Tecnologia. Inteligente.

Bem no início deste blog, falamos do famoso desafio da Netflix, em que um prêmio substancial seria dado para quem conseguisse melhorar o desempenho do engine de recomendação de filmes da empresa.

E esse modelo de competição é tão bom que várias outras empresas também publicam seus “desafios” para quem quiser tentar resolver problemas não-triviais de classificação de dados multimídia. Empresas como a HP, a Accenture, a Nokia e mais tantas outras que identificam não só oportunidades de negócios como adorariam encontrar times de gente capacitada por aí. Nada mais fácil que um prêmio - que não é lá grandes coisas, alguns milhares de dólares - e visibilidade, já este um prêmio bem melhor - para atrair essas cabeças pensantes.

Um dos mapas da mina para este tipo de iniciativa é este interessante blog, da ACM Multimedia 2009 - talvez o evento acadêmico mais importante nesta área, de onde constam desafios como

1. Onde esta foto foi tirada? Pela Nokia

2. Identificação de eventos envolvendo objetos em vídeos (especialmente em câmeras de vigilância), pela Accenture

3. Particionamento automático de vídeos em elementos narrativos (e consequentemente fazer busca sobre este conteúdo), pelo Yahoo!

4. Identificação automática de gênero em vídeos, pelo Google

5. Identificação, monitoramento e análise de grandes eventos (prêmios, jogos, notícias, etc) em redes sociais, pela Current TV

dentre vários outros.

fica a dica

Já tem algum tempo, uma amiga minha que estava fazendo a pós em Usabilidade & Design de Interação pela PUC-MG me deu o toque para ficar de olho no trabalho do Koji Pereira

Parece que o trabalho dele foi em cima de interfaces multi-toque, e ele continua experimentando, agora usando o famigerado “Processing“. Prá quem não sabe, o Processing é um framework de desenvolvimento open source usado principalmente por artistas plásticos, para programar sensores, desenvolvido por gente da Estética e da Computação do MIT, aproximando então os artistas da eletrônica e da programação.

Nada mais justo numa época em que a usabilidade ganha força, com os iphones e reactables da vida.

Vale a pena ficar de olho no trabalho do Koji, e participar do recente grupo de discussão que ele criou.

Abaixo, algumas amostras de aplicações simples usando Processing.

Com a urgente necessidade de corte de custos e redução de despesas, a empresa menos atenta e sem visão a médio/longo prazo tende a reduzir seus invstimentos em inovação. É necessário, porém, estar atento às práticas das maiores e melhores empresas do mercado, como mostra recente estudo da Ernst&Young. Segundo pesquisa da consultoria, dentre as mais assertivas empresas (e o que muitas vezes as diferencia), uma das áreas que menos sofre com redução nos investimentos em épocas de crise é justamente o setor de P&D (15%), só ficando atrás das atividades de Gestão de riscos (19%) e Vendas (16%).

Os executivos e empresários brasileiros precisam ficar atentos à esta questão e valorizar o investimento em inovação mais do que nunca, pois a tendência à commoditização de nossos produtos é uma ameaça real. De acordo com pesquisa da Bain & Company, 70% dos executivos tupiniquins têm em mente esta preocupação, bem acima da média mundial, de 58%; apenas 41% do empresariado brasileiro utiliza ferramentas de Inovação Colaborativa, contra 58% dos norte-americanos, o que é um dado preocupante. Tome-se principalmente como exemplo os asiáticos. Em vários países orientais, o investimento em educação e ciência levou-os de uma situação quase feudal na década de 50 a líderes atualmente em vários projetos de tecnologia e pesquisa de ponta. De acordo com o estudo, “Na região da Ásia-Pacífico, concentra-se o maior número de usuários de ´novidades´…Redução de custos é uma preocupação menos importante na Ásia, onde os produtos são baratos em comparação ao resto do mundo e os executivos são bastante focados em inovação”.

