Ben Goertzel fala de AGI (Artificial General Intelligence) na Fastforward Radio

A notícia e o mp3 com a discussão no Talk Show estão disponíveis para download em

http://ieet.org/index.php/IEET/more/ffr0809/

O programa tem cerca de 1 hora e meia e conta com a participação de Eliezer Yudkowsky, James Hughes e, claro, Ben Goertzel.

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Microfluídica na prática

O excelente post do Murilo sobre fluídica comentou, brevemente, sobre o uso de computação líquida para diagnósticos. Empresas inovadoras na área de saúde estão trabalhando nos chamados “labs on a chip”, que são pequenos dispositivos baseados para diagnóstico de uma ou mais doenças, em geral com base em uma pequena amostra de sangue ou saliva.

Em áreas remotas de países em desenvolvimento, dificilmente há equipamentos e profissionais de saúde com condições adequadas para o tratamento da população. Exames periódicos então, nem pensar. Por isso, muitas fatalidades são causadas por doenças facilmente tratáveis, mas que não são diagnosticadas até que seja tarde demais. Daí o investimento de pesquisadores e empresas em tecnologia que facilite e barateie o diagnóstico de doenças comuns o mais cedo possível.

A Diagnostics for All, uma startup americana criada por pesquisadores do MIT e de Harvard, criou um chip desses com diversos aspectos interessantes:

  • O chip usa microfluídica para direcionar o movimento de uma amostra de sangue para diversos pontos onde reagentes químicos específicos estão depositados para o diagnóstico de cada doença. Assim, não há a necessidade de energia para execução dos testes.
  • Os diagnósticos são visuais: se uma doença é detectada, um pedaço do chip muda de cor. Assim, não é preciso equipamento nem pessoal especializado para análise da amostra de sangue. O próprio paciente pode interpretar seu exame, como naqueles kits de gravidez de farmácia.
  • O chip é feito de *papel comum*, o que torna sua produção muito mais barata que a de chips feitos de materiais tradicionais, e facilita seu armazenamento e distribuição em lugares remotos.

Chip de Diagnóstico

A Diagnostics for All ganhou um prêmio de inovação de US$100 mil em 2008, numa prestigiosa competição de planos de negócios organizada pelo MIT. Ah, eles são uma organização sem fins lucrativos, e foi a primeira vez que essa c0mpetição teve um vencedor desse tipo. O chip ainda não está no mercado, mas o potencial é enorme.

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Fluídica: Computação a Água

No meu artigo anterior falei sobre a idéia de computadores completamente mecânicos, falando um pouco da Máquina de Turing (um modelo matemático de um computador abstrato) e das Máquinas Diferencial e Analítica de Charles Babbage (inclusive sobre implementações em LEGO). Depois que publiquei me lembrei que poderia ter citado também o Mecanismo de Anticítera – então agora remeto vocês para o artigo sobre ele escrito pelo amigão Kentaro Mori.

Depois dos computadores mecânicos, no final eu prometia falar de computadores fluídicos – computadores sem partes móveis em que o fluxo de elétrons é substituído por fluidos como ar, água ou óleo, com tubos, canos e mangueiras ao invés de fios. Ao assunto, então!

Fluídica na Ficção Científica

Provavelmente o primeiro contato com de muita gente com a idéia foi assistindo ao clássico Rollerball – Os Gladiadores do Futuro (1975). No filme existe Zero, um supercomputador fluídico baseado em lógica fuzzy que armazena toda a informação de todos os livros do mundo:

rollerball

Livros, livros ? Mudaram completamente. Todos foram transcritos. Toda a informação está aqui. Temos o Zero, é claro. Ele é o cérebro central, o cérebro do mundo. Mecânica de fluidos, fluídica. Ele é líquido, vê ? Suas águas tocam todo o conhecimento do mundo. [...] Ele flui por todos os nossos sistemas de armazenamento. Ele considera tudo. Tornou-se tão ambíguo hoje em dia que parece não ter certeza de nada.

Hoje em dia, mesmo sem o Zero é fácil encontrar o trecho de Rollerball em que Zero aparece (vídeo em inglês, sem legendas em português) e também o script original do filme.

