Inovação: Supercomputador da IBM é usado para criar receitas

O computador Watson, da IBM, venceu campeões do programa de perguntas e respostas “Jeopardy”, há dois anos. Mas será que ele conseguiria criar algo saboroso na cozinha?

Esta é apenas uma das perguntas que a IBM vem fazendo enquanto tenta expandir sua tecnologia de inteligência artificial e transformar o Watson em algo que faça sentido comercial.

A empresa está apostando que poderá criar um bom mercado levando a tecnologia do Watson a outros campos. Os usos demonstrados a analistas de Wall Street num recente encontro em seu Centro de Pesquisas Almaden, em San Jose, Califórnia, incluíram ajudar a desenvolver medicamentos, prever quando máquinas industriais precisam de manutenção e até mesmo inventar receitas inovadoras para comidas. Na área de saúde, o Watson está treinando para se tornar um assistente de diagnóstico em alguns centros médicos, incluindo a Cleveland Clinic.

Os novos projetos de Watson – alguns à beira da comercialização, outros ainda iniciativas de pesquisa – estão na vanguarda de um mercado muito mais amplo para a IBM e outras empresas de tecnologia. Esse mercado envolve ajudar empresas, agências do governo e laboratórios científicos a encontrar percepções úteis num fluxo crescente de dados vindos de inúmeras fontes – páginas na web, mensagens de redes sociais, sinais de sensores, imagens médicas, registros de patente, dados de localização de celulares e outros.

Avanços em diversas tecnologias computacionais abriram esse mercado, hoje chamado de Big Data, e alguns dos mais importantes são as técnicas de software de inteligência artificial como o aprendizado de máquinas.

Big Data

A IBM vem desenvolvendo esse mercado há anos, com aquisições e investimentos internos. Hoje, a empresa diz estar realizando trabalhos analíticos e de Big Data com mais de 10 mil clientes no mundo todo. Sua força de trabalho inclui 9 mil consultores de análises comerciais e 400 matemáticos.

A IBM prevê que sua receita com trabalho de Big Data atingirá US$ 16 bilhões em 2015. Executivos da empresa comparam o encontro em San Jose a um em 2006, quando Samuel J. Palmisano, então CEO, pediu que os analistas de investimentos dos escritórios da IBM na Índia demonstrassem o crescente negócio nos mercados em desenvolvimento, o que havia se mostrado um mecanismo de crescimento para a empresa.

A IBM possui muitos concorrentes no mercado de Big Data, de startups a grandes organizações, incluindo Microsoft, Oracle, SAP e SAS Institute. Essas empresas, como a IBM, estão empregando tecnologias de extração de dados para reduzir custos, projetar produtos e encontrar oportunidades de vendas no setor bancário, manufatura, varejo, saúde e outros ramos de atividade.

Mas a iniciativa do Watson, segundo analistas, representa um trabalho pioneiro. Com algumas daquelas aplicações, como sugerir receitas inovadoras, o Watson está começando a ir além de gerar respostas estilo “Jeopardy” para investigar as fronteiras do conhecimento humano e orientar descobertas.

“Isso não é algo que pensamos quando começamos com o Watson”, afirmou John E. Kelly III, vice-presidente de pesquisa da IBM.

Os projetos Watson da IBM ainda não são grandes geradores de receita. Mas segundo Frank Gens, analista chefe da IDC, eles indicam que a IBM possui tecnologia avançada e profundo conhecimento industrial para realizar coisas que outros fornecedores não conseguem – o que pode ser um mercado de ampla margem e dar à IBM uma vantagem como parceira estratégica com grandes clientes. E as novas ofertas do Watson, acrescentou ele, são serviços que os futuros usuários poderão aproveitar através de um smartphone ou tablet.

Isso pode ampliar significativamente o mercado do Watson, disse Gens, além de afastar potenciais concorrentes caso a tecnologia de responder perguntas (como o Siri, da Apple, e o Google) melhore.

“Levará anos para que essas tecnologias de consumo concorram com o Watson, mas esse dia certamente virá”, declarou Gens.

John Baldoni, vice-presidente de tecnologia e ciência da GlaxoSmithKline, entrou em contato com a IBM logo após assistir ao triunfo do Watson no “Jeopardy”.

Ele viu que o Watson frequentemente tinha a resposta correta, mas “o que realmente me impressionou foi que ele peneirava tantas respostas erradas com uma rapidez incrível”.

Isso representa um grande desafio na descoberta de medicamentos, que se resume em fazer apostas de alto risco, ao longo de anos de testes, sobre o sucesso de um composto químico. O índice de fracassos é alto. Aumentar essas chances, disse Baldoni, pode gerar uma enorme recompensa econômica e médica.

Pesquisas farmacêuticas

Pesquisadores da Glaxo e da IBM fizeram um teste com o Watson. Eles o alimentaram com toda a literatura sobre malária, remédios conhecidos e outros compostos químicos. Watson identificou corretamente medicamentos conhecidos antimalária e sugeriu outros 15 compostos como potenciais remédios para combater a doença. Agora as duas empresas estão discutindo outros projetos.