Diante destes dados, é preciso que a gestão das empresas no Brasil esteja baseada em novos modelos de cooperação e inovação, nunca perdendo de vista que as empresas com maior sucesso a longo prazo são aquelas que não abrem mão de constante investimento e pesquisa em novos produtos e serviços.

Impressoras tridimensionais, também conhecidas com máquinas de prototipagem rápida ou, mais simplesmente, fabbers, são equipamentos para a fabricação de objetos ou peças a partir de um projeto, hoje em dia gerado com o auxílio de um CAD. Você cria, no computador, o modelo 3D do objeto ou peça que quer fabricar, e o fabber “imprime” ele para você.

As primeiras máquinas de prototipagem rápida surgiram na década de 40, e eram fabricantes por subtração, ou seja, eles partiam de um bloco de material e esculpiam a partir desse bloco o objeto desejado, escavando ou polindo pedaços de material. Mais recentemente, foram criados fabricantes por adição, que trabalham com a injeção de pequenas quantidades do material.

Hoje em dia há fabricantes digitais que operam com diversos tipos de material, de papel a ligas de titânio, com custos, capacidade e precisão bem variáveis. É um mercado de mais de US$10 Bi, com aplicações em diversas indústrias e ciências.

O projeto Fab@Home é uma iniciativa para criar especificações open source para um fabber, para uso principalmente por entusiastas e amadores. O objetivo é criar impressoras simples, de custo baixo e que possam lidar com uma gama diversa de materiais. Eles já têm versões totalmente funcionais, capazes de construir objetos a partir de materiais injetáveis, como silicone, barro, ou até mesmo chocolate (!!) com dimensões de até uns 20cm de lado ou altura. A comunidade de “fabricantes em casa” criou também um site onde os designs dos objetos criados com auxílio dos fabbers são compartilhados. Se parecer um hobby bacana, você pode comprar um fabber montado, ou o kit com as peças e instruções aqui ou aqui. O preço ainda é um bocado salgado, afinal o projeto é open source mas o material ainda custa dinheiro…

No Brasil, o Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer, uma unidade de pesquisa do Ministério da Ciência e Tecnologia, utiliza fabbers (inclusive o Fab@Home) em alguns projetos. Uma aplicação muito bacana é a prototipagem rápida na medicina, através da qual protótipos são utilizados no planejamento de cirurgias complexas, mas não-urgentes. A prototipagem rápida também pode ser usada para confeccionar implantes personalizados, no formato exato de cada paciente, para casos de reconstrução óssea.

Outro uso bacana para fabbers é artístico: esculturas digitais, modeladas em CADs e “impressas” no material que o artista escolher. Bathsheba Grossman é um escultor digital que usa impressoras 3D de metal (ou gravadores de laser) para produzir sua arte. Ele usa a precisão dos CADS e impressoras para criar peças de uma precisão e detalhamento dificilmente alcançáveis por escultores “tradicionais”. O processo de impressão também permite que as peças sejam moldadas de forma quase impossível manualmente.

E alguns mais malucos um pouco resolveram criar uma impressora 3D capaz de imprimir as próprias peças: um fabber quase auto-replicante é o objetivo do projeto RepRap, também open source. O RepRap é um fabber atualmente capaz de produzir 60% das peças necessárias para montá-lo. As outras peças são baratas e fáceis de achar, segundo a equipe. Parece que se você pagar uma caixa de cerveja pros caras, eles fabricam o kit sob demanda, ou você pode comprá-lo da Unimatic.

Achei interessantíssima a pesquisa feita pela Affinnova, especializada em aplicar algoritmos genéticos para problemas voltados à área de Marketing.

O que é e o que faz, basicamente a Affinnova? A empresa começou com dois pesquisadores do MIT, que encontraram uma forma de utilizar algoritmos genéticos para selecionar as melhores idéias ou os melhores designs dentre um universo muito grande de possibilidades, com alguma intervenção humana no processo.

Trocando em miúdos, quando, em marketing, numa pesquisa, é necessário avaliar simultaneamente diversas variáveis, digamos, de um design de produto ou de uma campanha política, como a variedade de combinações dessas variáveis pode ser muito grande, o que se faz é agrupar essas variáveis e testá-las juntas em vários “profiles”, e tentar extrair daí quais são as mais importantes, isto é, quais fatores são determinantes na escolha, por exemplo, da melhor embalagem.

