Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Inovação.
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O documento discute a inteligência artificial e internet das coisas (IOT). Apresenta exemplos de como a IOT é usada na rotina das pessoas e discute como a tecnologia 5G pode melhorar a IOT, permitindo maior velocidade, menor latência e maior conectividade de dispositivos. Também discute como a inteligência artificial pode extrair valor dos dados coletados pela IOT através de análises preditivas.
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Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Inovação.
- 1. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E IOT Professor: FERNANDO NOVAIS DA SILVA Faculdade Censupeg TAMK – Universidade de Ciências Aplicadas de Tampere Mestrando em Design
- 2. RESPONDAM DE 0 A 10 QUEM ESTÁ COMPROMETIDO COM O EVENTO DE HOJE:
- 3. O que é internet das coisas?
- 4. Escreva exemplos de IOT - Internet das coisas Entrem nesse link e respondam a pergunta: https://www.menti.com/h kwsdu3sna
- 5. IOT na rotina 1 - Aumento de tecnologia disponível; 2 - Aumento da maturidade do mercado; 3 - Aumento do ecossistema, ou seja, o número de tecnologias disponíveis para cada uma das verticais.
- 7. A quantidade de valor criada pela informação que passa pelo loop é uma função dos drivers de valor identificados no meio. Caindo em três categorias gerais: magnitude - quantos dados são são necessários; risco - quão confiáveis e precisos precisos esses dados devem ser; tempo - a rapidez com que os dados os dados são necessários. FONTE: https://www2.deloitte.com/global/en/insights/focus/internet-of-things/connected-products-designing-for-internet-of-things.html
- 8. 2G – a voz e telemetria 3G – baixava imagens, áudio 4G – áudio, vídeo, e tudo que conhecemos hoje 5G – pela primeira vez que existe uma tecnologia focada em atender as coisas de verdade pois a preocupação não é a conexão é a qualidade da conexão. 1 - Começa que ela é 10 vezes mais rápida que o 4G de hoje 2 – Latência baixa – pois não tem tanto atraso na percepção da interação, ou seja, não tem o delay 3 – Massividade – o número de coisas integradas sem atraso e ao mesmo tempo 5G
- 9. Gartner Hyper Cicle Timing – Coerência do sentido que as inovações fazem quando são lançadas Fonte: https://www.gartner.com/en/documents/3887767/understanding-gartner-s-hype-cycles
- 11. O Hype Cycle não pode começar até que um número suficiente de partes interessadas esteja discutindo ativamente o potencial da inovação. Fonte: https://www.gartner.com/en/documents/3887767/understanding-gartner-s-hype-cycles Gartner Hyper Cicle
- 12. O termo Indústria 4.0 engloba a promessa de uma nova revolução industrial, que combina técnicas avançadas de manufatura com a Internet das Coisas para criar sistemas de manufatura que não são apenas interconectados, mas comunicam, analisam e usam informações para impulsionar ações inteligentes adicionais de volta ao mundo físico. Indústria 4.0 = IIOT Fonte: https://www2.deloitte.com/global/en/insights/focus/industry-4-0/digital-industrial-transformation-industrial-internet-of-things.html?id=global:2el:3lk:4di_gl:5eng:6di&range=0/0/0/2/11/3/1/3/39/26/0:0,0/0/0/2/11/3/1/3/39/26/0:332
- 13. Data driven Design – Otimização de tempo e dinheiro – máquina que aprende Data as a servisse – Asseguro o comportamento do meu cliente Real time visibility – Visibilidade em tempo real Preditive Maintenance – Manutenção preditiva – Economia na reposição e fornecimento de suprimentos Inventory Planning – Otimização de recursos e ROI mais alto
- 14. O IOT é PHIGITAL: FISICO E DIGITAL 1- Qualquer aplicação terá elementos marcados, ou seja, dispositivos. 2- Ele vai transmitir dados e informações. 3- Aplicação que vai captar a informação e fazer algo com ela. 4 – Os dados combinados: É a transformação dos dados em inteligência, mas em uma inteligência artificial IA. 5 – O elemento da integração: ele atribui valor a todos os outros, ou seja, quando eu combino todos os outros dados eu gero valor e a partir daí, eu consigo traçar uma estratégia que tende a dar certo, por causa dos dados. É Robô?
