Servidores do Laboratório de Identificação de Desconhecidos (LID) da Coordenadoria de Identificação Humana e Perícias Biométricas (CIHBP), da Perícia Forense do Estado do Ceará (Pefoce), realizaram a identificação de um homem suspeito de ser fugitivo da cadeia pública de Pacajus, nessa segunda-feira (16). A identificação foi realizada por meio do aplicativo do Portal de Comando Avançado (PCA), que foi desenvolvido pela Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social (SSPDS) em parceria com a Universidade Federal do Ceará (UFC).
De acordo com o servidor da Pefoce, Humberto Quezado, do LID, a Pefoce foi acionada para realizar a identificação de um paciente, que deu entrada no hospital Universitário Walter Cantídio, localizado no bairro Rodolfo Teófilo. O homem foi deixado por uma pessoa, que também não se identificou. O acompanhante apenas deu um suposto nome, que seria do paciente, e foi embora.
Porém, ao realizarem uma busca no PCA, as impressões digitais do paciente foram verificadas junto ao banco de dados civil. Com isso, foi possível chegar ao nome do homem, sendo este identificado por Narcílio Cavalcante (23). Ainda de acordo com Humberto Quezado, a pesquisa apontou que o homem possui ficha criminal e passagem na Polícia Civil por roubo. Além disso, Narcílio é fugitivo da cadeia pública de Pacajus, onde estava preso aguardando julgamento. A fuga teria ocorrido no ano de 2016.
Aplicativo
O aplicativo Portal de Comando Avançado foi desenvolvido pela Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social (SSPDS), em parceria com a Universidade Federal do Ceará (UFC), com o objetivo de fornecer informações gerenciais para a área operacional e administrativa da SSPDS. Desta forma, a ferramenta integra os serviços disponibilizados para os servidores da Policia Militar, Policia Civil, Corpo de Bombeiros e Perícia Forense.
Data Science ganhou muita popularidade nos últimos anos. O foco principal deste campo é converter dados significativos em valores para o negócio que ajudam as empresas a crescer.
Os dados são armazenados e pesquisados para entrar em uma solução lógica.
Anteriormente, apenas as principais empresas de TI estavam envolvidas nesse campo, mas, atualmente, organizações de vários setores e áreas, como comércio eletrônico, assistência médica, finanças e outras, estão usando Data Science para aumentar sua competitividade.
Existem várias ferramentas disponíveis para análise de dados, como Hadoop, programação R, SAS, SQL, entre outras.
No entanto, a técnologia mais popular e fácil de usar para análise de dados é a linguagem Python. Essa tecnologia é conhecida como um canivete suíço do mundo da programação porque suporta programação estruturada, codificação orientada a objetos, além ser de uma linguagem de programação funcional e ter outras funções.
De acordo com a pesquisa do StackOverflow, de 2018, Python é a linguagem de programação mais popular do mundo e também é a mais adequada para ferramentas e aplicativos de Data Science.
Por isso, preparei o artigo a seguir com os principais motivos pelos quais Python é a linguagem mais adotada pelos principais cientistas e centros da área de Data Science mundial.
Confira!
A importância da Data Science
Elaboramos um breve resumo sobre o que é Data Science na introdução deste artigo, mas precisamos nos aprofundar um pouco mais nos conceitos relacionados à análise de dados antes de prosseguir falando sobre as vantagens do Python sobre outras linguagens.
Durante toda a história da civilização, os dados que tínhamos eram, na maior parte, estruturados e pequenos em tamanho, podendo ser analisados com ferramentas simples. Ao contrário dos dados nos sistemas tradicionais, que eram na sua maioria estruturados, hoje a maioria dos dados é não estruturada ou semiestruturada.
Estimativas indicam que até 2020, mais de 80% dos dados serão desestruturados.
Esses dados são gerados de diferentes fontes, como registros financeiros, arquivos de texto, formulários, sensores e instrumentos.
Ferramentas simples não são capazes de processar esse enorme volume e variedade de dados. É por isso que precisamos de soluções mais complexas e algoritmos analíticos avançados para processar, analisar e extrair insights significativos.
No entanto, esta não é a única razão pela qual Data Science se tornou tão popular e relevante.
E se você pudesse entender exatamente o que os seus clientes precisam a partir dos dados existentes, como histórico de navegação, histórico de compras, idade e renda, sem dúvida, você já teria todos esses dados antes.
Mas agora é possível treinar modelos com mais eficácia e recomendar o produto aos seus clientes com mais precisão a partir da grande quantidade e variedade de informações disponíveis. Incrível, certo?
Vamos imaginar um cenário futurista para entender o papel da Ciência de Dados na tomada de decisões.
E se o seu carro tivesse inteligência para levá-lo para casa? Os carros autônomos coletam dados ao vivo de sensores, radares, câmeras e lasers, para criar um mapa dos arredores.
Com base nesses dados, ele toma decisões sobre quando acelerar, quando diminuir, quando ultrapassar e onde fazer uma curva, usando algoritmos avançados de Machine Learning.
Data Science também pode ser usada em modelos de análises preditivas. Vamos pegar a previsão do tempo como um exemplo.
Dados de navios, aeronaves, radares, satélites podem ser coletados e analisados para construir modelos. Esses modelos não apenas preveem o clima, mas também ajudam a prever a ocorrência de quaisquer calamidades naturais. Isso ajudará você a tomar as medidas apropriadas de antemão e a salvar vidas.