Mais em miúdos ainda, num processo de escolha de uma melhor embalagem, por exemplo, um grupo de usuários, pela web, escolhem os “profiles” que mais lhe agradam, e o algoritmo usa essa informação para, em tempo real, selecionar (no sentido darwiniano do termo) os melhores.

Qual a vantagem disso? Bem, pelo menos duas.

A primeira é que, num processo tradicional, a empresa teria que colocar vários designers para pré-analisar as melhores possibilidades, enquanto neste método você pode, computacionalmente, gerar combinatoriamente uma quantidade muito maior de possibilidades (digamos num caso típico, de 4.000 a 40.000) , mas ao mesmo tempo, pode apresentar um número factível de opções para cada entrevistado (digamos, umas 6 ou 10).

Claro que isso não substitui o trabalho de fazer protótipos que as pessoas possam manusear, o que é fundamental neste processo, mas facilita bastante para determinar quais fatores são os que devem ser trabalhados naquela embalagem.

A segunda vantagem, claro, é custo e tempo. Dentro do processo de refinamento do design de um produto, algo que costuma levar, numa única etapa, cerca de 2 meses e custar 175.000 dólares, a Affinnova consegue resultados comparáveis por 60.000 dólares num tempo bem menor.

Claro que, ao mesmo tempo, a técnica da affinova enfrenta o maior inimigo de toda inovação, que é ser diferente do processo anterior, e portanto produzir resultados que nem sempre são comparáveis aos resultados das bases históricas usadas pelas empresas de design de produtos.

Ao mesmo tempo, a Affinnova oferece mais uma técnica para o arsenal das pesquisas de marketing, sem concorrência direta até agora.

Para os curiosos, as técnicas da Affinova são bem descritas em seu pedido de patente

A forma sistemática da Affinnova de buscar novos designs de produtos, ou de selecionar as melhores idéias e conceitos não é nova. Alguns anos atrás, já se advogava técnicas como a RDE (formalizada no livro “vendendo o elefante azul”) para derivar o melhor design de produto por exemplo.

A história da Affinova também não é surpreendente. A empresa começou em 2000, mas só ano passado a empresa começou realmente a dar dinheiro (estima-se que uns 25 milhões de dólares para 2009), isso após a entrada do CEO Waleed Al-Atraqchi em 2005, que conseguiu dar um rumo de “negócios” para a coisa. Segundo as palavras do próprio CEO,

(…)“I said, in a sense, let’s not confuse ideation with optimization. Most studies say that companies don’t lack for ideas. Which ones are the best, and what to do with them, are really the big issues, and that’s the problem we should try to solve.”(…)

(…) “Eu disse, de certa forma, não vamos confundir geração de idéias com otimização. A maioria dos estudos mostram que as empresas não tem falta de idéias. Quais são as melhores e o que fazer com elas, que são realmente o grande negócio, e este é o problema que queremos solucionar.” (…)

Quem quiser conhecer mais sobre como funciona o design e a análise de resultados dessa interessante abordagem, que concilia um pouco da busca por insights típica das pesquisas “quali” e pela validação estatística das pesquisas “quanti”, pode conferir aqui essa interessante pesquisa da Affinnova (usada para descrever o que eles fazem, que é algo fundamental pro ramo inovador deles) usada para encontrar qual a melhor combinação de plataformas políticas para a campanha presidencial americana:

Eis a

- proposta da pesquisa,

- as variáveis a serem analisadas,

- a metodologia da pesquisa e

- as principais conclusões.

O Vetta Labs é um dos patrocinadores do SBGames 2008, que acontece esta semana, de segunda a quarta, no campus da PUC-MG do Coração Eucarístico, em Belo Horizonte.

Em particular, uma frase bacana no release oficial do evento

O SBGames 2008 conta com o patrocínio da Microsoft, Sony, Vetta Labs, Google e Globo.com e com o apoio do BNDES - Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social e da Fapemig - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais.