- 15. ALGUNS CASES
- 16. Brainwriting Sala das ideias: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1tZPZ- LZ5P73DyFLB3T_q462Ew67qin1YuNSLQLl3CaE/edit?usp=sharing
- 17. Uma solução de IA envolve um agrupamento de várias tecnologias, como redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, entre outros que conseguem simular capacidades humanas ligadas à inteligência. Por exemplo, o raciocínio, a percepção de ambiente e a habilidade de análise para a tomada de decisão. Fonte: https://www.totvs.com/blog/inovacoes/o-que-e-inteligencia-artificial/ A Inteligência Artificial (IA) também é um campo da ciência, cujo propósito é estudar, desenvolver e empregar máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma. Também está ligada à robótica, ao Machine Learning (Aprendizagem de Máquina), ao reconhecimento de voz e de visão, entre outras tecnologias. O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ?
- 18. “A Inteligência Artificial é um conjunto de técnicas que permitem que máquinas executem tarefas e resolvam problemas normalmente reservados para humanos e certos animais.” Yann LeCun O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ?
- 20. Fonte: https://medium.com/@Say2neeraj/what-is-the-difference-between-machine-learning-and-deep-learning-5795e4415be9 PAIS DO DEEP LEARNING – 30 ANOS DE PESQUISA 3 - ETAPAS
- 21. ETAPA 1 – CONVERTER OS DADOS EM VETORES DE NÚMEROS IMAGEM ? TEXTO ? A IA PRECISA CONVERTER OS DADOS EM NÚMEROS
- 22. ETAPA 2 – TREINAR E APRENDER EM VEZ DE PROGRAMAR A IA APRENDE PELO TREINAMENTO
- 23. ETAPA 3 – PODER E VELOCIDADE DE COMPUTAÇÃO A IA PRECISA DE MUITA COMPUTAÇÃO
- 24. APLICAÇÕES DA DEEP LEARNING
- 25. VISÃO LINGUAGEM DADOS VISÃO LINGUAGEM DADOS VISÃO LINGUAGEM DADOS
- 26. O CARRO AUTÔNOMO – ACOMPANHA O MUNDO EM TEMPO REAL
- 27. DECODIFICAÇÃO DO CÂNCER Fonte: https://arxiv.org/abs/1703.07047 ( 2017)
- 28. DECODIFICAÇÃO DO CÂNCER Fonte: https://arxiv.org/abs/1703.07047 ( 2017)
- 29. Pela primeira vez, a FDA dos EUA aprovou um dispositivo de diagnóstico de IA que pode detectar uma forma de doença ocular ao observar fotos da retina. AI SOFTWARE QUE AJUDA OS MÉDICOS A DIAGNOSTICAR
- 30. NVIDIA CRIA UMA IA PARA RESTAURAR FOTOS “CORROMPIDAS”
- 32. IMITAÇÃO PARA A CRIAÇÃO Fonte: https://grail.cs.washington.edu/projects/AudioToObama/
- 33. VISÃO LINGUAGEM DADOS VISÃO LINGUAGEM DADOS VISÃO LINGUAGEM DADOS
- 34. TRADUÇÃO EM TEMPO REAL Fonte: https://www.skype.com/en/blogs/
- 35. JORNALISMO | ESTÁ LENDO UM ARTIGO ESCRITO POR UMA IA Fonte: https://www.washingtonpost.com/pr/wp/2016/08/05/recode-the-washington-post-will-use-robots-to-write-stories-about-the-rio-olympics/
- 36. PERSONALIZAÇÃO DA APRENDIZAGEM Professores ● avaliação semi-automática dos exames ● análise do conteúdo do curso ● pesquisa de cursos semelhantes Estudantes ● adaptação do conteúdo por nível ● ajuda de um instrutor IA (chatbot) ● ajuda a procurar informações ● detecção de outros estudantes Metodologias de ensino e de aprendizado ● mais interações / experimentos ● mais questões / respostas ● aprendizado em mobilidade
- 37. Para cada problema um DL https://machinelearningmastery.com/applications-of-deep-learning-for-natural-language-processing/
- 38. VISÃO LINGUAGEM DADOS VISÃO LINGUAGEM DADOS VISÃO LINGUAGEM DADOS
- 39. COMÉRCIO SEM CAIXA NEM VENDEDORES Fonte: Amazon Vídeo https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxc
- 40. INDÚSTRIA ECONOMIZA COM DADOS Fonte: https://deepmind.com/blog/article/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40 Com o DL, o Google reduziu sua conta de refrigeração de seus centros de dados em 40%
- 41. DESCOBRIRAM MAIS UM PLANETA Fonte: https://www.lemonde.fr/pixels/article/2017/12/15/grace-a-l-intelligence-artificielle-la-nasa-et-google-identifient-deux-nouvelles-exoplanetes_5230426_4408996.html Fonte: https://blog.google/technology/ai/hunting-planets-machine-learning/
- 43. 1927 até 2021 . Fonte: https://www.airway.com.br/taxi-voador-comeca-operar-em-dubai-partir-de-julho/ LINHA DO TEMPO
Editor's Notes
- Quem está realmente comprometido está aqui, De a nota no chat, preciso saber o nível de energia de vocês e vou dizer mais Anotando, dando print, escrevendo, tendo insights e levarão esse conhecimento pra casa. Mas muitos de vocês apenas serão ouvintes e vão aplaudir, mas serão apenas ouvintes. Quem quer aprender mesmo, participa, coloca em prática, ativa a mente, então prestem atenção de forma genuína em tudo que eu passar aqui e se despertar em vocês algum insight eu serei um professor com a minha missão cumprida, no dia de hoje.