Agora que você entendeu a necessidade da Ciência de Dados, vamos entender o que é, de fato, Data Science.
Data Science é uma mistura de várias ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina com o objetivo de descobrir padrões ocultos a partir dos dados brutos. Como isso é diferente do que os estatísticos vêm fazendo há anos? A resposta está na diferença entre explicar e prever.
Um analista de dados geralmente explica o que está acontecendo ao processar o histórico dos dados. Por sua vez, um Data Scientist não só faz a análise exploratória para descobrir padrões relevantes a partir dela, mas também usa vários algoritmos avançados de Machine Learning para identificar a ocorrência de um evento particular no futuro.
Um cientista de dados examinará os dados de muitos ângulos — em muitos casos, abordagens que não eram possíveis anteriormente.
Portanto, a Data Science é usada principalmente para tomar decisões e prever cenários que usam a análise causativa preditiva, a análise prescritiva (ciência preditiva somada à decisão) e o aprendizado de máquina (Machine Learning).
Análise causativa preditiva
Se você quiser um modelo que possa prever as possibilidades de um determinado evento no futuro, será necessário aplicar a análise causativa preditiva.
Se uma empresa tem seu modelo de negócios estruturado em torno da concessão de empréstimos, então a probabilidade de os clientes fazerem pagamentos desse crédito em dia é motivo de preocupação constante para essa empresa.
Com a análise causativa preditiva, é possível criar um modelo que possa executar análises no histórico de pagamento dos clientes para prever se os pagamentos futuros serão pontuais ou não.
Análise prescritiva
Se você quiser um modelo que tenha a inteligência de tomar suas próprias decisões e a capacidade de modificar essas decisões com parâmetros dinâmicos, certamente precisará de uma análise prescritiva.
Esse campo relativamente novo está relacionado com a previsão e sugestão de uma gama de ações prescritas e resultados associados.
O melhor exemplo disso é o carro autônomo do Google. Os dados recolhidos pelos veículos podem ser usados para treinar outros carros autônomos. Além disso, você pode executar algoritmos nesses dados para adicionar inteligência a eles.
Isso permitirá que seu carro tome decisões como quando virar, qual caminho tomar, quando desacelerar ou estacionar.
Machine Learning
Se você tiver dados de uma empresa financeira e precisar criar um modelo para determinar as tendências para negociações futuras, os algoritmos de aprendizado de máquina serão a melhor opção.
Isso se enquadra no conceito de Machine Learning Supervisionado, porque você já tem os dados com base nos quais pode treinar suas máquinas.
Por exemplo, um modelo de detecção de fraude pode ser treinado, usando-se um registro do histórico de fraudes em um determinado período.
Se você não tiver os parâmetros com base nos quais pode fazer previsões, precisará descobrir os padrões ocultos no conjunto de dados para poder fazer previsões significativas.
Este é o modelo de Machine Learning Não Supervisionado, pois você não tem rótulos predefinidos para agrupamento.
Agora que você conhece as principais características e funções da Data Science, vamos abordar como a Python tem revolucionada o modo como as organizações e a academia têm aplicado a ciência de dados nos mais variados campos.
Python: perfeita para Data Science
A Python tem um atributo único entre outras linguagens de programação: é fácil de usar quando se trata de computação quantitativa e analítica. É a linguagem líder do setor há algum tempo e está sendo amplamente utilizada em vários campos, como petróleo e gás, processamento de sinal, finanças e outros.
Além disso, a Python foi usada para fortalecer a infraestrutura interna do Google e para criar aplicativos como o YouTube.
Python é amplamente utilizado por ser uma linguagem flexível e de código aberto.
Suas enormes bibliotecas são usadas para manipulação de dados e são muito fáceis de aprender, mesmo para um analista de dados iniciante.
Além de ser uma plataforma independente, também se integra facilmente a qualquer infraestrutura existente que possa ser usada para resolver os problemas mais complexos.
A maioria dos bancos e instituições financeiras usa Python para processar dados; instituições acadêmicas e centros de pesquisa usam a linguagem para visualização e processamento de informações; empresas de previsão do tempo, de construção de modelos financeiros e corretoras de seguros também a usam.
Mas, você deve estar se perguntando: afinal, por que a Python é a preferida em relação a outras ferramentas de ciência de dados?
Poderosa e fácil de usar
Python é considerada uma linguagem para iniciantes e qualquer aluno ou pesquisador com conhecimento básico pode começar a trabalhar com ela. O tempo gasto em códigos de depuração e em várias restrições de engenharia de software também é minimizado.
Em comparação com outras linguagens de programação, como C, Java e C #, o tempo para implementação de código é menor, o que ajuda desenvolvedores e engenheiros de software a dedicar mais tempo para trabalhar em seus algoritmos.
Opções de bibliotecas
Python fornece um banco de dados massivo de bibliotecas para inteligência artificial e aprendizado de máquina. Algumas das bibliotecas mais populares incluem Scikit Learn, TensorFlow, Seaborn, Pytorch, Matplotlib, Pandas e muito mais.
Muitos tutoriais e recursos de ciência de dados e aprendizado de máquina estão disponíveis on-line e podem ser acessados facilmente.