Rollerball é 1975, e na época a Fluídica estava bombando – uma quantidade enorme de verbas foi investida em sua pesquisa, nos Estados Unidos (falaremos disso mais tarde) – e provavelmente por isso ela foi a tecnologia escolhida para aumentar a suspensão de descrença do filme.

Água x Elétrons

Quando estudava eletrônica (e até hoje, quando preciso explicar pra alguém) eu costumava imaginar que os elétrons se comportavam como água. Carga elétrica (em Coulombs) virava quantidade de água (em litros). A corrente (em Ampère, Coulomb por segundo) virava o fluxo de água (litros por segundo). A tensão da corrente (em Volts) é equivalente à pressão da água, e a resistência de um fio, à espessura do cano que transporta o líquido.

Uma bateria armazena energia potencial química, que causa uma diferença de potencial elétrico nos terminais (que faz com que a corrente elétrica circule). No nosso exemplo didático, temos uma caixa d’água, e a diferença de pressão entre a caixa d’água e um cano no térreo é o potencial que coloca a água nos canos em movimento (usando a energia potencial gravitacional). Quando você abre a torneira (o interruptor) a diferença de pressão (potencial) faz com que a água (elétrons) fluam da caixa d’água (pólo positivo) pelo cano (fio) até o ralo (pólo negativo / “terra”).

Pensar desse jeito torna o básico que se aprende de eletrônica e eletricidade no ensino médio algo bem concreto – a maioria das pessoas já brincou mais com mangueiras de jardim e torneiras do que com fios e baterias. Fica fácil entender porque uma tensão (pressão d’água) muito alta danifica um aparelho (ao ligar um aparelho 110V numa tomada 220V) mas uma bateria com capacidade de fornecer muita corrente não danifica aparelhos de baixo consumo (você simplesmente tem mais água na caixa d’água).

De qualquer forma, eu imaginava que esse raciocínio era só um recurso didático, e não poderia ser aplicado em nada mais sofisticado. Por exemplo, eu sempre imaginava torneiras – dispositivos mecânicos, móveis, que controlam o fluxo, da mesma forma que interruptores fazem com a corrente elétrica. Mas o mais interessante da eletrônica (pelo menos pra mim, na época) era usar a eletricidade para controlar eletricidade: usando um transistor (o amplificador mais simples que existe) uma corrente elétrica de baixa intensidade controla uma corrente elétrica muito mais forte (e.g. a corrente baixíssima induzida por um microfone controla a corrente muito mais alta consumida pelas caixas de som enormes no seu show de rock preferido).

Descobri que meu problema era fazer um transistor de água. Anos mais tarde eu iria aprender como fazer um, lendo sobre uma feira de ciências de 1962!

Os Circuitos de Água de Murray O. Meetze, Jr.

Em 1962, o estudante de segundo grau Murray O. Meetze, Jr, ganhou a Feira Nacional de Ciências de 1962, nos Estados Unidos. O projeto dele era o equivalente a uma válvula triodo a água, sem partes móveis. A válvula triodo foi aposentada há décadas; hoje em dia ninguém a usa (exceto uns poucos audiófilos, entusiastas de rádios e TVs antigos, ou interessados em aplicações muito específicas). Ela foi substituída pelo seu equivalente de estado sólido (feito apenas com metais semicondutores, sem necessidade de tubo de vidro a vácuo), o transistor.

Certa vez, completamente por acaso, eu me deparei com uma longa reportagem numa Scientific American da época, descrevendo o tabalho de Meetze. Eu fiquei maravilhado; as soluções dele eram incrivelmente simples, e com elas daria pra aumentar meu “laboratório fluídico imaginário” de uma forma que não achava que seria possível. Além do transistor, Meetze mostrava como fazer um flip-flop (ou multivibrador bi-estável) fluídico, o equivalente a um bit de memória RAM, e também um amplificador (com funcionamento igual ao de um amplificador eletrônico de som).

meetze-flipflop

Depois de vários anos procurando, enquanto me preparava para escrever esse artigo eu encontrei novamente a deliciosa matéria da Scientific American. A qualidade do scan está bem baixa, mas a leitura é recomendadíssima. Uma curiosidade: a página sobre Fluídica da Wikipedia em inglês cita Murray O. Meetze como criador da válvula triodo fluídica, mas não dá referências! Vou tentar editar o post para incluir isso, mas é preciso uma correção: o próprio Meetze diz à Scientific American que a tecnologia havia sido desenvolvida pelo Diamond Ordnance Fuze Laboratories, do exército americano, mas quase tudo era confidencial na época.