- Vem comigo no chat O que é IOT - IOT, internet of data, internet of source, internet of everything.
- Vem comigo no chat O que é IOT - IOT, internet of data, internet of source, internet of everything. Acabo de colocar para vocês um código para vocês responderem ao meu primeiro questionamento Trocar de tela e mostrar a nuvem acontecendo do a núvem https://www.menti.com/hkwsdu3sna endo
- Já faz um tempo que a internet das coisas faz parte de nosso dia a dia Já pagamos nossos boletos faz tempo com a maquininha de cartão, onde a maquininha é uma coisa, um objeto que se comunica com a rede para poder completar uma transação bancária. Assim como o rastreador do seu carro que é utilizado tanto para fazer a gestão de frotas quanto para recuperar um ativo depois que ele é furtado, então, não estamos falando apenas de aplicações novas, tem coisas que já aconteciam. Aumento de tecnologia disponível Aumento da maturidade do mercado Aumento do ecossistema, ou seja, o número de tecnologias disponíveis para cada uma das verticais.
- Quando se fala em IOT – pensamos em objetos conectados como: Rastreador Medidor de água Poste da rua ou poste do quintal da sua casa Objetos dentro de casa, eletrodomésticos, geladeira, lâmpada fechadura, etc e isso tudo conversarem entre si e tirarem conclusões com o cruzamento dos dados Mas a complementariedade de diferentes tecnologias, a evolução do ecossistema e da maturidade do mercado está permitindo que essa internet que um dia foi um pouco restrita, se expanda para diferentes tipos de aplicações Pois tudo está conectado e quando eu falo de conexão e IOT eu não posso ignorar a maneira como se conectam, eu preciso pensar como as coisas se conectam hoje. De fato hoje existe o bluetooth o celular, o fone de ouvido, o relógio, a TV Tudo isso está conectado com o wi-fi da casa que fala com a Alexa que também controla todas essas coisas e tudo isso que falamos são coisas interconectadas.
- A Internet das Coisas é uma arquitetura de tecnologia. É uma maneira específica de juntar um conjunto de tecnologias novas e existentes para transformar quase qualquer objeto em uma fonte de informação sobre aquele objeto. Isso cria uma nova maneira de diferenciar produtos e serviços e uma nova fonte de valor que pode ser gerenciada por conta própria. Ao mesmo tempo, ele cria desafios para designers de produto, que procuram criar objetos úteis - e utilizáveis - que podem acomodar a complexidade adicional que acompanha a conectividade. Para entender a natureza completa desses desafios de design, devemos primeiro entender exatamente como a tecnologia IoT permite esses novos produtos e serviços. Como o valor dos produtos conectados vem de suas informações sobre o mundo, modelar o fluxo de informações através do sistema é uma boa maneira de ilustrar a arquitetura. O Information Value Loop da Deloitte ilustra como a tecnologia IoT se conecta, permitindo que as tecnologias criem um novo valor para empresas e clientes (consulte a figura 1). Observe primeiro que o Value Loop é um loop: uma ação - o estado ou comportamento das coisas no mundo real - gera informações, que então são manipuladas para informar ações futuras. Para obter informações que completem o loop e criem valor, ela passa pelas etapas do loop, cada uma habilitada por tecnologias específicas. Um sensor cria informações e é comunicado em uma rede, e os padrões - técnicos, legais, regulamentares ou sociais - permitem que os dados sejam agregados ao longo do tempo e do espaço. O suporte analítico é usado coletivamente para analisar informações. O loop é concluído por meio de tecnologias de comportamento aumentado que permitem a ação autônoma automatizada ou moldar as decisões humanas de uma maneira que leve a ações aprimoradas. A quantidade de valor criada pela informação que passa pelo loop é uma função dos drivers de valor identificados no meio. Caindo em três categorias gerais: magnitude - quantos dados são necessários; risco - quão confiáveis e precisos esses dados devem ser; tempo - a rapidez com que os dados são necessários. Esses impulsionadores de valor podem oferecer um bom ponto de partida para designers de produto à medida que eles começam a desvendar o que os clientes realmente precisam em um produto de IoT e quais podem ser recursos irrelevantes.
