Tecnologia. Inteligente.

Há algum tempo que essa história de “Web 2.0″ tem levado a um renascimento das startups web. Há até quem diga que estamos vivendo uma nova bolha especulativa, repetição daquela dos anos 90. Bobagem. O volume de dinheiro envolvido nessa nova onda de criação de startups é uma fração do volume de 10 anos atrás e ainda não tem ninguém lançando ações em bolsa antes de conquistar o primeiro cliente.

A verdade é que está cada vez mais barato criar uma startup, especialmente se ela for voltada para a web. Todo o software necessário é gratuito. Hospedagem e banda são muito mais baratas que há 10 anos atrás, e com serviços de cloud computing como os Amazon Web Services e o Google App Engine, ninguém precisa mais construir um data center enorme e caríssimo. Você escala na exata medida da sua necessidade e, assume-se, do seu bolso. O custo para levar sua grande idéia que vai revolucionar o mundo para o mercado nunca foi tão baixo. Se você além de ter idéias revolucionárias souber programar, o custo principal é o seu tempo.

Isso é um enorme problema para os venture capitalists, que administram fundos de capital de risco, porque as startups precisam de muito menos investimento que antes. À primeira vista isso pode parecer uma vantagem para os financiadores, mas não é. VCs não escalam “para baixo” facilmente. Eles têm fundos enormes para investir, e uma capacidade limitada de aprovar e monitorar investimentos. Então, para um VC típico, simplesmente não faz sentido investir, digamos, R$100.000,00 em 100 empresas ao invés de investir R$10.000.000,00 em uma única empresa.

VCs continuam operando um um regime de poucos negócios com um montante alto por negócio, mas a indústria de TI não se encaixa mais tão bem nesse modelo. Isso é especialmente crítico no caso de web, que sempre foi onde a maioria dos investimentos e grandes sucessos ocorrem. Alguns fundos simplesmente mudaram de indústria, e estão agora investindo em coisas mais futuristas e que ainda exigem muito dinheiro de pesquisa e desenvolvimento, como nanotecnologia e energia renovável.

Mas algumas pessoas viram nisso uma oportunidade. A Y Combinator, fundada pelo pioneiro de web applications Paul Graham e amigos, é uma firma de investimento bem peculiar. Eles só investem em empresas nascentes (o chamado capital semente). Os investimentos seguem sempre um template. Ao contrário da maioria dos VCs, você não precisa conhecer um amigo do VC para receber investimento. Eles fazem seleções abertas duas vezes por ano e só investem nos melhores projetos submetidos nessas seleções. Os contemplados recebem o suficiente para viver por três meses. E os felizardos são obrigados a se mudarem para a mesma cidade onde os investidores estão (Cambridge, MA no verão Vale do Silício no inverno) durante esses três meses.

A idéia é que a Y Combinator oferece mais que o dinheiro (que não é grande coisa, mas por outro lado não custa muito em termos de participação acionária). Eles oferecem experiência (o Paul Graham vendeu a ViaWeb, sua startup, pro Yahoo por US$50 milhões anos antes da bolha estourar), contatos, séries de palestras com empreendedores famosos, e um dia de demo em que todo mundo apresenta suas idéias para outros investidores que podem, então, financiar a vida das novas empresas depois dos três meses.

Esse modelo diferente, embora novo, já levou a vários casos de sucesso. A Reddit foi adquirida pela Condé Nast, dona da Wired. A Auctomatic foi adquirida por US$5 milhões menos de um ano após seu lançamento. A Zenter foi comprada pelo Google há mais ou menos um ano. A estimativa dos sócios da Y Combinator é que as startups que eles financiam têm uma taxa de sucesso de 50%, o que é impressionante. O típico na indústria de capital de risco é 20%, no máximo 30% para os melhores fundos.

