Nesta quarta-feira, dia 14 de junho, acontecerá a primeira edição do workshop “Bons Ventos da Inovação” sob a organização do Laboratório de Inovação, Inteligência e Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da Justiça Eleitoral (Liods) do Tribunal Regional Eleitoral do Ceará (TRE-CE). O evento terá início às 8h30 no auditório do Tribunal (térreo), em Fortaleza, e também será transmitido ao vivo no canal TRE Ceará no YouTube.
O workshop, cujo objeto é “difundir a prática da inovação no TRE-CE, a partir da realização de painéis sobre novas tecnologias, startups, inovação no Poder Judiciário e Legal Design” reunirá profissionais das mais variadas áreas, como o expoente da ciência de dados o Prof. Dr. José Antonio Fernandes de Macêdo.
Conheça a lista de palestrantes do workshop “Bons Ventos da Inovação”:
Prof. Dr. José Antonio Fernandes de Macêdo: Professor da Universidade Federal do Ceará (UFC), Cientista-chefe do Governo do Estado do Ceará e Coordenador do Insight Data Science Lab.
Larissa Lima S. Carvalho: Pós-graduada em Desenvolvimento Mobile pelo IFCE e pela Apple Academy.
Dr. Tiago Dias da Silva: Juiz de Direito e Supervisor do LIODS TRE-CE.
Dr. Ângelo Vettorazzi: Juiz de Direito do Juizado Especial Cível e Criminal do Crato e Supervisor do Laboratório de Inovação do TJ/CE.
Presidentes de mesa:
Patrícia Vieira Pereira Minami: Chefe da 28ª Zona Eleitoral / TRE-CE.
Dra. Bruna dos Santos C. Rodrigues: Juíza Auxiliar da Presidência e Ouvidoria Regional Eleitoral do TRE/CE.
Confira a programação completa: 8h30 – Painel 1: Novas tecnologias e Startups Debatedores: Prof. Dr. José Antônio de Macêdo e Larissa Lima Soares Carvalho
9h50 – Coffee break
10h10 – Painel 2: Inovação no Poder Judiciário e Legal Design Debatedores: Dr. Ângelo Vettorazzi e Dr. Tiago Dias da Silva
11h – Painel 3 – Apresentação de Práticas Internas
OBig Data e Inteligência Artificial é um projeto em desenvolvimento pelo Insight Lab e o Ministério da Justiça e Segurança Pública. O objetivo desse projeto é realizar estudos científicos para criar uma plataforma que permitirá integrar e analisar fontes de dados de segurança pública dos estados brasileiros, direcionando, então, a implantação de estratégias para a melhoria da segurança pública.
Entre as ferramentas já disponíveis desse projeto está o Geointeligência, que é um sistema de georreferenciamento aplicado na segurança pública. E desde 2020, essa ferramenta também está sendo usada na área da saúde, pois, devido à pandemia de Covid-19, o Governo do Ceará implementou o Geointeligência para entender a disseminação dessa doença no estado. Importação de eventos é uma das principais funcionalidades do Geointeligência. Implementado utilizando a linguagem de programação Scala com Play Framework, ele é um dos sistemas desenvolvidos por nossa equipe e tem como objetivoanalisar eventos espaço-temporais através de algoritmos que procuram encontrar padrões capazes de ajudar na melhor aplicação de forças tarefas de segurança. Como o Geointeligência é um sistema analítico, ele precisa que os eventos utilizados em suas análises sejam adicionados à sua base. E uma das maneiras mais importantes para fazer isso é a importação através de arquivos do tipo csv ou xlsx.
A importação de arquivos traz a facilidade de qualquer usuário poder importar seus eventos e utilizar o sistema para fazer análises a fim de identificar padrões úteis em seus eventos. Sem a importação de arquivos, nenhuma organização ou usuário poderiam criar análises com seus eventos, e com isso as análises seriam menos eficazes para diversos casos. Tendo isso em vista, a importação de eventos tem a necessidade de ser uma funcionalidade robusta e eficaz para importar eventos em larga escala.
Motivação – Processando muitos eventos
A importação de eventos passou a ser uma funcionalidade muito importante para nossos usuários. Com isso, notamos que a maioria deles tinham que dividir os arquivos de importação em diversos arquivos menores devido à limitação de tamanho e ao tempo que eles esperavam que sua tarefa fosse concluída para, só então, ter uma resposta do sistema.