Muito legal dividir um parágrafo com esses nomes aí.

Além de ter um stand no evento onde as pessoas poderão ver os vídeos de demonstração do Petaverse, os participantes do evento poderão também assistir a diversas e ótimas palestras, desde a do Dr. Ben Goertzel, da Novamente LLC (amanhã, terça, 16:10) até palestras sobre Storytelling com Ido Iurgel (Universidade do Minho, Portugal), uso de jogos na educação com John Nordlinger (Microsoft Research), entre diversos outros.

A programação detalhada do evento você consegue aqui.

Ah sim, e sobre o petaverse, temos mais um vídeo de demonstração no youtube (abaixo) e em alta resolução na dreambroker. O Fido fica cada dia mais esperto

De uns dias para cá, saíram algumas notícias interessantes sobre como as pessoas estão usando soluções energéticas para viabilizar acesso web wireless.

Era só uma questão de tempo mesmo. Mas é bacana, uma vez que comunicação é uma necessidade em grande parte do nosso mundo rural e/ou subdesenvolvido, e com as redes wireless, nos libertamos da necessidade de caros investimentos em cabeamento. O próximo passo que está sendo dado é libertar da dependência dos provedores de energia elétrica, que também não chegam nestes rincões.

A primeira notícia, prata da casa, é do professor Marcelo Zuffo, da USP que desenvolveu um sistema wireless movido a energia solar em postes.

A idéia, obviamente, não é nova. Essas redes que podem ser montadas rapidamente e a uma fração do custo de uma rede cabeada se mostra especialmente útil tanto nos ambientes inóspitos quanto em áreas afetadas por desastres naturais. Algumas ONGs também já estão apoiando iniciativas mais organizadas neste sentido, como o projeto Green WiFi.

Não bastassem juntar duas tendências bacanas como WiFi e energia alternativa, podemos ainda juntar ao conceito de inovação movida a crowdsourcing e citar mais um exemplo.

Crowdsourcing é uma palavra que está na moda ultimamente, que não deixa de ser uma forma requentada do que o conceito de open source fez pela indústria tecnológica nos últimos anos, aplicada a outras formas de produção que usam a web e o potencial de alcançar uma gama imensa de pessoas e talentos pela web.

E quando a rede não chega longe o bastante, você pode mandar pessoas de moto irem levar e buscar seus pacotes IP (ou suas mensagens de email) como fazem no Camboja. (eu lembro de ter visto coisa parecida sobre a Índia, porém usando ônibus, mas não achei a referência. Acho que foi no google tech talks).

Aposto que você nunca mandou seu motoboy ir buscar seu email. Pelo menos, não o eletrônico ;-).

Ubiquidade, de verdade, é isso aí.

Não preciso nem dizer que o Brasil tem tradição em automobilismo - nem que for pra lembrar das incontáveis manhãs de domingo com Fórmula 1. O que acho mais interessante é que nosso tesão por motorsports independe de suporte formal: apesar de alguns esforços heróicos não temos grandes equipes em categorias de ponta.

Mas isso nunca é problema quando se tem alguma criatividade. O extremo mais precário é um dos meus exemplos preferidos: são comuns em cidadezinhas do interior os “jericos” - carros inteiros construídos a partir de sucata, usando motores estacionários (feitos para serrarias, máquinas agrícolas pequenas, etc.). Daí para competições rústicas envolvendo esses carros, jipes e fuscas é um passo.

(Foto: Marco Antônio Teixeira)

Algumas soluções técnicas pouco convencionais (gambiarras mesmo) fizeram história no automobilismo brasileiro. Em 1969, os jovens Emerson e Wilson Fittipaldi disputaram os Mil Quilômetros da Guanabara ao lado de lendas como Ford GT40 e Alfa P33, a bordo de um Fusca de 400 cavalos, vindos de dois motores acoplados por uma junta elástica de borracha!