A visibilidade e os resultados obtidos pela Y Combinator inspiraram diversos grupos a criar firmas nos seus moldes na Europa, Canadá e outras partes dos Estados Unidos. São os Y Imitators ;-). Até agora, nenhum chegou a lugar algum. Eu acho difícil reproduzir o que a Y Combinator tem, e agora eles estão criando uma massa crítica de empresas investidas que estão amadurecendo e formando suas redes de contatos, ex-fundadores ricos que podem investir nas próximas gerações de startups, e experiência em como determinar, o mais cedo possível, quais projetos vão vingar.

Uma forma ainda mais peculiar de investimento é a da Prototype Invest. Eles não te dão dinheiro, dão software. Se você se empolgou com a possibilidade de criar uma startup revolucionária sem precisar levantar rios de dinheiro, mas não sabe nada de tecnologia para transformar sua idéia em produto, eles fazem isso pra você em troca de participação acionária. Aí nem o custo de desenvolvimento você tem. Não conheço os caras e não tenho a menor idéia da capacidade (ou seriedade) deles. Mas se funcionar é um redutor de barreira de entrada interessante.

E a Apple anunciou o iPhone 3G, baixou o preço de compra (mas a AT&T, que tem exclusividade nos EUA, aumento o preço dos planos, então no balanço ficou mais caro) e diz que fechou com parceiros em 70 países. A Claro vai vender o iPhone 3G no Brasil até o fim do ano. Ainda não se sabe quanto vai custar, se vem com fidelização obrigatória até a terceira geração e outros detalhes. Mas os viciados em gadgets estão em polvorosa. E tem muita gente de olho nas possibilidades de desenvolver software para o iPhone. Não é à toa. É um aparelho com potencial revolucionário, e já tem até fundo de capital de risco dedicado exclusivamente a financiar empresas que desenvolvam para o iPhone. O nome? iFund, claro…

Há quem diga que até o fim do ano que vem a Apple deve vender 15 milhões de iPhones no mundo todo. Não é pouco, mas é menos de 1.5% do número de telefones celulares vendidos por ano no mundo. Em 2007, foram vendidos 1.15 bilhões de telefones. Pode ser revolucionário com 1.5% de market share? Claro que pode, afinal é um produto high end e que atrai early adopters de tecnologia.

Mas esses números mostram uma outra possibilidade. De acordo com a venerável The Economist, ainda esse ano teremos mais de 3.3 bilhões de usuários de telefonia celular no mundo. Ou seja, mais da metade da população do mundo terá um celular. A expectativa da Portio, uma empresa britânica especializada em pesquisa de mercado celular e wireless, é que a penetração chegue a 75% da população mundial até 2011. Sabe aquela história que até servente de pedreiro tem celular hoje em dia? Pois é, daqui a pouco os serventes de pedreiro da África também vão ter.

Claro que a imensa maioria desses usuários está na chamada “base da pirâmide”. Gente pobre, pobre mesmo, com o aparelho mais barato possível e plano pré-pago. A inclusão dessa numerosíssima base da pirâmide no mercado de consumo é um dos grandes desafios de estratégia corporativa e de marketing desse começo de século, e os celulares mostram algumas idéias interessantes de como isso pode acontecer.

Um exemplo que eu adoro é o M-PESA, desenvolvido pela Vodafone e pela Safaricom, uma operadora no Kênia. É um sistema simples de mobile banking, no qual você transfere dinheiro via SMS. Sistemas de pagamento via celular como o Oi Paggo estão se popularizando no Brasil, e o Banco do Brasil já tem uma iniciativa de mobile banking. Mas o potencial transformador do M-PESA é que ele funciona com quem não tem conta no banco. Com quem é pobre e excluído demais pra isso.

Uma combinação óbvia de mobile banking e base da pirâmide é usar mobile banking para microcrédito. Reduz burocracia, permite uma dispersão maior dos fundos, e tem um mecanismo interessante de incentivo ao pagamento — pode-se deduzir uma fração de cada recarga do plano pré-pago feita pelo devedor. Se ele não pagar o empréstimo, o celular é bloqueado.