Por conta disso, nossa equipe resolveu que precisávamos melhorar a eficiência da importação para que fosse possível processar muitos eventos através de um único arquivo e com vários usuários ao mesmo tempo. Quantos eventos nós queríamos ser capazes de processar em um só arquivo?
> Que tal 300.000 eventos?
Arquivos grandes
Em virtude dos requisitos que nós tínhamos à época, nossa implementação inicial da funcionalidade de importação de arquivos era bem simples. Uma vez que o servidor recebesse a requisição HTTP do usuário, ele carregaria todo o arquivo em memória e faria todo o processamento necessário dos eventos contidos nele dentro do escopo dessa mesma requisição, retornando então para o usuário uma resposta com a quantidade de eventos importados.
Dada a necessidade de se importar grandes quantidades de eventos, surgiram dois problemas principais com essa implementação. O arquivo que deveria conter essa maior quantidade de eventos a serem importados precisaria ser significativamente maior, ocasionando um consumo de memória que tornaria progressivamente mais limitada a utilização dessa funcionalidade por múltiplos usuários ao mesmo tempo.
Além disso, mais eventos significavam que a aplicação precisaria gastar proporcionalmente mais tempo para processar um arquivo completo. Por conta disso e pelo fato de a importação ser realizada dentro do escopo de uma requisição HTTP, o usuário poderia precisar esperar por muito tempo até que o upload desse arquivo fosse feito e seus eventos fossem validados e inseridos na base de dados, para só então ter uma resposta e poder seguir utilizando a aplicação, que ficaria “bloqueada” esperando a finalização da requisição.
Devido ao impacto causado pelo consumo de memória e o tempo de espera do usuário durante uma importação, nós precisávamos resolver esses problemas para obtermos uma implementação que suportasse a importação de grandes quantidades de eventos.
Para resolver o problema do consumo de memória, tivemos de elaborar uma estratégia para o processamento do arquivo na qual fosse garantido que o arquivo em si nunca fosse integralmente carregado em memória, o que ampliaria a escalabilidade da aplicação e permitiria, mais facilmente, a possibilidade de importações sendo executadas simultaneamente.
Em paralelo, para resolver o problema de espera do usuário, chegamos à conclusão de que o processamento dos eventos não poderia estar limitado ao escopo de uma requisição do usuário. Isto é, uma vez que o usuário iniciasse uma importação, o Geointeligência deveria ser capaz de respondê-lo que sua requisição de importação fora aceita, mas o processo de importação em si deveria ser executado em segundo plano. Por consequência, uma vez que a importação fosse executada fora do escopo da requisição de importação, o usuário precisaria receber algum tipo de feedback do sistema informando-o quando sua tarefa fosse concluída. Desta forma, nós também tivemos de desenvolver um mecanismo, independente do escopo de uma requisição, capaz de informar ao usuário que sua importação foi concluída.
Disco é mais barato que memória RAM
Com o crescimento no tamanho dos arquivos de importação, a estratégia que nós havíamos implementado já não funcionava. Para resolver isso, uma opção seria guardar todo o arquivo em disco e depois ir carregando apenas partes dele na memória à medida que os eventos contidos nele fossem sendo processados.
Felizmente, para uma linguagem como o Scala, carregar apenas uma parte de um arquivo em memória não é uma tarefa difícil, uma vez que esse arquivo esteja salvo em disco ou em uma base de dados. Para implementar isso, nós utilizamos apenas as abstrações de InputStream e OutputStream nativas da linguagem de programação, sem que houvesse a necessidade da utilização de nenhuma biblioteca externa. Como os arquivos que nós usávamos armazenavam os eventos de modo sequencial, nós tínhamos tudo o que precisávamos para implementar essa arquitetura.
Desta forma, nós implementamos a seguinte estratégia:
Assim que o servidor recebesse a requisição com o arquivo de eventos, ele seria diretamente armazenado em nossa base de dados através de um stream;
Quando necessário, o sistema retiraria, também através de um stream, partes do arquivo contendo blocos de eventos que precisavam ser validados e inseridos;
Cada bloco de eventos seria, então, processado de modo independente, isto é, cada um dos eventos de um bloco deveria passar por uma série de validações antes de serem inseridos em nossa base;
Quando todo o arquivo fosse consumido, isto é, quando todo o seu conteúdo tivesse sido “lido”, e todos os seus eventos fossem processados, o sistema removeria esse arquivo da base.