(Foto: obvio.ind.br)

Nos anos 1970 e 1980, qualquer um que pensasse em esportivo no Brasil tinha que falar do Opala, e necessariamente do “veneno” - modificações no motor como troca de carburador, bicos injetores e comando de válvulas para deixar o motor seis cilindros do que hoje é um dos maiores clássicos brasileiros ainda mais bravo e, obviamente, divertido.

(Foto: Opala Club de Bragança Paulista)

A chegada da injeção eletrônica ao Brasil com o Gol GTI, em 1989, foi o início de uma grande mudança: agora um programa de computador, sensores e atuadores eletrônicos passariam a ditar o comportamento (e o consumo) do motor, e a era do veneno clássico, dos carburadores Quadrijet e de tantos outros truques começava a terminar.

Só que a história não acaba aqui! No início dos 1990 tomava força também, no mundo todo, uma outra revolução: a do software livre e aberto. Programadores de computador, cientistas da computação, hobbyistas e entusiastas chegavam à conclusão de que o código-fonte dos programas não devia ser trancafiado a sete chaves numa catedral, mas sim compartilhado e melhorado de forma cooperativa e distribuída.

Essa cooperação e o livre fluxo de informação levava ao desenvolvimento de programas e sistemas mais robustos, seguros e eficientes. E o que isso tem a ver com carros esportivos ? A resposta é simples: já que o software domina o seu carro, domine o software e você vai conseguir um “veneno” que de virtual não tem nada!

Provavelmente o exemplo mais famoso disso é a MegaSquirt, um sistema completo de injeção eletrônica, com todos os sensores e um microprocessador de 8 ou 16 bits que controla os bicos injetores e ignição das velas, baseado em software livre. A Mega Squirt é comprada pelo correio, aos pouquinhos, montada nos mais diferentes tipos de carros, e configurada de diversas formas conforme os objetivos da preparação, na melhor tradição DIY (Do It Yourself, “faça você mesmo”):

Componentes da MegaSquirt

(Foto: Marcelo Garcia)

Para “conversar” com a MegaSquirt e fornecer uma interface para o piloto / mecânico / programador / usuário, usa-se um outro software livre, o MegaTunix, originalmente desenvolvido para o Linux e hoje disponível em diversos sistemas operacionais, incluindo o Windows.

Uma das funções mais divertidas do MegaTunix é emular os caríssimos “relógios autometer” (mostradores incluindo conta-giros, termômetros, razão ar/combustível, etc.): tudo é mostrado no monitor de um notebook ou palmtop, e o usuário pode definir exatamente qual o visual ele quer.

MegaTunix rodando em notebook conectado à MegaSquirt

(Foto: Marcelo Garcia)

E é a flexibilidade do código aberto que permite que sistemas assim sejam tão interessantes. O Marcelo Garcia, que forneceu fotos e consultoria para esse artigo, dá um exemplo da liberdade a que se tem acesso: ele conta que é possível, usando bastante engenhosidade, um fogão, multímetro e outros truques, atualizar o firmware da MegaSquirt para que ela usasse sensores de temperatura de qualquer carro em qualquer motor. Uma mão na roda para quem tem carros antigos (dos quais não se encontram mais peças originais) ou exóticos (cujas peças custam uma fortuna).

Calibrando sensores de temperatura no fogão

(Foto: Marcelo Garcia)

É claro que há limites para o que é possível fazer com software; nem o hacker mais brilhante do mundo vai fazer seu Uninho 1.0 rodar 25 km/l ou andar junto com o Opalão seis cilindros do seu tio. Mas saber que o “veneno” feito-em-casa ainda existe apesar de todas as inovações tecnológicas das últimas décadas é muito, muito bacana - e dá um outro sentido à expressão computador de bordo!

September 19, 2008 by Murilo Queiroz Automação, Desenvolvimento, Inovação, Processamento de Sinais 7 Comentários

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O Yahoo está utilizando inteligência artificial para selecionar notícias para sua página principal. Um grupo de notícias é selecionado manualmente à moda antiga: por editores de carne e osso. A partir daí, um sistema desenvolvido internamente decide quais notícias serão realmente exibidas, por quanto tempo, e com que grau de destaque. O sistema monitora, em tempo real, a “click through rate”, ou a fração de usuários que clicam na notícia para ler o texto completo.