Escalabilidade
Em comparação a outras linguagens de programação, como R, Python se mostrou como uma linguagem altamente escalável e mais rápida. Ela fornece flexibilidade para resolver problemas que não podem ser resolvidos usando outras linguagens de programação.
Muitas empresas a utilizam para desenvolver aplicativos e ferramentas rápidas para os mais variados cenários.
Visualização e gráficos
Existem várias opções de visualização disponíveis utilizando Python. Sua biblioteca Matplotlib fornece uma base sólida em torno da qual outras bibliotecas como Plotly, Seaborn e outras são construídas.
Esses pacotes ajudam a criar tabelas, gráficos prontos para a web, layouts gráficos, entre outros tipos de visualização.
Como Python é usada em cada estágio da Data Science?
A primeira fase
Em primeiro lugar, precisamos saber e entender que tipo de formulário é um dado relevante. Se considerarmos os dados como uma enorme planilha de Excel, com milhares de linhas e colunas, você sabe o que fazer com ela?
Você precisa obter informações úteis executando algumas funções e procurando um tipo específico de dados em cada linha e coluna. Completar esse tipo de tarefa pode consumir muito tempo e trabalho duro, mas você pode usar as bibliotecas Python como Pandas e Numpy para executar rapidamente o trabalho usando o processamento paralelo.
A segunda fase
O próximo obstáculo é extrair os dados necessários. Como os dados nem sempre estão disponíveis imediatamente, precisamos coletar dados da Web. Aqui as bibliotecas Python Scrapy e do BeautifulSoup podem ajudar a extrair dados da internet de forma simples e rápida.
A terceira fase
Nesse estágio, precisamos obter a visualização ou representação gráfica dos dados, mas pode ser difícil extrair as informações de que você precisa com tantos números na tela.
A melhor maneira de fazer isso é representar os dados como gráficos. Para executar essa função, são utilizadas as bibliotecas Seaborn e Matplotlib.
A quarta fase
O próximo passo é o aprendizado de máquina, que é uma técnica computacional altamente complexa. Envolve ferramentas matemáticas como funções de probabilidade, cálculo e matrizes avançadas.
Tudo isso pode se tornar superfácil e eficiente usando a biblioteca de aprendizado de máquina Scikit-Learn.
Todas as etapas discutidas foram de dados na forma de texto, mas, e se estiverem na forma de imagens?
Python está bem equipada para lidar com esse tipo de operação também. Existe uma biblioteca open source chamada opencv que é dedicada apenas ao processamento de imagens e vídeos.
Explicando a popularidade do Python em grupos e comunidades de Data Science
A alta compatibilidade e sua sintaxe fácil de usar a tornam a linguagem mais popular nas comunidades e grupos de Data Science, e aqueles que não têm experiência em engenharia e ciências podem aprender a codificar em um curto espaço de tempo.
Python é mais adequada para prototipagem e aprendizado de máquina, e existem muitas opções de cursos on-line adequados para iniciantes. A versatilidade e facilidade de compreensão fazem do Python a ferramenta mais procurada pelas grandes organizações em um profissional de Data Science.
Os cientistas e engenheiros de Machine Learning também preferem Python para criar aplicativos e ferramentas, como análise de sentimento e o processamento de linguagem natural.
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O profissional que atua em Ciência de Dados tem sido cada vez mais demandado pela indústria de tecnologia, à medida que mais empresas realizam a chamada transformação digital.
Mas, afinal, o que um cientista de dados precisa saber? Além de conhecimentos em programação, ele precisa saber criar modelos estatístico e ter o conhecimento e domínio apropriado de negócios. Precisa ainda compreender as diferentes plataformas de Big Data e como elas funcionam.
Criatividade também é uma habilidade necessário ao cientista de dados, pois ele deverá construir gráficos bonitos e informativos, com boa visualização e que possam ser compreendidos pelos clientes. A formação em ciência de dados é multidisciplinar e nunca acaba. A boa notícia é que você pode se especializar sem sair de casa.
Confira abaixo algumas opções de qualificação gratuita na área indicadas pela gerente responsável pela Escola de Data Science e AI da Udacity, Ana Romeo.
O profissional aprenderá com um instrutor da Harvard University quais são os princípios de visualização de dados para comunicar resultados de forma precisa, motivar análises e detectar falhas.
Quem oferece: edX
Preço: gratuito ou $49,00 para adquirir o certificado
Ao longo de quatro semanas, o curso apresentará quais as principais ideias e ferramentas nas quais se baseiam essa área de atuação. Os exercícios práticos envolvem linguagens e frameworks como markdown, git, GitHub, R e RStudio
O curso ensinará como manipular dados, trabalhar com big data e realizar uma comunicação clara a partir da visualização de informações, possibilitando que o aluno experimente e aplique as técnicas básicas da ciência de dados.
Esse conjunto de ferramentas de Business Analytics fornece insights para empresas e tomadores de decisão. O curso ensina a produzir relatórios profissionais e a publicá-los para consumo online (web e mobile), além de explicar como criar dashboards personalizados.
O Python é uma linguagem de programação de alto nível e muito versátil. Ela suporta tanto a programação orientada a objetos quanto a programação estruturada. Com Python, você pode acessar bibliotecas nativas que oferecem funcionalidades para desenvolvimento de projetos e implementação de aplicações complexas. A tecnologia está presente nos códigos do Instagram, Netflix, Spotify, Reddit, Facebook, Google e muitos outros.