Com transistores fluídicos eram possível criar portas lógicas fluídicas. Com portas lógicas e flip-flops, a única coisa que impedia a construção de um computador completamente fluídico era o tamanho ! Aliás, recentemente um estudante do MIT pôs a mão na massa e resolveu fazer algo parecido, usando – é claro – peças de LEGO! O projeto, bem simples, foi feito com fins exclusivamente didáticos – bem alinhado com o que me despertou o interesse por fluídica (e também com o trabalho de Meetze).

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Ao revisar esse artigo, o Kentaro me falou de um outro tipo de computador baseado em água, o MONIAC. Ele também foi construído originalmente com fins didáticos, mas era capaz de fazer simulações bem complexas da economia do Reino Unido. O MONIAC é um computador analógico que usa quantidade de água para representar os dados, como os integradores a água da União Soviética dos anos 1930, que eram capazes de resolver equações diferenciais parciais não-homogêneas – se você sabe o que é isso vai entender a importância da coisa! Mas o MONIAC era baseado em hidráulica, não em fluídica. A diferença é que sistemas hidráulicos têm várias partes móveis, mecânicas – êmbolos, pistões, “torneiras”, etc.  – uma abordagem bem diferente da fluídica, onde só o que se move é o próprio fluido.

A Fluídica nos Anos 1960-1980

Assim como eu, muita gente ficou animadíssima com as possibilidades que a Fluídica trazia. Nos anos 1960 e 1970 computadores eletrônicos eram frágeis, caros e lentos, e a robustez e simplicidade dos circuitos fluídicos era muito atrativa. Esse entusiasmo é fica claro ao ler artigos da época, publicados em revistas como Popular Mechanics e Popular Science. O divertido é que o conteúdo integral dessas revistas está disponível on-line, gratuitamente; o Google, mesmo sem tecnologia fluídica, faz o papel do Zero de Rollerball, hoje em dia! :-) Além disso, os artigos são extremamente acessíveis, explicando de forma bem clara o funcionamento dessa Fluídica de primeira geração.

Na época falavam-se, por exemplo, de circuitos fluídicos para controlarem o câmbio automático e a injeção de combustível em automóveis (ao invés da moderna injeção eletrônica que temos hoje), e substitutos fluídicos dos giroscópios dos sistemas de navegação pré-GPS.

Fluídica: Como Ensinaram uma Corrente de Ar a Pensar. Popular Science, junho de 1967

Controle Potência com Fluido. Popular Mechanics, julho de 1967

coanda

Mais tarde, outras aplicações envolviam aviônicos e circuitos de controle de mísseis e aviões militares; a idéia é que no caso de um ataque nuclear, o pulso eletromagnético gerado pelas bombas danificaria qualquer aparelho eletrônico, tornando impossível o vôo de caças aerodinamicamente instáveis. Caças aerodinamicamente instáveis precisam de auxílio de computador o tempo todo durante o vôo; um dos primeiros exemplos famosos foi o Grumman F-14 Tomcat, cujo ângulo das asas e outras superfícies de vôo é controlado por um dos primeiros microprocessadores eletrônicos integrados (desenvolvido secretamente antes do histórico Intel 4004).

Em 1985 a mesma Grumman investia pesadamente em sistemas fluídicos de controle de vôo, e nem tudo ficou só na especulação ou em projetos militares de pesquisa; chegaram a ser produzidos modelos do Honda Accord com esses sistemas de navegação, por exemplo.