Utilizando essa estratégia, nós conseguimos controlar de maneira muito mais detalhada o quanto do arquivo seria carregado na memória dos nossos servidores, além de permitir que partes de um mesmo arquivo pudessem ser processadas paralelamente.
O usuário não pode esperar
Importar algumas centenas de eventos no escopo de uma requisição HTTP era algo simples. Processar um arquivo pequeno com essa quantidade de eventos não é uma tarefa tão custosa assim. O usuário ficaria esperando alguns poucos segundos e a tarefa dele estaria concluída.
Acontece que esse padrão de uso não durou muito tempo e logo os usuários precisaram fazer importações na casa dos milhares de eventos. Essas importações demoravam mais, deixando o usuário esperando por vários segundos; isso quando o processo todo conseguia ser executado dentro do tempo limite de uma requisição HTTP.
Isso não estava bom o suficiente. Nós precisávamos permitir que nosso sistema fosse robusto o bastante para permitir importações maiores e gostaríamos também que o usuário não fosse obrigado a ficar esperando sua importação terminar para realizar outras atividades dentro do sistema.
Nós precisávamos que as importações feitas no Geointeligência acontecessem em segundo plano, isto é, uma vez que o usuário iniciasse uma importação, esta deveria acontecer fora do escopo de sua requisição, e o usuário deveria ter alguma forma de verificar se sua tarefa já havia sido concluída.
Para isso, nós utilizamos a ferramenta mais indicada para a nossa necessidade e que estava à nossa disposição: o Akka.
Por que Akka e Akka Cluster?
O Akka é um conjunto de ferramentas que simplifica a construção de aplicativos concorrentes e distribuídos na JVM. Como nossos sistemas são implementados utilizando a linguagem de programação Scala, que roda na JVM, o Akka costuma ser uma ótima ferramenta para nos auxiliar a tornar nossos sistemas mais poderosos. Além disso, o Akka nos traz a possibilidade de trabalhar com o modelo de atores, que facilita o nosso trabalho como desenvolvedores no processo de criação de sistemas concorrentes e distribuídos.
Outro ponto importante é que nossa infraestrutura prevê a possibilidade da criação de múltiplas instâncias da mesma aplicação com o objetivo de suportar uma maior quantidade de usuários durante um momento de estresse do sistema. Desse modo, o Akka, juntamente com o Akka Cluster, nos permitem desenvolver funcionalidades utilizando modelo de atores com o objetivo de tornar transparente para o desenvolvedor questões de gerenciamento e comunicação entre mais de uma instância de um mesmo sistema.
Conversa entre atores
No fim, para conseguirmos que a importação fosse toda processada fora do escopo da requisição do usuário, nós tivemos que fazer grandes mudanças na forma como ela era implementada, substituindo a estratégia anterior por uma baseada no modelo de atores. Resumidamente, essa estratégia utiliza um conjunto de atores, pequenas unidades de processamento capazes de se comunicar entre si através de mensagens, que são responsáveis por executar cada passo da importação.
Para implementar essa arquitetura de atores nós utilizamos a API de atores do Akka, uma vez que ela já abstrai uma porção de detalhes de gerenciamento de threads e bloqueios, tornando o trabalho do desenvolvedor mais focado na construção do sistema em si e nas interações entre os atores.
Resumidamente, quando um usuário envia uma requisição de importação para o sistema, o arquivo enviado é imediatamente salvo em nossa base de dados e uma mensagem com informações desse arquivo é enviada para um ator de arquivo (File Actor). As principais responsabilidades desse ator de arquivo são controlar o andamento da importação e carregar o arquivo de importação armazenado na base em partes na memória. Toda essa etapa inicial é executada ainda dentro do escopo da requisição HTTP do usuário, mas a partir desse ponto a execução ocorre em segundo plano.
O ator de arquivo, então, envia uma parte do arquivo para um segundo ator: o ator de blocos de eventos (Buffer Actor). Ele funciona como um buffer, responsável por processar um bloco de eventos, realizando as devidas validações e inserindo os eventos válidos na base. Uma vez que o ator de blocos de eventos tenha inserido todo um bloco de eventos, ele notifica novamente o ator de arquivo com informações desses eventos. O ator de arquivo então envia para um terceiro ator (Status Actor) as informações atualizadas da importação. Esse ator é responsável por manter o estado da importação com informações como quantidade de eventos inseridos e quantidade de erros encontrados.