Desenvolvida pelo matemático holandês Guido van Rossum, atualmente a linguagem faz parte de um modelo de desenvolvimento comunitário, gerenciado pela organização sem fins lucrativos Python Software Foundation.
Lançada no começo dos anos 1990, a linguagem tem ganhado crescente notoriedade nos últimos anos, tornando-se uma das mais populares entre programadores, principalmente pela sua funcionalidade com dados, big data e inteligência artificial.
Pensando em todo o seu potencial para a sua carreira, na lista abaixo, a redação do IT Trends separou 10 motivos para aprender Python em 2019.
1. Python é muito popular
O IEEE Spectrum 2018, ranking anual das principais linguagens de programação, definiu o Python como uma das linguagens mais usadas entre programadores e projetos.
2. Conhecimentos em Python são exigidos por muitas vagas
Embora Python seja uma linguagem extremamente popular, ainda faltam desenvolvedores com conhecimento da tecnologia no mercado de trabalho. Saber Python pode não só contar como critério de desempate, como também é um conhecimento muito valorizado por empresas, principalmente para posições de desenvolvedor full-stack.
3. Python tem muitas bibliotecas e estruturas
Há mais de 125.000 bibliotecas Python de terceiros que tornam a linguagem extremamente popular em diversos campos do desenvolvimento web, configuração de nuvem, análise de dados, machine learning e inteligência artificial. Sua versatilidade reforça a sua quase onipresença atual.
4. Python e a ciência de dados
Dentro do universo da ciência de dados, Python é a linguagem mais popular entre os cientistas, analistas e pesquisadores. Um dos principais motivos é que ela fornece muitas bibliotecas e estruturas para a análise de dados, como PyBrain, NumPy, SymPy, PyMySQL, Pandas e outros. Todas essas bibliotecas são dedicadas para o desenvolvimento de algoritmos, coleta e análise de dados.
5. Inteligência artificial e machine learning
Além de muito usada na ciência de dados, há também muitas bibliotecas eficientes na programação de inteligência artificial e machine learning. Theano, Scikit-learn, Tensorflow estão entre os módulos mais usados para algoritmos de machine learning. Já o Keras, é uma biblioteca de rede neural open source dedicada para aplicações de inteligência artificial.
6. Python é usado no desenvolvimento da Web
Mesmo com características muito técnicas, Python é bastante útil e popular entre desenvolvedores web, pois também possui bibliotecas e estruturas específicas para o desenvolvimento de páginas web, como Django, web2py, Flask, bottle.py, CherryPy, Pyramid e outros. As aplicações Mozilla, Reddit, Spotify, Yelp foram desenvolvidas com ajuda de bibliotecas em Python.
7. Python é universal
Sistemas como Windows, MacOs, distribuições Linux (incluindo Raspberry PI), Solaris, Unix e até FreeBSD conseguem operar programas em Python, se um sistema não roda Python de forma nativa é possível instalar a tecnologia. Veja as opções de sistemas alternativos que suportam a tecnologia aqui.
8. Uma grande comunidade
Há muito conteúdo sobre a linguagem criado por usuários como, documentação, Python Wiki, Fóruns, cursos gratuitos e tutoriais, sendo assim, é possível encontrar praticamente qualquer resposta para suas dúvidas relacionadas à tecnologia em canais oficiais da linguagem.
9. Python é usado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI)
Python também é muito utilizado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI). Tkinter é a interface de usuário (GUI) padrão da tecnologia, que foi usada na criação da GUI nativa do MaC OS X, distribuições Linux e Windows.
10. Python é usado para “Scripting and Automation”
Além de uma poderosa linguagem de programação, capaz de fazer uma variedade de programas complexos, Python também pode ser usado como uma linguagem de scripts. Um script feito em Python pode automatizar diferentes tarefas que reduzem o tempo de processos, economizando energia e em alguns casos até dinheiro.
Onde aprender Python?
Agora você já sabe os motivos para aprender Python. Mas por onde começar a aprender a linguagem? Reunimos em outra matéria, algumas opções para uma imersão inicial e, o melhor, você não precisa sair de casa para aprender. Acesse a lista aqui.
O Ministério da Justiça e Segurança Pública entregou, nesta terça-feira (20), durante o Seminário de Boas Práticas em Tecnologia da Informação Voltadas à Segurança Pública, as primeiras ferramentas do Projeto de Big Data e Inteligência Artificial aos cinco estados que participarão do “Em Frente Brasil”, projeto-piloto de enfrentamento à criminalidade violenta. O projeto será lançado pelo governo federal nos próximos dias.
Além do Espírito Santo, Goiás, Pará, Paraná e Pernambuco, Ceará também receberá a ferramenta, já que ela foi desenvolvida, a pedido do Ministério da Justiça e Segurança Pública, pela Universidade Federal do Ceará (UFC) com base em uma prática de sucesso adotada pelo Estado.
A ferramenta promove a integração de dados em larga escala para auxiliar na elaboração de políticas públicas contra a criminalidade, as organizações criminosas e a corrupção.
Na prática, agentes de segurança poderão acompanhar as ocorrências de todo o país, buscar informações e ficha criminal de suspeitos, monitorar veículos roubados, atuar no combate ao tráfico nas regiões de fronteiras, além de agir de prontidão na prevenção de assaltos e homicídios.