Fluídica: Computação sem Eletrônica. Popular Science, fevereiro de 1985

Mas apesar do oba-oba a Fluídica nunca obteve o sucesso previsto, muito provavelmente por causa do avanço rápido da eletrônica. Válvulas eram caras e frágeis, mas com o advento do transistor e, mais tarde, do circuito integrado tornou-se possível o uso de eletrônica em cenários muito mais críticos e extremos, e o chão de fábrica foi um dos primeiros alvos. A velocidade dos circuitos eletrônicos – milhares ou milhões de vezes superior a dos fluídicos – foi outro fator decisivo para a tecnologia ser esquecida ou relegada a nichos muito específicos.

1990s: Microfluídica

A Fluídica clássica não cumpriu todas as promessas, mas nos anos 1990 surgiram vários produtos baseados na sua prima de menor escala, a Microfluídica. A diferença está na escala: circuitos cujos dutos são da ordem de micrômetros (e não milímetros ou centímetros) apresentam comportamentos muito diferentes, porque nessa escala efeitos antes desprezíveis como tensão superficial e fluxo laminar tornam-se importantíssimos. Essa escala menor permite, por exemplo, que construam circuitos fluídicos “digitais”, em que se manipulam não um fluxo contínuo de fluido mas minúsculas gotas individuais.

Uma das tecnologias mais populares que foram muito influenciadas pela microfluídica foram as células de combustível. Células de combustível produzem eletricidade diretamente a partir de oxidante e combustível (oxigênio e hidrogênio, na maioria das vezes), sem a necessidade da tradicional combinação de motor a explosão e gerador elétrico (como nos carros). A microfluídica é usada para controlar o fluxo de oxidante e combustível, tornando essas células muito mais eficientes.

Mas, de longe, a aplicação de microfluidica que mais me interessa são os microarrays de DNA. Microarrays são chips, produzidos por processos microfluídicos, que contém milhares de fragmentos de material genético, organizados em forma de matriz. Quando se deposita material genético nesse chip, ele identifica exatamente quais trechos de material genético – quais genes – estão ativos naquela amostra. Isso permite a criação em larga escala de perfis de expressão genética, ou seja, perfis que mostrem quais genes do DNA estão “funcionando” num determinado momento. Simplesmente saber a seqüência de genes de um organismo (o objetivo do projeto Genoma) não é tudo; é muito mais importante descobrir como esses genes interagem entre si e a dinâmica deles ao longo da vida. Doenças, atividade física e intelectual, e vários outros fatores ativam e desativam a expressão genética em questão de horas, e os microarrays permitem que se tire uma “foto” dos genes em atividade.

Aqui no Vetta Labs trabalhamos há vários anos desenvolvendo software para análise de perfis de expressão genética produzidos por experimentos com microarrays. A maior parte desse esforço é feito em conjunto com a empresa americana Biomind, e desse esforço surgiu também um projeto opensource de ferramentas de bioinformática, o OpenBiomind, cujo principal mantenedor é o amigão Lúcio “Dr. Omni” Coelho.

O Futuro: Nanofluídica

Quando reduzimos ainda mais a escala saímos da microfluídica e entramos em algo ainda mais complexo, a nanofluídica. Agora os “canos” dos circuitos fluídicos são tão pequenos que sua espessura pode ser medida em moléculas dos fluidos que passam por eles (são usados, por exemplo, nanotubos de carbono). Nessa escala a noções como viscosidade e as propriedades elétricas das moléculas envolvidas são completamente diferentes do que se observa em circuitos fluídicos e microfluídicos, produzindo efeitos extremamente interessantes, como a dupla camada elétrica produzida usando nanocapilares.

As pesquisas em nanofluídica despertam muito interesse hoje; os planos são o desenvolvimento, por exemplo, de “laboratórios em um chip”, um circuito nanofluídico e microfluídico capaz de realizar uma série de experimentos bioquímicos de forma autônoma, usando amostras reduzidíssimas de material. Esses laboratórios poderiam ser utilizados em diagnóstico de doenças, monitoramento e análise de ambientes, aplicações de segurança como detecção de armas químicas e explosivos.

A Fluídica não é mera curiosidade histórica ou recurso didático. Como a maioria das tecnologias, as previsões feitas a respeito de como ela seria utilizada se mostraram bem distantes da realidade; ao mesmo tempo, as aplicações reais desenvolvidas acabam se mostrando ainda mais fantásticas e interessantes que os sonhos dos primeiros pesquisadores.