Essa é só uma possibilidade. Eu acho que, embora o iPhone seja um produto interessante e com grande potencial para inovação, o pessoal que pensa em criar startups devia olhar também pra base da pirâmide. É um mercado grande demais e, finalmente, os estrategistas corporativos estão inventando maneiras para deixar de ignorá-lo.

Imagine que você deseja abrir um negócio próprio, por exemplo, uma lanchonete. Sabe-se que grande parte do sucesso do negócio é devido à escolha do ponto comercial. Suponha que você tenha um mapa com a localização de todos os seus concorrentes. Qual seria um ponto ideal para a abertura da sua lanchonete? Para ajudá-lo a responder a essa pergunta, você pode utilizar o Diagrama de Voronoi.

Um Diagrama de Voronoi, nomeado assim depois que o russo Georgy Voronoi estudou sua versão n-dimensional em 1908, pode ser definido de uma maneira simples como:
Dado um conjunto S de pontos no plano, determinar para cada ponto s em S a região V(p) em que todos os pontos p da região estão mais próximos de s do que de qualquer outro ponto s’ em S. A figura abaixo ilustra um Diagrama de Voronoi. O que o diagrama indica é que, dentro da região amarela por exemplo, qualquer ponto (no plano) está mais próximo do ponto destacado da região do que de qualquer outro ponto destacado do plano. A complexidade do algoritmo é O(n log n).

No exemplo da lanchonete, os pontos destacados seriam as lanchonetes concorrentes e o plano seria a cidade (ou bairro, região, etc.). Com isso, você poderia verificar em qual local uma lanchonete concorrente cobre uma grande área, podendo ter um potencial para a abertura de outra. Claro que a sua decisão não deve ser baseada somente no diagrama. É preciso verificar o seu público-alvo, movimentação de pessoas na região, dentre outras coisas. Além disso, se uma região não possui concorrentes, não necessariamente significa que você é um gênio de ter identificado esse ponto primeiro. Pode ser que o local realmente não seja bom para esse tipo de negócio. Bom, mas isso não vem ao caso nesse post.

Durante minha iniciação científica sobre redes de sensores sem fio, publicamos um artigo utilizando Diagramas de Voronoi para identificar áreas de cobertura redundantes. Resumindo, identificávamos nodos sensores próximos uns dos outros pela área de Voronoi e esses nodos eram considerados redundantes, pois mais de um estavam cobrindo praticamente a mesma área. Assim, um deles poderia ser desligado para economizar energia e re-ligado novamente caso por algum motivo sua área esteja descoberta.

A idéia desse post era mesmo apresentar resumidamente o Diagrama de Voronoi. Talvez possa ser aplicado em algum caso específico dos leitores.

Ps.: Não me responsabilizo por decisões de escolha de ponto comercial

Estou de volta da XXXVII Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Bioquímica e Biologia Molecular (SBBq) que aconteceu em Águas de Lindóia – SP semana passada.

Desde que eu me enveredei por essa área científica, há uns 10 anos atrás, tenho ido frequentemente a congressos (mais ou menos um por ano em média). Muitos acham um saco, mas eu acho bom por quatro motivos:

• Conhecer pessoas - que trabalham com a mesma coisa que você e que fazem coisas completamente diferentes que você.
• Atualização.
• Quebra de rotina – que pode ser massacrante
• Conhecer novos lugares – é bom viajar, principalmente quando recebemos auxílio financeiro pra isso!

A SBBq tem uma seção só de bioinformática e daí dá pra tentar ver mais ou menos pra onde a área está se enveredando. Grosso modo, deu pra perceber, mesmo com o viés por ser um congresso de bioquímica, que as coisas estão migrando para a área de proteômica – eu vi diversos posters com modelagens 3D de proteínas e proteômica de um modo geral e nenhum sequer sobre microarrays, por exemplo.

Nesse congresso aproveitei para conversar com uma especialista em uvas. A garota se chama Caroline e é lá do Sul, mais especificamente do Instituto de Biotecnologia de Caxias do Sul – RS. O pôster dela me chamou atenção por se tratar de composição do extrato de uvas e eu queria saber a opinião dela sobre o resveratrol. Durante a conversa, deu pra perceber que ela estava bem por dentro do assunto (e depois deu pra saber por que: a moça tem diversos papers sobre estudos de compostos de uvas ).