Até o final do ano, o projeto chega a outros oito estados: Acre, Alagoas, Amapá, Piauí, Rio Grande do Norte, Roraima, Sergipe, Tocantins.
Imagem: Ministério da Justiça e Segurança Pública
Boas práticas
O Big Data e Inteligência artificial, foi inspirado nas boas práticas adotadas na cidade de Fortaleza. A aplicabilidade da tecnologia do Big Data no estado cearense e o investimento no combate ao crime colaborou para a redução no número de roubos e furtos de veículos e no aumento nos índices de recuperação de carros e motocicletas. Há, ainda, registros na redução dos índices criminais.
Atualmente, Fortaleza segue no 14º mês de redução nos crimes violentos letais e intencionais (CVLI) – com 866 vidas salvas em 2019. Além dos crimes contra a vida, o estado tem obtido, nos últimos 23 meses, queda nos índices de crimes violentos contra o patrimônio (CVP).
A entrega também foi noticiada no programa A voz do Brasil, confira:
Dois representantes da Secretaria Nacional dos Direitos da Criança e do Adolescente (SNDCA), vinculada ao Ministério da Mulher, da Família e dos Direitos Humanos (MDH) visitaram, na tarde dessa terça-feira (23), a Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social do Estado do Ceará (SSPDS/CE), para aprofundar o conhecimento acerca das ferramentas tecnológicas desenvolvidas no Ceará, entre elas o Big Data “Odin”. O secretário da SSPDS, André Costa, e o superintendente de Pesquisa e Estratégias de Segurança Pública (Supesp), Aloísio Lira, participaram da reunião.
Pela pasta nacional, participaram o diretor de Promoção e Fortalecimento da SNDCA, Washington de Sá; e o diretor de Defesa dos Direitos da Criança e do Adolescente, Cleiton Dutra. A reunião aconteceu após ambos assistirem à apresentação feita pelo secretário André Costa, durante o II Simpósio Internacional de Segurança: as inovações tecnológicas no combate à criminalidade, ocorrido em Brasília-DF, em março deste ano. Durante o evento, André Costa apresentou uma palestra com o tema “Uso da tecnologia e estratégia no combate aos atentados no Ceará: ameaças assimétricas”, sobre soluções tecnológicas desenvolvidas pela SSPDS e o uso delas como estratégia no combate ao crime no Estado. Entre os assuntos abordados por Costa, estava o desenvolvimento do Big Data “Odin”, que ocorre em uma parceria entre SSPDS, Polícia Rodoviária Federal (PRF) e Universidade Federal do Ceará (UFC).
A ferramenta tecnológica é alimentada por cerca de 50 sistemas dos órgãos de segurança pública do Estado e de instituições parceiras, que foram remodelados para fornecer as informações, em tempo real, e facilitar o processo de investigação, inteligência e tomada de decisão. O sistema é capaz de analisar cerca de 3.000 tipos de dados diferentes, que ficarão à disposição dos gestores através de um painel analítico, que tem o nome de Cerebrum.
“Nós vimos que é uma solução que a Secretaria da Segurança do Ceará tem trabalhado e impactado na redução da criminalidade e da mortalidade no Estado. Dessa maneira, observamos que essa é uma solução desejada também para outras áreas, especialmente do Governo Federal, para sermos mais eficientes na elaboração de políticas públicas. Isso ocorre pelo mapeamento mais verídico dos dados, que pode nos instrumentar daquilo que é necessário, como política eficiente. Então viemos aqui para ouvir um pouco sobre as possibilidades de integrarmos esse projeto”, destacou Washington de Sá. O diretor da SNDCA falou ainda que no caso da Secretaria Nacional dos Direitos da Criança e do Adolescente, o Big Data contribuiria com a análise inteligente dos dados acerca de crianças e adolescentes desaparecidos, migrantes e refugiados, como também sobre a evasão escolar e outras questões.
Para o superintendente da Supesp, Aloísio Lira, a troca de experiência entre as instituições contribui para o aperfeiçoamento dos dados e para fomentar políticas públicas voltadas para a juventude. “Recentemente, nós mapeamos as áreas críticas de interesse da segurança pública e, especificamente nessas áreas, nós precisamos de uma série de projetos de temas transversais envolvendo diversas outras secretarias ou instituições que trabalham na parte de prevenção social, ligados à educação, saúde e direitos fundamentais. Toda essa ambiência precisa ser trabalhada em cima dessas áreas críticas. Não só a parte de policiamento protetivo, que é o que fazemos com a Polícia Militar nem só com repressão qualificada como acontece na Polícia Civil. Então, todo esse tema transversal é importante na prevenção da violência para ajudar a segurança pública a vencer esse desafio, que é reduzir esses índices de mortalidade, especialmente entre jovens, que é a classe mais afetada por essa letalidade violenta”, finalizou.
O secretário da Segurança Pública do Ceará, André Costa, apresentou, nesta quarta-feira (21), soluções tecnológicas desenvolvidas pela Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social do Estado do Ceará (SSPDS/CE) e que são utilizadas largamente pelos profissionais que compõem o sistema de segurança do Estado. Com o tema “Tecnologia e segurança pública: o modelo do Ceará”, o titular da segurança demonstrou como os investimentos no combate à mobilidade do crime colaborou para a redução no número de roubos e furtos de veículos no Ceará, bem como no aumento nos índices de recuperação de carros e motocicletas no Estado.