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Google Summer of Code 2009

Aqui no Vetta Labs são desenvolvidos vários projetos da Novamente, e com isso temos bastante contato com o Singularity Institute for Artificial Intelligence (SIAI). Desde o ano passado o SIAI é um participante do Google Summer of Code, um programa que paga bolsas (US$ 4000) para estudantes do mundo todo trabalharem em projetos de código aberto e software livre durante o as férias do verão americano (daí o nome).

Os estudantes são orientados por mentores ligados às  organizações participantes. No GSoC 2008 fui mentor do projeto OpenBiomind-GUI, que desenvolveu uma interface gráfica para um conjunto de ferramentas open source para bioinformática. Outro colega, Lúcio de Souza Coelho, também participou como mentor. Foi uma experiência muito interessante e gratificante.

E agora foram abertas as inscrições para o Google Summer of Code 2009! Estudantes no final da graduação e em pós-graduação podem participar, submetendo propostas baseadas nas idéias sugeridas pela organização, que incluem projetos em inteligência artificial e robótica  (OpenCog), processamento de linguagem natural (Link Grammar e RelEx), bioinformática e outros temas.

As propostas são avaliadas pelos mentores e outros membros do grupo, e as melhores são aceitas no programa. Ano passado houve 70 propostas para 11 vagas. A data limite para submissão de propostas é 3 de Abril.

A página principal do GSoC tem todas as informações necessárias:

http://socghop.appspot.com

A página do SIAI no Google Summer of Code, especificamente, é a seguinte:

http://socghop.appspot.com/org/show/google/gsoc2009/opencog

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Crise, tecnologia e inovação

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.

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Trabalho da Biomind agora é capítulo de livro

From: Jamie Cuticchia
Date: Tue, Mar 10, 2009 at 9:30 AM
Subject: CAMDA 2006

We are pleased to announce that Method of Microarray Data Analysis VI has been published.  The citation to the book is:

McConnell, P, Lim, S., and A.J. Cuticchia,  Methods of Microarray Data Analysis VI.  (Scotts Valley, California:  CreateSpace Publishing, 2009).

Thank you for your participation in the conference and your submission
to this publication.

A.  Jamie Cuticchia, PhD
Duke University Medical Center

Parabéns Biominders :-)

O blog anda quieto, a gente sabe. É que estamos atolados de serviço.

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Computadores Mecânicos feitos com LEGO

Costumo dizer que a palavra preferida de cientistas da computação é abstração: de sistemas complexos de software até o nível mais baixo no hardware, quase tudo que fazemos tem a ver com abstrair os detalhes do nível abaixo para realizar de forma simples tarefas no nível superior. Ao acessar à Internet com seu browser, por exemplo, você não precisa fazer a menor idéia de como a informação é transmitida por cabo, linha de telefone ou rede sem fio.  Abstraímos esses detalhes dizendo que estamos apenas conectados à Internet.

E, se fosse pra escolher a abstração preferida dos cientistas da computação, eu diria que é a Máquina de Turing (proposta pelo genial Alan Turing em 1936). Todo computador – do seu celular ou videogame até o maior supercomputador do mundo – pode ser visto como uma Máquina de Turing. Ela é um modelo matemático simplificado do que é um computador. Qualquer programa de computador pode ser reescrito para ser executado por uma máquina de Turing.  Provar que é impossível resolver um problema usando uma Máquina de Turing é provar que nenhum computador é capaz de resolver esse problema.

A Máquina de Turing é uma abstração, um conceito – não existe de forma concreta. Quando você constrói um computador, você está implementando parcialmente uma máquina de Turing (a Máquina de Turing ideal tem memória infinita). Ela segue regrinhas simples: os programas e os dados são escritos numa fita (imagine uma fita de papel ou uma fita magnética) e a máquina lê as instruções e os dados da fita, toma decisões simples, e escreve os resultados na fita. Seu computador lê do disco rígido ou da rede, e mostra informações na tela, mas no fim das contas funciona como se lesse ou escrevesse da fita (ou seja, a fita é uma abstração dos dispositivos de entrada, saída e armazenamento).

