Inteligência Artificial

O que é AIoT, seu funcionamento e quais suas vantagens?

A depender do quão interessado você é por novas tecnologias, você já deve ter lido ou ouvido falar em uma nova sigla, que aos poucos, tem aparecido nos conteúdos relacionados – a AIoT!

Pois vá se acostumando, porque daqui pra frente, essas quatro letrinhas prometem estar mais presentes no quotidiano dos mais antenados, mas também daqueles que não se interessam muito pelo assunto.

Quer saber o que é AIoT, como funciona e os benefícios que ela vai produzir nas mais diversas áreas e para as pessoas?

Então vem com a gente e leia, favorite e compartilhe esse novo conteúdo!

O que é AIoT?

AIoT é a sigla para a inteligência artificial das coisas.

Para aqueles que estavam esperando longas explicações, recheadas de outras siglas e conceitos complexos, sentimos em decepcioná-los, mas AIoT é apenas e tão somente, a junção de AI (Artificial Intelligence ou Inteligência Artificial, em português) e IoT (Internet of Things ou Internet das Coisas, também em português)!

Simples, né?

Apesar de parecer algo novo, não é. Por volta de 2017, em grupos de pesquisa e desenvolvimento de modelos de IA (Inteligência Artificial), já havia a ideia de fundir o conceito com a Internet das Coisas, no entanto, a inteligência artificial ainda não estava no atual estágio evolutivo.

Foi só a partir da viabilidade e popularização dos grandes modelos de linguagem (LLM ou Large Language Models, em inglês), como o ChatGPT e as várias alternativas que foram puxadas por ele, que a AIoT deixou de ser uma possibilidade, para se tornar realidade.

Alternativamente, há quem defina que AIoT é a conexão de um grupo de “coisas” (os vários dispositivos da IoT) com uma IA conectada a outras “coisas”, as quais também com suas respectivas IAs, para realizar tarefas autonomamente de forma mais inteligente e em tempo real.

Parece confuso? Então vamos entender como isso funciona?

Como funciona a AIoT?

Entender como funciona a AIoT, ajuda a compreender melhor o que é a tal inteligência artificial das coisas, já que há pessoas que não sabem muito bem o que são individualmente nem um, nem o outro conceito.

Então vamos por partes.

Resumidamente, a inteligência artificial é o processo no qual há a aprendizagem por parte de máquinas de determinados conceitos, reconhecimento de circunstâncias, avaliação de possibilidades, de tal modo que se produzam soluções com base nos três primeiros aspectos, mas mais diferentes situações que podem ocorrer.

Em outras palavras, é obter o desenvolvimento da mesma capacidade que os humanos têm de aprender com a sua vivência e a partir daí, avaliar uma situação, para então tomar uma decisão.

Esse processo, simplificadamente e analogamente ao que ocorre com as pessoas, envolve aprender com os pais, na escola, com os amigos, no ambiente de trabalho e usar essa base de conhecimento adquirido, para saber como lidar em cada situação quotidiana. No caso das máquinas, isso se chama aprendizado de máquina (machine learning).

Já a internet das coisas – ou apenas IoT, se preferir – consiste do universo de dispositivos – as chamadas “coisas” – conectados por meio de uma rede e que por essa razão, têm a capacidade de transferir dados por essa rede sem exigir necessariamente alguma interação humana.

Uma “coisa” na IoT, pode ser uma câmera IP, pode ser um smartwatch ou uma smartband (wearables), ou quem sabe uma smartTV da sala da sua casa ou ainda qualquer outro objeto que possa receber um endereço IP e transferir dados sobre uma rede e que por sua vez, não precisa ser uma rede de computadores típica, mas pode ser uma rede bluetooth, por exemplo.

Qualquer que for o exemplo de “coisa”, o que há em comum, é a capacidade de coletar e trocar dados. É nessa principal característica que está a chave da AIoT.

Isso porque a variedade de dispositivos coletando dados que podem ser bastante diferentes uns dos outros, acabam por enriquecer e aumentar a variabilidade do aprendizado (machine learning). Além disso, essa variabilidade dos dados de cada dispositivo, também pode conferir maior personalização e autonomia (independência de ação humana) a cada dispositivo.

Ou seja, sem as capacidades da IA, as “coisas” da IoT e os dados que elas produzem, teriam valor limitado e grande dependência de intervenção humana. Já os modelos de inteligência artificial, ainda que bem treinados, dificilmente teriam o arsenal de dados particulares que os dispositivos podem fornecer e, portanto, incapazes de serem especializadas em tarefas relacionadas ao uso particular dos dispositivos.

Um exemplo prático do funcionamento dessa integração, é o sistema de semáforos de uma cidade.

De modo geral, o tempo de abertura e fechamento, é programável e variável, mas por intervenção humana e observação, como também por uso de dados históricos, sendo que a sua programação visa interromper e liberar o tráfego de veículos de acordo com o histórico de trânsito por horários.

No entanto, ainda que se utilizem dados como as faixas de horários e seus respectivos fluxos, há fatores momentâneos que afetam esses fluxos, como chuvas, enchentes, acidentes, entre outras possibilidades, exigindo intervenção humana para alterar a programação dos semáforos de uma região.