Daí eu aproveitei pra perguntar se ela tomaria resveratrol em doses orais. A resposta foi bem incisiva: Não. Primeiro porque não existe nada realmente provado que o resveratrol combate o envelhecimento (apesar de proteger os camundongos contra doenças relacionadas a dietas hipercalóricas). E segundo porque as concentrações de resveratrol no vinho e suco de uva são muito menores do que doses orais de resveratrol puro – inclusive, algumas substâncias ditas antioxidantes em doses baixas, se tornam oxidantes em doses maiores, como é o caso da vitamina C.

Então, para os menos radicais, acho que o negócio é ficar só no suco de uva e vinho mesmo

Depois comento sobre o outro poster que eu vi que enfatiza os malefícios dos produtos da queima do diesel para células do sistema imune – seria uma propaganda para o biodiesel?

Antigamente era fácil decidir qual era o melhor processador para o seu computador: o melhor era sempre o mais rápido, e para saber isso bastava ver a velocidade do clock (relógio). É claro que um Pentium 100 MHz era mais lento que um Pentium 200 MHz, e ninguém contestava isso.

Na verdade a questão é muitíssimo mais complexa, já que a arquitetura de um processador é muito mais importante para definir seu poder de processamento do que o a freqüência de clock. Ao longo dos anos, técnicas de projeto que nos anos 1970 eram exclusivas de supercomputadores foram incorporadas aos processadores domésticos, tais como uso de pipeline longos, execução fora de ordem e especulativa. São mudanças na arquitetura que fazem com que um processador moderno como um Core 2 Duo, rodando a 1.8 GHz, seja mais rápido que um Pentium IV da geração anterior, com clock de mais de 3 GHz.

Recentemente uma outro critério apareceu para deixar tudo ainda mais complicado: o consumo de energia. Não adianta ter um notebook rapidíssimo se a bateria dele dura apenas uma hora. E o sucesso dos subnotebooks (ou “netbooks” como preferem alguns, notebooks com telas pequenas - 10″ ou menos - e muitas vezes sem disco rígido) como o Apple Macbook Air, Asus EEE PC e o Mobo (da brasileira Positivo) fazem com que o dilema poder de processamento x consumo de energia seja ainda mais importante.

As duas estrelas recém-lançadas nessa cena são os novos processadores x86 (isto é, compatíveis com programas para computadores comuns, capazes de rodar Linux e Windows) de baixíssimo consumo: o Intel Atom e o VIA Nano.

Ambos são quase perfeitos para os subnotebooks, com desempenho mais do que suficiente e pouca necessidade de refrigeração. O interessante é que os dois têm arquiteturas radicalmente diferentes!

O Intel Atom é uma volta às origens; especificamente, uma volta ao velho 486. Para reduzir consumo e complexidade o Atom deixou para trás técnicas como execução fora de ordem, execução especulativa e renomeação de registradores, tornando-o um processador bastante convencional (alguns diriam “antiquado”, mas definitivamente não é o caso). Isso faz com que o desempenho dele não seja tão alto quanto o de um processador moderno com o mesmo clock.

Essa estratégia já tinha sido explorada pela VIA em seus processadores baratinhos antigos (um bom exemplo sendo o C7). A partir das experiências com o C7 a VIA resolveu ir bem além do Intel Atom: o VIA Nano é um processador 64-bit superescalar muito mais sofisticado que o seu concorrente, capaz de realizar reordenação de instruções e previsão de desvios poderosa.

Note que tudo usado no VIA Nano já existe em processadores tradicionais da Intel e da AMD; a decisão de não incluir esses recursos no Atom foi deliberada, e tomada tendo em vista quase que exclusivamente o consumo de energia.