Como cada texto completo vem com ads, aumentar a fração de cliques tem um impacto direto no faturamento. Os cientistas dizem que o novos sistema aumentou a “click through rate” em 30%.

Um aspecto interessante é que eles tentaram metodos mais sofisticados, como analisar informação semântica sobre o conteúdo de um artigo e personalizar a pagina para cada usuário, mas esses métodos nao apresentaram o mesmo impacto na “click through rate”. A técnica em uso atualmente, aparentemente baseada em um filtro de Kalman, é simples e tem a vantagem de ser facilmente ajustada em tempo real. Esse tipo de ajuste permite que notícias surpreendentemente populares sejam mantidas em evidência por mais tempo, e tambem que o sistema se recupere rapidamente quando faz uma sugestão ruim.

Nao é um computador que pensa, mas é uma aplicaçãoo muito prática (e, ao que tudo indica, lucrativa) de métodos simples. É sempre bom ver pesquisa com esse tipo de foco pé no chão.

Ninguém pode negar que os Design Patterns, ou “padrões de projeto” ou “padrões de desenho”, formalizados no famoso livro do GoF (gang of four - a turma dos quatro, ou Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides) foi uma mudança muito significativa em toda a indústria de software.

A proposta era simples: uma vez estudadas diversas práticas de programação de “bons programadores”, eram identificadas algumas técnicas de design inteligentes que sempre apareciam mais ou menos de forma parecida para resolver problemas parecidos. Cada padrão era estudado e, voilá, junte vários destes e classifique-os e você tem um manual de “boas maneiras” para o desenvolvimento de software.

O benefício imediato, óbvio, é que ao se deparar com um problema de design, o desenvolvedor não precisa pensar numa solução do zero. Basta ir no compêndio de design patterns e procurar qual design resolve que tipo de problema.

Outro benefício indireto, mas igualmente importante, é trazer uma série de nomes para determinadas estruturas mentais, que facilitam a comunicação entre desenvolvedores. Ninguém precisa ficar explicando o que é um singleton se todo mundo já sabe o que é. Ganha-se tempo e leva-se a discussão um nível acima.

E daí você pode ter ferramentas que automatizam a geração destes códigos, discussões acerca das vantagens e desvantagens de cada pattern, e etc. Hoje em dia, existem patterns para praticamente todas as áreas específicas do desenvolvimento de software. É uma forma de reuso do conhecimento.

Mas como tudo na vida, nem tudo é perfeito.

Alguns anos atrás, eu estava conversando com um economista e falando dessa coisa de design patterns, e o cara mostrou uma cara de espanto, e falou: “que engraçado… em algumas situações na economia, pedimos para o aluno nunca procurar as soluções prontas, mas sempre tentar encontrar a solução por ele mesmo primeiro, para só depois recorrer à literatura… assim incentivamos a criatividade dos alunos e forçamos eles a pensarem…”

Pode parecer improdutivo, e de fato, na engenharia de software, é uma bela vantagem ter na manga uma série de soluções prontas que “funcionam comprovadamente” e não perder tempo reinventando a roda. Mas do ponto de vista criativo, assumir que os design patterns estão sempre certos, ou que são sempre a solução, também é uma faca de dois legumes.

A postura do inovador deve ser sempre questionadora. Haveria maneira melhor de resolver este problema? Este design pattern é realmente o mais adequado para a minha demanda? Quais são os fatores que poderiam levar este design a uma possível desvantagem? Quais tipos de problema poderiam advir do uso desta solução?

Se seu negócio é prazo, ficar pensando demais é perder tempo. Mas se seu negócio é inovar e criar soluções que sejam vantajosas diante do que é praticado em toda a indústria, nem sempre seguir o que existe pode ser a vantagem.

E no fim das contas, espírito crítico nunca faz mal a ninguém.