“Ele não apenas responde perguntas; ele o estimula a pensar de forma mais ampla”, declarou Catherine E. Peishoff, vice-presidente de química computacional e estrutural da Glaxo. “Ele basicamente diz: olhe desta forma, pense sobre isto. Esse é um dos fatores interessantes nessa tecnologia.”

Mineração

Pesquisadores da IBM começaram a trabalhar no ano passado com a Thiess, empresa mineradora australiana que opera uma frota de equipamentos valendo US$ 3 bilhões. A manutenção preditiva aprimorada pela tecnologia em maquinários, como motores de jatos, vem sendo desenvolvida há anos. Mas o projeto da Thiess parece empurrar as coisas ainda mais longe para cobrir as operações mineradoras como um todo. Os dados incluem não só informações dos 200 sensores num caminhão que monitora viagens, pesos de carga, velocidade e estilos de direção, mas também clima, terreno e modelos econômicos de operações mineradoras.

O Watson foi capaz de entregar complexas análises preditivas, explicou Michael Wright, vice-presidente executivo da Thiess. Segundo ele, estão sendo implementadas mudanças nas operações – mudanças orientadas por dados –, e as economias serão mensuradas nos próximos seis meses.

Culinária

Em San Jose, a IBM serviu um doce de café da manhã concebido por Watson, chamado “crescente espanhol”. Trata-se de uma colaboração do software do Watson e James Briscione, instrutor de chefs do Instituto de Educação Culinária, em Manhattan.

Pesquisadores da IBM observaram e conversaram com Briscione enquanto ele trabalhava, selecionando ingredientes e criando pratos. O Watson leu essas notas, 20 mil receitas, dados sobre a química de ingredientes culinários e avaliações de sabores de que as pessoas gostam em categorias como “prazer olfativo”.

A tarefa do Watson era criar receitas que fossem inovadoras e tivessem sabor. No caso do doce do café da manhã, o Watson foi solicitado a inventar algo inspirado pela cozinha espanhola, mas incomum e saudável. Os ingredientes do computador incluíam cacau, açafrão, pimenta do reino, amêndoas e mel – mas sem manteiga, o aparente toque do Watson para uma alimentação mais saudável.

Então Briscione, trabalhando com esses ingredientes, teve de adaptar as porções e fazer o doce.

“Se eu pudesse ter usado manteiga, teria sido muito mais fácil”, afirmou o chef, que acabou usando óleo vegetal em seu lugar.

Michael Karasick, diretor do laboratório da IBM, experimentou recentemente um dos crescentes espanhóis no café da manhã;

“Bem saboroso”, foi seu julgamento científico.

Fonte: iG

Marketing: Prepare-se para o crescimento acelerado de dados

O Big Data ganha notoriedade e cada vez mais as organizações estão se perguntando de que forma esse modelo pode ajudar a levar inteligência para os negócios e ampliar a competitividade. Mas, enquanto a consciência sobre esse tema ainda cresce, apenas algumas companhias, como Google ou Facebook, estão realmente em posição para beneficiar-se desse fenômeno.

Com os negócios mudando rapidamente, companhias esperam tirar proveito de tecnologias como o Hadoop. Para isso, vão precisar renovar a infraestrutura para garantir o sucesso do Big Data e ainda contar com a segurança adequada do ambiente.

Nos próximos três a cinco anos, veremos um abismo entre empresas que sabem explorar Big Data e aquelas que não entendem o seu poder, afirma Kaylan Viswanathan, diretor global de gerenciamento de informações da Tata Consultancy Services (TCS). Segundo ele, as companhias que conseguirem transformar dados em informações estratégicas terão grande vantagem competitiva.

“Hoje, a maioria das empresas está ciente do que é Big Data. A consciência está bastante difundida, mas se você olhar para sua exploração, diria que estamos em estágio inicial”, analisa Viswanathan.

O diretor da TCS acredita que as companhias de internet localizadas no Vale do Silício, nos Estados Unidos, como Facebook e Google, que se baseiam na gestão e exploração de dados, estão levando vantagem no manuseio de Big Data. Setores como o de finanças não estão muito atrás, aponta, assim como os serviços militares. Segmentos de varejo, telecomunicações, saúde e manufatura seguirão a mesma trilha.

“Aqueles que conseguirem explorar Big Data em pouco tempo serão líderes de mercado em seus segmentos”, projeta Viswanathan. “Eles serão os únicos que tendem a não esperar até que os outros explorem novas tecnologias”, completa.

Contribuição para os negócios
E de que forma Big Data poderia ajudar uma empresa? Uma companhia farmacêutica pode, por exemplo, identificar os Top 100 formadores de opinião no mundo farmacêutico. Para fazer isso, poderia rastrear a web e ir a milhões de páginas relacionadas ao seu segmento. Um fabricante de automóveis poderia coletar dados do status dos carros em uma estrada em tempo real.