A pergunta que todos estão fazendo, claro, é quem vai ganhar a briga. Será que o aumento do desempenho do Nano vai justificar a provável menor autonomia ? Será que o Intel Atom vai ser rápido o suficiente para as aplicações que o mercado espera ? Recentemente a VIA demonstrou um Nano rodando Crysis, um jogo pesadíssimo feito para PCs convencionais, o que impressionou bastante a audiência. Do lado Intel, a mais nova estrela dos subnotebooks, o MSI Wind, vai ser um dos primeiros já com o Atom, possui tela de 10″ e HDD de 80 GB (ausente no EEE e Macbook Air) e será vendido a partir de 16 de junho por um preço extremamente atraente (US$ 399 a versão com Linux).

Certamente os próximos meses nos reservam algumas surpresas.

Está no ar o WikiProteins beta, que é parte de uma iniciativa iniciada anteriormente, o WikiProfessional. A idéia é a mesma do WikiPedia porém voltada para a anotação de proteínas.

A anotação é um processo de caracterização de proteínas, principalmente de sua função. Existem biólogos em constante processo de anotação de proteínas e genes. Esse processo pode se dar em intervalos curtos de tempo, como em projetos genomas, onde diversos novos genes são descobertos e precisam ser anotados. Ou como em projetos de longo prazo, como a anotação de todo o UniProt, por exemplo.

Em ambos os casos todos os tipos de informações sobre genes e proteínas tentam ser coletados, assim como dados de função, localização, informações estruturais, artigos científicos relacionados, etc. O WikiProteins provê exatamente esse tipo de informação de maneira editável por qualquer um.

É claro que foi necessário um esforço computacional inicial pesado pra reunir diversas informações de proteínas e genes em um único pool inicial pra servir de startup pro wiki. E os dados foram minerados de fontes bem confiáveis, como o PubMed, UniProt e BioMed Central.

Os autores fizeram uso de metodologias de text mining/data mining que demandaram a criação de um componente de software, denominado Knowlet. Os Knowlets, segundo os autores, “combinam múltiplos atributos e valores para os relacionamentos entre conceitos” (tradução minha). Mais sobre isso no paper da Genome Biology.

Só pra constar, eu andei testando o WikiProteins com uns genes que o Lúcio me passou Esses genes parecem ser relacionados com nefropatia em pacientes diabéticos. Mais especificamente o gene PCSK1, que é uma proteína neuroendócrina. O WikiProteins me retornou uma série de informações relevantes e minha impressão é que o site promete.

Infelizmente ele não me retornou exatamente o que eu queria saber - e isso eu obtive com o bom e velho Gene Cards :

…susceptibility gene for non insulin dependent diabetes (type II) and…”

Bom, acho que agora é hora de promover o site e editar o Wiki…

PS: Ah, esse post foi de dica de um amigo, o Durfan

Eu sempre gostei de ciência mais aplicada. Por exemplo, voltada pra descoberta de alguma nova droga ou para os efeitos de alguma substância sobre os seres vivos.

Acabo de voltar de um congresso de bioquímica (SBBq), em Águas de Lindóia – SP, e lá deu pra ver um punhado de pôsteres sobre trabalhos científicos bem aplicados. Mas teve um que me chamou a atenção porque tinha uma foto de uma avenida de São Paulo, cheia de carros e bastante poluída, como as fotos abaixo

Bom o pôster tratava dos efeitos do phenantrene ( um hidrocarboneto poliaromático que é um dos produtos da combustão do diesel) em neutrófilos humanos (células do sistema imunológico). A conclusão era de que a exposição ao phenantrene atuava inibindo a mobilidade e aumentando a mortalidade dessas células – ou seja, imunossupressão.

Uma nota interessante da autora do pôster foi a de que o phenantrene é expelido em grandes quantidades pela combustão do diesel, aparentemente em forma de pó. Ou seja, se moramos em grandes cidades, estaremos incondicionalmente expostos a grandes quantidades dessa substância. Não dá pra saber como seria o efeito do phenantrene se inspirarmos ou se nossa pele ficar coberta por ele, durante longos intervalos de tempo, pois não existem estudos sobre isso. Mas dá pra ter uma idéia do que acontece no sistema imunológico.