Recentemente fez sucesso (pelos tradicionais 15 minutos) um vídeo de uma Máquina de Turing feita de LEGO, mostrado abaixo.

Eu disse que todo computador é uma Máquina de Turing; isso significa que alguém construiu um computador de verdade, completamente mecânico, apenas com pecinhas de plástico ? Estamos acostumados a computadores eletrônicos; será possível um computador mecânico, movido a manivela ?

Infelizmente, não. A tal da Máquina de Turing de LEGO é só uma brincadeira, uma ilustração, é uma máquina de Turing de mentirinha. Quem controla todo o movimento da máquina é na verdade um pequeno microcomputador eletrônico, um módulo do LEGO Mindstorms. Ora, o microcontrolador dos Mindstorms é uma implementação eletrônica da Máquina de Turing, então nossa esperança de um computador não-eletrônico feito de LEGO foi por água abaixo!

Mas não desanimem ainda. Várias décadas antes do Alan Turing, Charles Babbage, um inventor do século XIX, propôs dois mecanismos interessantíssimos, a Máquina Diferencial (ou Máquina de Diferenças) e a Máquina Analítica. As duas eram completamente mecânicas, parecidas com um relógio extremamente complexo, e projetadas para serem movidas por um motor a vapor (ou qualquer outra coisa capaz de girar uma manivela).

A Máquina Diferencial era capaz de realizar cálculos matemáticos bastante complexos. Ela chegou a ser construída na época, mas Babbage nunca conseguiu terminá-la. Muitos anos depois, especialistas completaram uma Máquina Diferencial seguindo as plantas originais, e mostraram que ela realmente funcionava. Esse modelo completo pode ser visto no Museu de Ciências de Londres (que aliás é um passeio espetacular pra quem estiver visitando a Inglaterra – eu passei um dia inteiro lá).

Já a Máquina Analítica nunca saiu do papel – pelo menos não da forma imaginada por Babbage. A Máquina Analítica seria um computador programável completo, totalmente mecânico, nos moldes da Máquina Diferencial. Era, portanto, uma Máquina de Turing mecânica – algo espetacular e tão complexo que mesmo hoje em dia não é viável implementá-la, apesar de todos os conceitos importantes terem sido corretamente planejados por Babbage. A primeira implementação real de uma Máquina Turing – ou seja, o primeiro computador – só veio muitos anos depois, com o advento dos componentes eletrônicos e eletromecânicos.

E o LEGO ? Bom, a máquina de Turing em LEGO é de brincadeirinha, e uma Máquina Analítica mecânica nunca foi construída. Mas teve gente que construiu uma Máquina Diferencial de LEGO, um feito genuinamente incrível! Não é um computador de verdade, mas é o mais próximo que já se chegou disso com mecanismos de plástico:

Máquina Diferencial em LEGO

Máquina Diferencial em LEGO

Acharam bizarro ? Aguardem então meu próximo artigo, em que quero falar de computadores a água. E não estou falando de usar água para fornecer energia a computadores mecânicos ou eletrônicos, mas sim de usar água ao invés de elétrons, e canos ao invés de fios, num dispositivo sem partes móveis. Depois da Mecânica e da Eletrônica, chegou a vez Fluídica!

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Uma fábrica na sua mesa: impressão 3D open source

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.

NexusOutro 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.

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Web semântica, sem enrolação

Hoje me pediram para explicar o que era a tal web semântica. A pegadinha é que se queria uma resposta “sem frescuras”, “sem enrolação de marketing” e com exemplos concretos. Esse artigo é uma tentativa de abordagem bem informal desse assunto.

A web que a gente conhece é feita para ser acessada por pessoas. A informação é organizada de forma que fique esteticamente agradável, num formato familiar aos usuários. Usabilidade é fundamental, mas cria um problema: o que é fácil de ser entendido por humanos não é compreendido por computadores.

Tome como exemplo as suas lojas preferidas na Internet. Os produtos, preços e condições de pagamento são mostrados de forma a chamar a sua atenção. Cada loja faz isso de uma forma diferente. Se você está comparando preços de uma dúza de lojas você vai ter que fazer uma dúzia de buscas, e manualmente copiar e colar isso numa planilha, para só então “digerir” esses dados.