“Viemos apresentar a metodologia que temos utilizado no Ceará para desenvolver esse trabalho de tecnologia voltado para a segurança pública, mostrando a importância do uso das tecnologias em benefício da população cearense. São projetos que o Ministério da Segurança Pública quer levar para o restante do País. Hoje bilhões de dados são gerados diariamente e, muitas vezes, eles não estão estruturados, e acabam não se tornando acessíveis para uso da Polícia. Destaco também a relevância desse evento para mostrarmos novas ferramentas em desenvolvimento na Secretaria, como o reconhecimento facial e o uso de aplicativo para smartphone que identifica uma pessoa através da leitura digital”, adianta o secretário antes da sua apresentação.
Uso prático da tecnologia na área de segurança
A estratégia de combate à mobilidade do crime alia o uso do Sistema Policial Indicativo de Abordagem (Spia) – inteligência artificial que identifica, de forma automatizada, a presença de veículos roubados, furtados ou clonados; o acompanhamento em tempo real das imagens do videomonitoramento, por meio da Coordenadoria Integrada de Operações de Segurança (Ciops); e as ações ostensivas na rua com o aumento do efetivo do Batalhão de Policiamento de Rondas e Ações Intensivas e Ostensivas (BPRaio) e da Força Tática (FT), ambos da Polícia Militar do Ceará (PMCE), e também das Unidades Integradas de Segurança (Unisegs).
O uso da tecnologia e a aplicação de novas estratégias contra o crime transforaram o Ceará em exemplo para o restante do Brasil na utilização de soluções tecnológicas aplicadas à área da segurança pública. Fator que influenciou ainda na melhoria dos indicadores criminais de 2018, em todo o Estado. Entre as ferramentas está o Spia e o sistema de videomonitoramento, que está em fase de expansão na Capital e está em pleno funcionamento em 42 cidades da Região Metropolitana de Fortaleza e do Interior.
O secretário André Costa também apresentou o Projeto Segurança Pública Integrada (SPI), desenvolvido pela SSPDS, junto à Polícia Rodoviária Federal (PRF) e à Universidade Federal do Ceará (UFC), que visa possibilitar o mapeamento de condutas delitivas em infinitos cenários, facilitando a gestão eficiente dos recursos de policiamento, investigação e inteligência. Em junho deste ano, o SPI foi apresentado para o ministro da Segurança Pública, Raul Jungmann, em encontro realizado no Rio de Janeiro-RJ.
“Hoje, o Ceará vai na contramão do restante do País, pois é um Estado que, cada vez mais, tem dado importância e investido em ciência e tecnologia em benefício de áreas como saúde, educação e segurança pública. Um evento como esse, que reúne jovens de todas as idades, abre espaço para que o ele, que já nasceu na era digital, possa pensar em novas soluções tecnológicas em prol das diversas áreas que o Estado trabalha”, finaliza o secretário André Costa.
Ciência, Tecnologia, Inovação e Negócios
A 2ª edição da Feira do Conhecimento reúne em diversos espaços robótica, jogos digitais, batalha de drones, casa inteligente, inovações científicas, mostra de tecnologias assistivas, sessões no Planetário Móvel, rodadas de negócios. O evento acontece entre os dias 21 e 24 de novembro, das 10h às 21h, no Centro de Eventos do Ceará, nomes da academia, empresas, governo e comunidade mostrando o conhecimento produzido no Estado, apresentando o Ceará como indutor e catalisador da transferência de ciência e tecnologia.
São mais de 90 expositores das áreas de startups e empreendedorismo, inclusão digital, ensino superior e profissional, educação a distância, empresas de tecnologia da informação, energia, águas e clima, popularização da ciência, cultura e governo. A feira é uma realização do Governo do Estado, por meio da Secretaria da Ciência, Tecnologia e Educação Superior do Ceará (Secitece) e do Instituto Centro de Ensino Tecnológico (Centec), e terá como tema: “A Ciência para a Redução das Desigualdades”. Toda a programação é totalmente gratuita.
A programação conta com palestras, oficinas, maratonas e atividades diversas como robótica, jogos analógicos e digitais, física, química, biologia, matemática, fotografia, dentre outros. A expectativa é reunir cerca de 10 mil pessoas, entre jovens empreendedores, empresários, estudantes, professores e pesquisadores, profissionais da área de tecnologia, gestores e comunidade em geral.