E aí eu me lembrei de uma nota técnica publicada recentemente pela Anvisa, sobre a quantidade de agrotóxicos proibidos para uso em alimentos no Brasil. A tabela é de dar medo, porque diz que 44% dos tomates e 40% dos alfaces testados possuíam agrotóxicos proibidos para uso ou em quantidades acima do permitido.

Paranóia ou não o engraçado é que eu percebi que nos dias subseqüentes à publicação alguns sites de notícias trouxeram artigos com títulos do gênero: “Comer tomates todos os dias faz bem pra pele” ou “Comer tomates combate o câncer de próstata”.

Assim como o phenantrene, e também muito esquisito, se pararmos pra pensar, é que não existem estudos sobre os efeitos da exposição crônica a baixas doses de agrotóxicos em seres humanos, apenas os efeitos agudos – neurotoxicidade e câncer, por exemplo.

E aí fica a pergunta: onde estão os estudos sobre o efeito prolongado da exposição a essas substâncias?

E melhor ainda, por que não adotar o biodiesel (cuja combustão não produz tantos compostos nocivos) e os alimentos orgânicos (que não foram expostos a agrotóxicos)?

Há algum tempo aqui no Blog, um post do Kenji chamou atenção para a categorização e recuperação de imagens. Com o aumento da oferta de câmeras digitais (cada dia melhores e mais baratas) e a farta disponibilidade de imagens na WEB (Picasa, Flickr e afins), a capacidade de humana de categorizar e buscar imagens tem diminuído rapidamente (quem nunca se esqueceu em qual pasta armazenou aquela foto perfeita?). Uma maneira de automatizar este processo é utilizar um sistema de Recuperação de Imagens com Base no Conteúdo - RIBC (em inglês Content-Based Image Retrieval).

Na abordagem RIBC, como nome indica, o próprio conteúdo visual é utilizado na análise da imagem. De maneira geral esta análise é realizada utilizando alguma técnica de Processamento Digital de Imagens ou Visão Computacional. Mas o que seria este conteúdo visual de uma imagem? De forma simples, é possível definir o conteúdo visual com base em atributos de baixo nível como cores, formas e texturas presentes na imagem.

Assim, para a categorização de uma base de dados visuais qualquer (como as fotos de suas últimas férias), algoritmos que, por exemplo, detectam correlações entre as cores, orientação em texturas ou formas presentes nas imagens são empregados na geração de vetores de características (feature vectors).

Consultas a uma base já categorizada podem ocorrer de várias formas:

• busca por exemplo, onde uma imagem de exemplo é fornecida. Tal imagem pode ser um desenho criado pelo usuário ou algum imagem pré-existente;
• busca por distribuição de cores, onde a distribuição de cores esperada é fornecida (60% azul e 40% verde representando imagens panorâmicas com o horizonte ao fundo);
• busca por formas, onde a forma desejada é fornecida (como o formato de um automóvel);

A recuperação da informação visual é, então, realizada pela comparação entre os vetores de características da base e aquele obtido da consulta.

Uma das aplicações mais interessante desta tecnologia, e que serve para ilustar o seu uso, pode ser encontrada no site do Museu Hermitage de São Petersburgo, Rússia. Desenvolvido em parceria com a IBM, o site possibilita ao visitante virtual pesquisar a grande coleção de arte do museu utilizando o sistema QBIC de recuperação de informação visual. Consultas por distribuição de cores e por desenho de exemplo são permitidas e os resultados são bastante interessantes (veja um exemplo nas imagens abaixo).

Consulta

Resultado

A RIBC é um campo de pesquisa ainda em aberto e muito desafios não possuem soluções satisfatórias como, por exemplo, a realização de consultas semânticas como “fotos de cachorros”. E, exatamente por isso, é uma área tão interessante ;-).