A partir da integração, os dados de circulação de carros, motocicletas, bicicletas, pessoas, que são obtidos por câmeras ou sensores de um perímetro, ocorre a alimentação da aplicação de IA, a qual pode efetuar ajustes dinamicamente (em tempo real), para obter um fluxo otimizado dos veículos.

Quais os benefícios da AIoT?

O exemplo da contribuição para a engenharia de trânsito, ajuda a vislumbrar alguns das vantagens que a IA das coisas pode proporcionar para as pessoas e empresas.

Em termos objetivos, em geral e a depender da aplicação, essa integração pode produzir alguns dos seguintes benefícios:

Processos mais eficientes, com ajustes dinâmicos e em tempo real;
Dispositivos / coisas realmente smart (inteligentes);
Automatiza e melhora a tomada de decisões;
Maior grau de personalização e otimização da produção;
Redução de custos, decorrente de ganho de produtividade e de menor uso de mão de obra;
Diminuição no índice de erros humanos e de retrabalho;
Maior especialização dos modelos de IA a partir de mais dados e também mais confiáveis;
Amplia e torna ainda mais poderosa a transformação digital nas empresas e vida das pessoas;
Maior agilidade e flexibilidade no aprendizado das IAs, graças a alimentação contínua de grandes quantidades de dados atualizados e em tempo real por parte das “coisas” da IoT;
Melhoria preditiva, permitindo a identificação precoce de falhas em equipamentos industriais e a redução de paradas não planejadas;
A Quarta Revolução Industrial (chamada de Indústria 4.0), consegue integrar mais e melhor tecnologias digitais em processos de produção.

A importância do 5G para a AIoT

É preciso sermos justos e destacar que além do crescimento e popularização da inteligência artificial, outra tecnologia que vem sendo decisiva para o avanço da AIoT, é o 5G.

Isso se deve ao fato que graças ao 5G, que é possível dispor de elevada velocidade de conexão, boas taxas de transferência e largura de banda, além de baixa latência, aspectos que são essenciais no gerenciamento em tempo real de determinados dispositivos.

Outro aliado no processo, é dispensar o uso de uma infraestrutura cabeada ou mesmo Wi-Fi para a conectividade das “coisas”, o que permite maior liberdade no posicionamento e uso dos dispositivos em regiões em que há cobertura 5G.

AIoT baseada em Edge Computing

Quando você achou que já sabia tudo que importa, há ainda mais.

Nem bem a AI das coisas ganhou espaço e já se fala em AIoT baseada em Edge Computing (computação na borda) e que basicamente e resumidamente, consiste de incorporar o que você aprendeu até agora, com o conceito de computação nas bordas ou nas extremidades (edge em inglês).

A solução Edge Computing, consiste de tirar a elevada concentração de dados armazenados e processados na nuvem (Cloud Computing) e levar para as extremidades, margens ou borda da rede e daí que surgiu esse nome.

A ideia é que alguns dos grupos de dispositivos que hoje se conectam na nuvem, dispõem de poder de processamento e assim parte do trabalho que hoje é delegado aos servidores da nuvem, seriam de responsabilidade desses dispositivos.

Em outras situações, existem servidores intermediários ou gateways, localizados fisicamente mais próximos dos dispositivos e que processam previamente os dados, eventualmente enviando apenas os dados relevantes para a nuvem, tanto para armazenamento, como para processamento.

Ou seja, a nuvem ainda existirá, mas a seletividade de quais dados são trocados e processados por ela, será maior.

A AIoT baseada em Edge Computing consiste das três camadas a seguir:

Camada de coleta – composta basicamente pelas “coisas” / dispositivos de hardware, que estão conectados à rede e são responsáveis pela coleta dos dados que alimentam a IA;
Camada de conectividade – consiste dos gateways e redes aos quais a camada de coleta está conectada;
Camada de borda – essa camada é representada pelas máquinas responsáveis pelo armazenamento e processamento de dados e geração das soluções e automação.

Ou seja, é um modelo descentralizado, no qual o processamento não mais ocorre em uma nuvem, como é o caso dos grandes modelos mais populares.

No entanto, isso não impede que as bordas sejam interligadas entre si ou troquem dados e processamento com uma nuvem. Um servidor ocioso, pode alocar parte de seus recursos de processamento para outro servidor sobrecarregado, sob uma mesma rede, comportamento típico de cloud computing.

Resumindo, a evolução do modelo smart edge (borda inteligente) implica que as respostas / soluções são resultantes de processamento de dados mais próximo de onde eles são gerados e consequentemente, significam menor latência e maior eficiência.

Outra vantagem dessa tecnologia, é que os dados produzidos por um grupo de dispositivos situados em uma localidade, podem ser sensivelmente diferentes daqueles produzidos por outro e consequentemente, o resultado do seu processamento pela IA, também.

É o caso do exemplo de um sistema de engenharia de trânsito. Em cada cidade e em cada perímetro ou bairro, os dados de trânsito, costumam ser bastante diferentes.

Essa dinâmica visa identificar padrões de desempenho / comportamento, bem como evita possíveis lacunas que tornam o processo de automação menos eficiente. Mais ainda, ela adiciona um importante viés qualitativo às análises feitas.

Com o crescimento da IoT e a necessidade de tomar decisões no menor intervalo de tempo possível, a inteligência artificial passou a ser implementada na borda.