- 2G – a voz e telemetria 3G – baixava imagens, áudio 4G – áudio, vídeo, e tudo que conhecemos hoje 5G – é pela primeira vez que existe uma tecnologia focada em atender as coisas de verdade pois a preocupação não é a conexão é a qualidade da conexão. 1 - Começa que ela é 10 vezes mais rápida que o 4G de hoje 2 – Latência baixa – pois não tem tanto atraso na percepção da interação, ou seja, não tem o delay 3 – Massividade – o número de coisas integradas sem atraso e ao mesmo tempo Esses 3 itens permitem o surgimento de novas possibilidades, que vão além, como realidade aumentada e possibilidades que ainda nem pensamos pois ainda nem temos condições.
- Tecnologias que surgiram e ficaram obsoletas – óculos do google não tem a devida demanda ainda Ifood – não tinha entrega pois era via page Mas se a inovação não acertar o timing pode ser um grande desperdíso, ou é tão grande que ela cra mercados Exemplo Apple – tela de touch que a nókia disse que ninguém ia querer um celular sem botão WAZE – usou as pessoas para mapear o planeta Netflix – Até parece que alugariam vídeos por assinatura disse a blockbuster, inclusive rejeitou a proposta de venda da Netflix
- Uma tecnologia (ou serviço relacionado e inovação de disciplina) passa por vários estágios em seu caminho para a produtividade: Innovation Trigger (anteriormente chamado de Technology Trigger): o Hype Cycle começa quando um avanço, demonstração pública, lançamento de produto ou outro evento gera interesse da imprensa e da indústria em uma inovação tecnológica. Pico de expectativas inflacionadas: Uma onda de “buzz” se acumula e as expectativas por essa inovação superam a realidade atual de suas capacidades. Em alguns casos, forma-se uma bolha de investimentos, como aconteceu com a web e as redes sociais. Vale da Desilusão: Inevitavelmente, a impaciência pelos resultados começa a substituir a empolgação original sobre o valor potencial. Problemas com desempenho, adoção mais lenta do que o esperado ou falha em entregar retornos financeiros no tempo previsto levam a expectativas perdidas e a desilusão se instala. Declive da iluminação: alguns adotantes pioneiros superam os obstáculos iniciais, começam a experimentar os benefícios e voltam a comprometer os esforços para seguir em frente. As organizações baseiam-se na experiência dos primeiros usuários. Sua compreensão aumenta sobre onde e como a inovação pode ser usada com bons resultados e, tão importante quanto, onde traz pouco ou nenhum valor. Platô de produtividade: com os benefícios reais da inovação demonstrados e aceitos, um número crescente de organizações se sente confortável com os níveis de risco agora muito reduzidos. Começa um aumento acentuado na adoção (semelhante a um taco de hóquei quando mostrado graficamente) e a penetração acelera rapidamente como resultado do valor produtivo e útil.
- Um Gatilho de Inovação é qualquer coisa que desencadeie um período de rápido desenvolvimento e interesse crescente, e será diferente para cada inovação. Pode ser o lançamento de um produto, uma grande melhoria no preço / desempenho, a adoção por uma organização respeitada ou simplesmente uma onda de interesse da mídia que socializa e legitima o conceito. Também pode ser um gatilho externo ao setor de TI, como uma nova legislação ou as demandas de uma crise econômica ou política. Alguns perfis de inovação podem ter um preâmbulo de P&D extremamente longo antes de atingirem um ponto de gatilho significativo, incluindo vários começos falsos com picos e vales menores. O Hype Cycle não pode começar até que um número suficiente de partes interessadas esteja discutindo ativamente o potencial da inovação.
- Quando eu falo indústria 4.0, eu falo de Industrial internet of things
- 1 - O IOT é um jogo coletivo, ele precisa de um ecossistema que é phigital – é um encontro do digital com o físico. Ele vai precisar de 5 elementos: 2- Ele vai transmitir uma informação/dados – (a diferença entre dados e informação e conhecimento) tem que estar conectado a uma rede, por alguma forma, bluetoth, wi-fi, lora – Lora O LoRa permite transmissões de longo alcance (mais de 10 km em áreas rurais) com baixo consumo de energia. ... Os dispositivos LoRa têm uma duração de bateria mais long. 3- Aplicação que vai captar a informação e fazer algo com ela: vai cruzar com outra e gerar uma outra ação, vai apenas apresentar em um dashboard – Painel, vai no mínimo armazenar, e pegar aquele dado. Chegamos agora em um item muito importante que são os dados e daí vem os: - Power analitics - Big data - Machine Learning 4 – A Combinação dos dados: É a transformação dos dados em inteligência, mas em uma inteligência artificial. Que é você pegar aquele montante gigantesco de dados e tirar conclusões rapidamente e vão gerar valor, se transforme em uma informação estratégica que sem o cruzamento com outros dados, ou seja com dados brutos, não teriam o mesmo valor, mas combinado com outras informações eu consigo ter resultados de valor. 5 – O elemento da integração: ele atribui valor a todos os outros, ou seja, quando eu combinei todos os outros dados eu gerei um valor e a partir daí eu consigo traçar uma estratégia que tende a dar certo, por causa daqueles dados. Ex.: Existe uma fazenda com a plantação de mandioca, o dono da fazenda não quer saber programar ou que aplicação vai comprar, ele quer algo que irrigue a plantação, de forma sustentável, garantindo mais eficiência e produtividade na minha plantação.
- Vocês vão listar tudo que vier na mente de vocês de coisas interessantes e marcantes que ficaram na cabeça de vocês, vamos fazer agora o download pra entendermos o que ficou mais Ok. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1tZPZ-LZ5P73DyFLB3T_q462Ew67qin1YuNSLQLl3CaE/edit?usp=sharing
- Podemos dizer que o conceito de IA está relacionado à capacidade de soluções tecnológicas realizarem atividades de um modo considerado inteligente. IAs também podem “aprender por si mesmas” graças a sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, possibilitando a elas ampliarem seus conhecimentos. A Inteligência Artificial (IA) também é um campo da ciência, cujo propósito é estudar, desenvolver e empregar máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma. Também está ligada à robótica, ao Machine Learning (Aprendizagem de Máquina), ao reconhecimento de voz e de visão, entre outras tecnologias.
- O termo aprendizagem máquina refere-se a um technology que permite que um dispositivo para executar uma tarefa sem qualquer intervenção humana. Em outras palavras, o aprendizado de máquina é aquele campo da ciência de dados que consiste nos algoritmos que realizam o processo de aprendizado sem assistência humana. Enquanto o aprendizado profundo é referido ao procedimento que é usado para implementar o aprendizado de máquina. O aprendizado profundo é uma configuração de aprendizado de máquina que é inspirada pela estrutura do cérebro humano e é peculiarmente eficiente na detecção de recursos. Eu preciso de muitos dados para ter a deep Learning imitando uma rede neural humana, por cruzamento de dados. https://medium.com/@Say2neeraj/what-is-the-difference-between-machine-learning-and-deep-learning-5795e4415be9
- Foram eles que estudaram para chegar nisso e converteram os dos em 3 etapas
- NÃO ADIANTA EU PROGRAMAR CARACTERÍSTICAS, A IA APRENDE PELO TREINAMENTO PRECISA TER VÁRIAS FOTOS VÁRIAS VEZES DE DIVERSAS FOMAAS PARADAS E EM MOVMENTOS
- MUITA VELOCIDADE DE PROCESSAMENTO
- Case da Finlândia que mede o nível de stress na aula com a mesma tecnologia do aplle watch para ver se a aual está sendo eficiente ou não
- Kepler 90i é o oitavo planeta descoberto orbitando a estrela Kepler 90, tornando-o o primeiro sistema de 8 planetas conhecido fora do nosso.
- Ler o relatório parte final da linha do tempo das IAS!!!! Esse uber já existe em dubai , mas não assim. Só que tem já, carros assim lá. Fonte: https://www.airway.com.br/taxi-voador-comeca-operar-em-dubai-partir-de-julho/
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