Na semana passada saiu uma notícia no site da Folha que achei muito engraçada. OK não era assim tão engraçada mas era, no mínimo, curiosa. O avião onde voava o Tony Blair foi interceptado por caças israelenses por engano (veja a nota publicada no site da Folha). Além do fato em si soar meio bizarro, o que achei particularmente divertido foi o teor contido nas entrelinhas da explicação dada para o ocorrido:

“Um novo sistema teria sido implantado nos últimos meses para identificar aviões suspeitos, e as forças israelenses estão em alerta depois que o grupo radical islâmico palestino Hamas utilizou uma aeronave para derrubar um muro na fronteira com o Egito, há cinco meses. A imprensa britânica lembrou que o sistema de defesa aérea de Israel é um dos mais rigorosos do mundo, e que seus aviões de guerra respondem muitas vezes a alarmes falsos.”

Posso até estar enganado mas gosto muito da idéia de imaginar que eles têm um sistema capaz de identificar aviões hostis ou que representam risco. Um sistema desses obviamente seria heurístico e estaria sujeito à famigerada taxa de acerto. Ou seja, ele funciona bem e identifica corretamente aviões suspeitos com uma taxa de acerto de X%. No caso do avião do Tony Blair, o sistema teria dado um falso positivo.

Quando se está tentando resolver um problema do “mundo real” usando técnicas de inteligência artificial ou heurísticas é muito comum se negligenciar o aspecto da taxa de acerto esperada no funcionamento do sistema e das conseqüencias dos erros esperados quando eles acontecerem (e eles vão acontecer). Na minha opinião esse tipo de negligência é mais ou menos como desenvolver um software convencional sem se preocupar com a qualidade de sua interface ou com sua usabilidade. Ou seja, você corre o risco de desenvolver um sistema que tem um bom conteúdo mas que não serve para nada na prática!

Tomando esse exemplo hipotético do sistema de defesa israelense, suponha que os responsáveis pelo seu desenvolvimento tivessem duas alternativas para o método de reconhecimento. Uma cujo funcionamento esperado fosse:

• Se a aeronave for realmente hostil, a probabilidade do alarme ser disparado é 99,9%
• Se a aeronave não for hostil, a probabilidade do alarme ser disparado é 1%

E outra cujo funcionamento esperado fosse:

• Se a aeronave for realmente hostil, a probabilidade do alarme ser disparado é 80%
• Se a aeronave não for hostil, a probabilidade do alarme ser disparado é 0,01%

Qual método é melhor?

A resposta para essa pergunta não faz sentido se você não considerar a estratégia geral da defesa israelense e seus objetivos com o sistema bem como os custos relacionados ao disparo de um alarme dessa natureza (tirar 2 ou 3 caças do chão para interceptar uma aeronave custa dinheiro além de pontos negativos de publicidade no caso de um falso alarme). Desconsiderar essas questões podem invalidar completamente a escolha do método, por melhor que sejam os argumento científicos que embasam a escolha.

É esse tipo de coisa que torna difícil transformar novidade científica em inovação. Por definição a inovação tem de estar incluída dentro de um contexto de uso no mundo real, fora de um laboratório de pesquisa. Meu exemplo hipotético pode parecer óbvio mas esse padrão pode se repetir em diversas situações onde a escolha não é tão simples, e nesses casos ser sensível a esse tipo de variável é o que muitas vezes diferencia uma empresa de inovação que tem um produto de sucesso de outra que não tem.

Richard Wettel é um estudante de doutorado na Suíça, e desenvolveu uma tecnologia bem interessante para visualização de bases de código. O CodeCity usa a metáfora de cidades para apresentar os componentes de uma base de código orientada por objetos de forma tridimensional, bem bonitinha. Classes são prédios e pacotes são os bairros. Diversas métricas, como tamanho, complexidade e outras podem ser representadas como características dos prédios (altura, cor, e assim por diante).

Não sei se serve pra alguma coisa útil, mas que é bonitim é. Abaixo, o CodeCity visualizando o próprio código: