" foi ele quem deu o nome "Internet das coisas" em 1999, Ashton propôs o uso de sensores RFID para conectar objetos físicos à internet. 2.Vint Cerf Também um dos pais da IoT, que trabalhou para expandir o alcance da internet a dispositivos além de computadores.

Internet das coisas

O que é?

Machine Learning

• o Machine learning é uma parte da inteligência artificial (IA);

• Dedica-se, principalmente, a ensinar computadores a aprenderem com dados e a melhorarem com o tempo,ou seja, as aplicações que usam/têm machine learning vão melhorando com a sua utilização.

• O machine learning está à nossa volta, nas nossas casas, nos nossos aparelhos, no entretenimento, nos cuidados de saúde...

• Self-driving car
• Ofertas de recomendação online tais como as da Amazon e Netflix
• Deteção de fraude Uma das utilizações mais óbvias e importantes no nosso mundo, nos dias de hoje.

Opinião

Machine learning

Na nossa opinião o ML é importante para vários casos com o reconhecimento facial, a aprendizagem, a privacidade, mas em alguns casos pode prejudicar, como na utilização de dados pessoais sem a autorização da pessoa.

História

Machine Learning

• O desenvolvimento do Machine Learning ao longo dos anos foi marcado por avanços significativos e descobertas importantes.

• A forma como as máquinas aprendem e se adaptam a partir dos dados evoluiu consideravelmente, tornando-se uma parte essencial no campo da inteligência artificial.

• Com o surgimento dos supercomputadores e o avanço da computação em nuvem, tornou-se possível realizar cálculos complexos em tempo real, permitindo o treinamento de modelos de Machine Learning mais sofisticados.

• Desde os primeiros modelos de rede neural artificial

até as técnicas mais avançadas de Deep Learning, os algoritmos de Machine Learning tornaram-se mais eficientes e precisos, possibilitando a resolução de problemas cada vez mais complexos e a obtenção de resultados surpreendentes

O Que é?

A Internet das coisas é uma rede de objetos físicos (veículos, sensores e conexão com a rede) capaz de reunir e de transmitir dados. É uma extensão da internet atual que possibilita que objetos do dia-a-dia, quaisquer que sejam mas que tenham capacidade computacional e de comunicação, se conectem à Internet.

Internet das coisas

Vantagens e desvantagens

Internet das coisas

Vantagens

Desvantagens

Datas Importantes

1982 - O primeiro dispositivo ligado à internet;1999 - O surgimento do termo "Internet das coisas";2000 - Primeiros avanços em conectividade;2010 - Iniciação da conectividade em grande escala;2016 - Introdução do 5G e as suas implicações para a IoT; 2020 - A popularização de dispositivos IoT para uso doméstico.

Internet das coisas

Pessoas Com Destaque

Machine Learning

• Arthur Samuel - criou o termo “Machine Learning”

• Frank Rosenblatt - desenvolveu o Perceptron, um modelo de rede neural artificial que possibilitou as máquinas a aprenderem a reconhecer padrões.

• Richard Bellman - inventou o algoritmo de Aprendizado por Reforço, permite que as máquinas tomassem decisões com base em recompensas e punições, sem a necessidade de uma programação explícita.

Nos dias de hoje

Machine learning

Reconhecimento facial

Deslocação

Segurança pública

Agricula

Indútria governamental

Proteção ambiental

Assistentes inteligentes

Segurança no trabalho

Segurança cibernética

Vantagens e Desvantagens

Machine learning

• Automatização: reduz o trabalho manual

• A Personalização: permite criar experiências personalizadas da maneira que queremos

• A melhoria constante/contínua: aprendem a melhorar com mais dados e tempo

• Serem acessíveis em diversos setores: (saúde, transporte, finanças, entretenimento, educação...)

• Análise em tempo real: processa dados instantaneamente
• Escalabilidade: pode lidar com grandes volume de dados

Vantagens

Desvantagens

• Riscos éticos e socias: pode dar desigualdades socias (discriminar políticas...)
• A manutenção regular: o ML tem que ser atualizado regularmente
• Limitações de contexto: pode não possuir a intuição humana e falhar em situações fora do padrão
• Dependência de especialistas: requer conhecimentos de alto nível

Opinião

Internet da coisas

Na nossa opinão, a internet das coisas é algo bom para o ser humano,pois auxilia em tomadas de decisão, ajuda no monitoramento da saúde e melhora a qualidade de vida. Com tudo também tem partes negativas, como a falta de segurança, dependência da tecnologia e o custo incial elevado. Devemos de usá-la mas sem exagerar e com muito cuidado.