Destaques da programação
Além do secretário André Costa, também participam da Feira do Conhecimento, o titular da Superintendência de Pesquisa e Estratégia de Segurança Pública (Supesp) – órgão vinculado à SSPDS – Régis Façanha Dantas; e o professor da Universidade Federal do Ceará (UFC) e integrante do grupo que desenvolveu o projeto SPI, José Antônio Fernandes de Macêdo. Régis fará uma apresentação com o tema “Tecnologias Informacionais a serviço da segurança pública: o papel da Superintendência de Estratégia e Pesquisa em Segurança Pública do Estado do Ceará”. Já o professor Macêdo leva aos participantes da feira a discussão de “Novas tecnologias de informação e segurança pública: como elas podem contribuir para a segurança da sociedade”, em conjunto com o professor da Universidade de Fortaleza (Unifor), Vasco Furtado
Serviço:
Feira do Conhecimento 2018 | Salão do Inventor Cearense
Data: 21 a 24 de novembro
Horário: 9 horas às 20 horas
Local: Centro de Eventos do Ceará – Pavilhão Leste
Programação completa e inscrições: www.feiradoconhecimento.com.br
Entrada franca
Em fevereiro deste ano, duas secretarias do governo do Ceará anunciaram convênio para o compartilhamento de dados. A informação, surpreendente por revelar que pastas importantes para o desenvolvimento do Estado ainda não trocavam informações estratégicas, afirmava a finalidade da parceria: traçar planos conjuntos para o combate à sonegação fiscal. No lugar de investigações isoladas e ações difusas, as secretarias da Fazenda (Sefaz) e da Segurança Pública e Defesa Social (SSPDS), auxiliadas pela inteligência artificial (IA), enfrentarão, juntas, criminosos especializados em evasão fiscal.
No dia em que o secretário André Costa, responsável pela SSPDS, assinou o convênio, a secretária Fernanda Pacobahyba apresentou ao companheiro de administração as instalações do Centro Integrado de Informações e Operações Fiscais (Ciof). Uma central inteligente de vídeomonitoramento que esquadrinhará a circulação de mercadorias nos 19 postos fiscais da Sefaz no Ceará.
”A troca de informações possibilitará uma ação coordenada para combater a sonegação e o crime organizado, irmãos gêmeos em uma sociedade complexa. Ainda mais quando se fala em uma construção compartilhada de sistemas de controle e acompanhamento”, definiu Fernanda Pacobahyba durante o ato de assinatura da parceria.
Há duas semanas, em entrevista ao O POVO, na divulgação dos resultados da Operação Aluminium, Fernanda Pacobahyba disse mais. Uma de suas metas, à frente da Sefaz, será refinar o que é produzido por um ecossistema tecnológico herdado de gestões anteriores. “Eu estou aqui para reconstruir a Sefaz. Temos um volume extraordinário de dados, mas o desafio é gerar informações qualificadas para nos anteciparmos ao crime ou interrompê-lo”, projetou a secretária.
Sefaz e SSPDS estariam fazendo a transição para os primeiros passos rumo ao uso mais consistente de inteligência artificial na lida com tributo e com segurança pública. Seriam as secretarias que mais mostraram interesse pelo desenvolvimento de IA para produzir resultados no dia a dia da máquina pública. É assim que enxerga Tarcísio Pequeno, presidente da Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (Funcap).
Ele diz que foi o próprio secretário André Costa que despertou para a necessidade de estratégias traçadas a partir da leitura de informações produzidas em quantidade, por exemplo, por uma Coordenadoria Integrada de Operações de Segurança (Ciops) e o Sistema Policial Indicativo de Abordagem (Spia).
“Tecnologia pesada na SSPDS não é novo. Novo é um secretário ter a visão de ciência para combater o crime, de querer usar inteligência artificial para orientar estratégias. O outro secretário pedia mais homens, mais viaturas, mais armas, mais coletes. Costuma ser a mentalidade. A gente tinha tentado com outros secretários. Quem foi lá com os projetos e o custo, atrás do governador, foi o próprio André Costa”, reconhece Tarcísio Pequeno.
Em seu segundo mandato como governador do Ceará, o discurso de Camilo Santana (PT) em relação aos investimentos em pessoal, em logística e tecnologia na SSPDS nunca bateu com os resultados. Uma ladainha herdada do antecessor, Cid Gomes (PDT). Milhões empregados, principalmente em tecnologia da informação (TI), mas com os índices da violência urbana sempre crescentes.
A urgência de respostas mais eficientes para a segurança pública obrigou Camilo Santana a disponibilizar R$ 7,5 milhões. Recurso alocado na Funcap para o desenvolvimento de pesquisa científica na segurança pública em dois anos, de 2018 a 2019. “Foi uma combinação da necessidade flagrante do problema crucial para o Estado com a compreensão do secretário. Atualmente, é o maior projeto acompanhando pela Funcap”, explica Tarcísio Pequeno.
Pelo menos 50 cientistas da Universidade Federal do Ceará e mais servidores da SSPDS e da Polícia Rodoviária Federal estão trabalhando em soluções de inteligência artificial para a segurança pública. Segundo Tarcísio Pequeno, são estudos, por exemplo, para reconhecimento mais eficaz de imagens – tanto de veículos como de pessoas. Ou sistematização de padrões que permitam buscas mais rápidas e abordagens mais assertivas de criminosos e suspeitos.
O presidente da Funcap prevê que, num futuro próximo e com a integração de tecnologias e dados de vários órgãos, o Estado terá o Big Data Ceará. Um arquivo gigantesco de dados conectados. “Vai-se poder estabelecer uma gama de conexões que o ser humano não enxerga e a máquina não deixa passar. Começaremos a identificar, por exemplo, alguns “clusters” (grupos) e as correlações deles com pessoas e padrões”, projeta Tarcísio Pequeno.
A SSPDS, por uma necessidade gritante, partiu na frente juntamente com a Sefaz em relação a outras áreas do governo cearense. Na Secretaria de Planejamento e Gestão (Seplag) em parceria com o Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará, de acordo com Tarcísio Pequeno, está sendo gestado o Big Data Ceará. Uma nuvem onde estarão hospedados dados produzidos por todos os órgãos da administração pública estadual. “Ferramenta que possibilitará o cruzamento de informações estratégicas para qualquer governo”, prospecta.