Em muitos casos, afirma Larry Warnock, diretor-executivo de Big Data da Gazzang, empresa de infraestrutura de cloud, ainda não é possível imaginar de que forma essa tecnologia irá alavancar a empresa. “É como uma rede de pesca gigante”, avalia. “Há atum e peixe-espada lá dentro, mas também mexilhões, lagosta e linguado. Todos eles foram tirados do mar, mas o pescador ainda não sabe o que vai fazer com eles. Acontece o mesmo nos negócios. As correlações que podem ser extraídas desses dados nem sequer foram determinadas ainda”, exemplifica.

Uma das chaves para extrair dados não-estruturados como áudio, vídeo, imagens, eventos, tweets, wikis, fóruns e blogs, é transformá-los em informações valiosas é criar um modelo de dados semântico a partir de uma camada que fica em cima do armazenamento de dados.

“Temos de reunir as informações a partir de diferentes fontes e dar sentido a elas”, ensina David Saul, cientista-chefe do State Street, prestador de serviços financeiros que atende a investidores globais. “O modo pelo qual fizemos isso, e a forma que a indústria tem feito, é realizar extrações dos dados a partir de lugares diferentes e construir um repositório. Depois são produzidos relatórios fora desse repositório. É um processo que consome tempo e não é uma questão extremamente flexível”, adverte.

Para tornar esse processo mais eficiente, o State Street começou a estabelecer uma camada semântica que permite que os dados fiquem onde estão, mas forneçam informações descritivas adicionais.

“Temos de lidar com uma série de informações de referência que podem vir de diferentes fontes. E a tecnologia semântica tem a capacidade de identificar diferentes formas de falar sobre uma mesma coisa. Por exemplo, alguém poderia chamar a IBM de apenas IBM ou Internacional Business Machines ou ainda de IBM Corporation. Ao mostrar equivalência dentro da camada semântica, eles vão remeter ao mesmo assunto”, afirma Saul.

“Um dos benefícios que vemos é que com a tecnologia semântica não é necessário refazer todos os sistemas legados e definições de banco de dados. Por isso, é muito menos prejudicial do que outro tipo de tecnologia. Uma vez definida a semântica para uma das fontes, podemos adicionar outras definições sem ter de voltar e refazer a anterior”, acrescenta o executivo do State Street.

Modelo protegido
Mas recolher todos os dados e torná-los mais acessíveis também significa que as organizações precisam identificar formas de protegê-los. E isso exige pensar em uma arquitetura de segurança desde o início, recomenda Saul.

“Acredito que o maior erro que a maioria das pessoas comete em relação à segurança é deixar de pensar no tema até que toda a estrutura esteja pronta”, constata o executivo.

Saul relata que o State Street implementou uma estrutura de segurança em cada pedaço dos dados que requer credenciais para acessá-los. “Temos um controle mais refinado e a capacidade de fazer relatórios para atender aos requisitos de auditoria. Cada etapa de dados é considerada um ativo”, observa.

A capacidade de correlacionar dados e tirar conclusões a partir deles pode ser valiosa, mas também é desafiadora porque se os dados forem para a mão de outras pessoas fora da empresa, será devastador para a organização. Warnock, da Gazzang, afirma que o risco muitas vezes vale a pena. Mas as companhias devem então seguir as melhores práticas de criptografia de dados.

Quando se trata de Big Data, Warnock avalia que a chave de criptografia é transparente. Segundo ele, é possível criptografar tudo em tempo real e gravar em disco. Dessa forma, cada pedaço de dado da organização está protegido. No passado, as empresas tinham certa resistência sobre essas medidas por causa do custo e receio de diminuir o desempenho. Mas o executivo garante que muitas ferramentas baseadas em open source reduzem o custo e ampliam a performance.

Outro grande passo para uso de criptografia é adotar uma solução de gerenciamento automático de chaves. “O segredo da segurança de dados é o gerenciamento de chaves”, considera Warnock. “Ele é o elo mais fraco nesse processo de criptografia.”

Fonte: CIO

Inovação: Google está a desenvolver ténis inteligentes

Ainda os óculos inteligentes não estão no mercado e a Google já está a desenhar a sua próxima invenção: uns ténis que falam. Os “talkings shoes” da empresa norte-americana fizeram a primeira aparição na conferência South by Southwest, em Austin, Texas.

O protótipo da invenção não foi criado pelo Google X, o grupo que criou os carros autónomos da marca e os óculos inteligentes (Google Glass).

Trata-se de um gadget desenvolvido plea equipa Advertising Arts, segundo o responsável da iniciativa Art, Copy & Code, Aman Govil, disse ao Washington Post.

Para que serve? Em vez de usar uma aplicação para correr (Nike Plus, isto é contigo), um ténis inteligente pode monitorizar automaticamente o exercício e até dar conselhos sobre os mecanismos de corrida.

O teste feito pelo Washington Post revelou um ecrã no sapato, que incentiva o corredor a aumentar a velocidade com um simples “Go! Go! Go!”

Aman Govil ressalva, no entanto, que a Google não planeia lançar o sapato como um produto comercial, que os consumidores possam adquirir. Será apenas um protótipo para inspirar outras marcas.

Fonte: Dinheiro Vivo