Alguns sites fazem isso automaticamente, mas mesmo esses formatam os resultados para pessoas; escrever um programa que acompanha o preço de alguns produtos todos os dias acessando um site assim dá bastante trabalho (recentemente dei umas dicas para um amigo que fez isso).

A idéia da web semântica é ter toda essa informação disponível não apenas para pessoas, mas também num formato fácil de ser processado por computadores (imagine acessar os preços de todas as lojas da web como se acessa uma planilha eletrônica ou um banco de dados!).

No início acreditava-se que isso se tornaria realidade quando cada criador de conteúdo na web formatasse seus dados de forma estruturada. O HTML comum, usado com fins puramente visuais, daria lugar a linguagens e tecnologias mais rígidas (XML, RDF, OWL, etc.), e seriam disponibilizandas formas de acesso automatizado aos dados (semantic web services, por exemplo).

Só que o progresso nesse sentido tem sido lento: basicamente dá muito trabalho e ninguém tem muito interesse em fazer isso. Lojas não gostam quando seus preços são comparados com o das outras! :-). Há soluções específicas bastante bem-sucedidas, mas não são tão conhecidas do grande público.

Uma tentativa de atacar o problema por outro lado é usar software que consegue transformar informação formatada para pessoas em informação estruturada, automaticamente ou com ajuda do usuário.

Um exemplo desse último caso é o PiggyBank / Solvent, código livre desenvolvido no MIT.

Logo do Piggy Bank

O Solvent é uma extensão pro Firefox que deixa qualquer usuário médio criar (“quase” só visualmente) um código JavaScript que extrai informação de uma página (um scraper).

Com o Solvent (ou outras ferramentas parecidas) você pode capturar os produtos e preços de uma loja virtual, ou as notas de um jogo num site de reviews, ou endereços de agências na página do seu banco, por exemplo. Ele converte informação organizada visualmente para humanos em informação estruturada acessível por computadores.

O PiggyBank é um banco de dados estruturado para armazenar as informações extraídas pelo Solvent. Assim, se todo mundo contribui com scrapers para diferentes sites, o PiggyBank fica cheio de informação facilmente recuperável.

Ainda que para a web a coisa ainda não dê muito certo, isso numa intranet grande ou com fins específicos pode ser muito útil. Eu investiguei bastante a fundo esse tipo de ferramenta enquanto trabalhava para melhorar a busca e o atendimento aos usuários do portal do condado de Miami-Dade, na Flórida.

A partir do momento que as informações da web estão disponíveis num formato estruturado (num banco de dados, planilha ou arquivo XML, por exemplo), fica fácil pensar em um monte de aplicações interessantes.

Por exemplo, seria possível criar um agente inteligente que monitorasse milhares de lojas detectando variações de preço de produtos em que você está interessado. Poderíamos juntar informação geográfica das lojas com informação dos preços e das opiniões de usuários (cada um desses dados vindo de sites diferentes) e mostrar tudo isso no Google Maps, com gráficos feitos com a Google Visualization API – dando uma idéia de como um produto é aceito em diferentes locais, e como o preço influencia nisso.

Obviamente  a idéia central da web semântica não está restrita à implementação específica de um subconjunto dos aspectos dela que o PiggyBank / Solvent provê, nem a tecnologias específicas tradicionalmente associadas a ela. É muito mais um conceito do que uma implementação ou produto propriamente dito.

Os mashups – “misturas” inteligentes de informações de diferentes fontes para criar uma aplicação web ou site original – tão em moda hoje em dia, são materializações bem concretas do conceito de web semântica, sem necessariamente usar nenhuma das tecnologias tradicionalmente associadas a ela. Eles mostram que quando é possível ter acesso uniforme a diversas fontes de informação o resultado final pode ser surpreendente.

Um exemplo recente: misturando-se informação geográfica com pesquisas no Google de sintomas de gripe é possível criar um detector de epidemias de gripe que avisa com duas semanas de antecedência quando uma epidemia de gripe vai chegar em determinado local!

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Vetta Labs no SBGames 2008

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 ;-)

Inovação, Inteligência Artificial, Mundos Virtuais 0 Comentários

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