Com o objetivo de desenvolver novas soluções tecnológicas para o Estado do Ceará, os secretários da Secretarias da Segurança Pública e Defesa Social (SSPDS) e da Administração Penitenciária do Estado do Ceará (SAP) se reuniram, na manhã desta terça-feira (9), com representantes da empresa chinesa, Dahua Technology, em Fortaleza, na sede da SSPDS. A iniciativa ocorreu após pouco mais de um mês, que o governador Camilo Santana visitou a sede da companhia, em Hangzhou, na China. A empresa é a segunda maior do mundo no fornecimento de produtos e serviços de vigilância por vídeo e atua em cerca de duzentos países.
Estiveram presentes no encontro o secretário executivo da SSPDS, Paulo Sérgio Braga; os secretários titular e executivo da SAP, Mauro Albuquerque e Maiquel Mendes, respectivamente; o secretário de Relações Internacionais do Governo do Estado, César Ribeiro; e o superintendente de Pesquisa e Estratégia de Segurança Pública (Supesp), Aloísio Lira. A reunião aconteceu com os representantes da Dahua Technology, Yi Min e Neil Ny.
“A Dahua veio nos apresentar alguns projetos, principalmente na área de videomonitoramento, e pedir para alinharmos uma reunião técnica. Inclusive, surgindo uma oferta de viagem aos técnicos das duas secretarias cearense, a São Paulo, para ver o que a empresa dispõe de tecnologia e o que poderíamos utilizar no âmbito da segurança pública aqui no Estado”, destacou o secretário executivo da SSPDS, Paulo Sérgio Braga.
Atualmente, o Ceará é exemplo para os demais estados brasileiros quando se trata do uso inteligente da tecnologia aplicada à segurança pública. O exemplo disso é o funcionamento da inteligência artificial do Sistema Policial Indicativo de Abordagem (Spia), do Big Data “Odin” da Segurança Pública e de outras ferramentas que estão em desenvolvimento por meio de parcerias, como a existente entre a SSPDS e Universidade Federal do Ceará (UFC).
“Nós viemos ao Ceará porque queremos ser um parceiro estratégico para o Estado. A ideia é falarmos de soluções e discutirmos a possibilidade de entregá-las ao Governo do Estado. Isso obviamente é uma primeira conversa de forma mais preliminar. Na sequência, conversaremos com uma base mais técnica de ambos os lados para que se exponham as tecnologias que a Dahua possui e buscarmos adaptá-las à realidade do Estado, por meio de uma customização”, pontuou Neil Ny.
Visita à sede da Dahua Technology
No dia 25 de abril, o governador Camilo Santana e o secretário de Relações Internacionais do Governo do Estado, César Ribeiro, se reuniram com o CEO da Dahua Technology, na cidade de Hangzhou, na China. Na ocasião, o chefe do Executivo cearense conheceu a expertise da empresa. Foram apresentados projetos desenvolvidos pela companhia no uso de inteligência artificial na prevenção de crimes e investigação de delitos, além do serviço de monitoramento de presos que respondem pena em liberdade.
Em parceria com o Departamento de Computação da Universidade Federal do Ceará (UFC), o governo cearense está usando inteligência artificial e uma plataforma big data nas abordagens policiais.
Segundo reportagem deste domingo (4) do Diário do Nordeste, a parceria entre a universidade pública e o governo do Ceará resultou em 9 projetos. Um deles, é a plataforma Big Data para integração de mais de 60 fontes de dados relacionados à Segurança Pública.
Além do Big Data, a lista de ferramentas inclui um motor de buscas, denominado Cerebrum, que permite através do uso de linguagem natural a busca de informações de forma integrada, um aplicativo móvel para facilitar o trabalho do policial, um sistema para inteligência da Polícia, um sistema automatizado de busca de impressão digital, um detector de marca e modelo de veículos a partir de imagens coletadas de sensores de passagem de veículos, um sistema de redes deletivas para suportar a análise de relacionamentos entre entidades relacionadas com crimes, um analisador de crimes, denominado CrimeWatcher, através do uso de ferramentas estatísticas e mapas de calor, e um extrator de dados dos textos dos boletins de ocorrência utilizando técnicas de inteligência artificial.
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“Trabalhamos na perspectiva de multifatores. Temos um tratamento, além do sistema, quase manual dos mais sensíveis. Tudo isso dentro de um trabalho de segurança da informação. Passamos por seis ou sete vetores de tratamento para o aspecto do trabalho da inteligência. Temos um trabalho muito forte de auditoria dos dados que é fundamental para termos uma base bem construída”, afirma Aloísio Lira, superintendente de Pesquisa e Estratégia de Segurança Pública (Supesp).
Reflexos
O uso da tecnologia reflete nos números. No primeiro quadrimestre de 2019, foram 1.726 roubos de carro no Estado, o número mais baixo registrado desde 2011, quando aconteceram, em igual período, 1.274 roubos.
Se comparado ao ano passado, quando foram registrados 3.414 crimes, os quatro primeiros meses de 2019 registraram uma queda de 49%, isto é, 1.274 veículos a menos roubados.
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