O ator de arquivos, então, reinicia seu ciclo de execução, retirando partes do arquivo, uma a uma, e enviando-as para o ator de blocos. Por fim, quando o último bloco do arquivo é retirado da base e seus eventos são processados, o ator de arquivo remove esse arquivo da base, completando assim o processo de importação.
Acompanhando o progresso
A evolução da importação para ser processada fora do escopo de uma requisição HTTP não bloqueando o usuário no sistema gerou a necessidade de uma funcionalidade de feedback para o usuário sobre o processamento da importação do seu arquivo de eventos. A nossa arquitetura de atores possui um ator de notificação (Notification Actor) cuja função é justamente disponibilizar informações sobre as importações que estão ocorrendo naquele momento.
Por isso, surgiu a ideia de criar um canal de comunicação direto entre o front-end e esse ator de notificação através de um Websocket. Sempre que o ator de estado da importação é atualizado com novas informações de importações atuais, ele utiliza esse Websocket para enviar mensagens com o progresso dessas importações para o front-end que, por sua vez, fica responsável por apresentar ao usuário essas informações como indicado na imagem abaixo:
O Geointeligência apresenta cada importação com uma barra de progresso sendo atualizada em tempo real. Ao clicar sobre a importação, o usuário verá mais informações sobre a quantidade de eventos que estão sendo inseridos, repetidos ou se houve erros:
Com essa funcionalidade o usuário tem a todo instante o entendimento do momento atual de sua importação e pode continuar usando o sistema sem precisar esperar que todo o processo seja finalizado.
Capacidade de importação
O Geointeligência passou a importar de forma eficaz uma quantidade significativamente maior de eventos por arquivo. Essa evolução deveu-se àsaída do escopo de uma requisição HTTP, leitura otimizada do arquivo durante processamento, adição do modelo de atores do Akka para processamento de eventos e introdução do Akka Cluster para suportar diversas instâncias
Hoje, nosso sistema consegue importar arquivos com 300 mil eventos em pouco mais de dois minutos, sem que o usuário precise esperar o processamento de todos esses eventos para continuar a utilizar o sistema. O usuário pode fazer uma análise de eventos enquanto outros são importados. Isso melhorou a usabilidade do nosso sistema, permitindo ao usuário utilizar seu tempo para fazer as análises em vez de preparar os dados.
Conclusão
Com tudo isso, nossa equipe encontrou uma ótima forma de lidar com uma importação maciça de eventos sem precisar que o usuário esperasse a finalização de todo o processamento.
A utilização do Akka e de atores trouxe mais responsividade para a funcionalidade e, com isso, a utilização de mensagens assíncronas para informar progresso ao usuário permitiu que nosso sistema se comportasse de maneira mais reativa.
Nossos usuários ganharam tempo de processamento com o uso de modelo de atores para processar partes dos eventos por vez, e além disso, agora eles podem acompanhar todo o processo em tempo real com o progresso visual. A saída do escopo da requisição HTTP trouxe muitas vantagens para a importação no Geointeligência e a utilização do Akka fez com que o desenvolvimento disso fosse bem menos complexo do que poderia ser.
Melhorar a experiência do usuário é sempre um objetivo que devemos procurar dentro de nossos sistemas.
Todo mundo está falando sobre aprendizado de máquina, de uma disciplina acadêmica, ele tornou-se uma das tecnologias mais interessantes em qualquer parte. Incluindo desde a compreensão dos feeds de vídeo em carros autônomos até a personalização de medicamentos, essa tecnologia está se tornando importante em todos os setores. Por isso, te convidamos a conhecer profundamente o livro “Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycles with TensorFlow”.
Escrito pela dupla de autoresHannes Hapke e Catherine Nelson, esse livro busca mostrar como construir um sistema de machine learning padrão que é automatizado e resulta em modelos reproduzíveis.
O que são Machine Learning Pipelines?
Os pipelines de aprendizado de máquina implementam e formalizam processos para acelerar, reutilizar, gerenciar e implantar modelos de aprendizado de máquina. O objetivo deste livro é contribuir para a padronização de projetos de aprendizado de máquina, conduzindo os leitores por todo um pipeline de aprendizado de máquina, de ponta a ponta.
Um pipeline automatizado e reproduzível reduz o esforço necessário para implantar um modelo, assim, o pipeline deve incluir etapas que:
Criem versões de seus dados de maneira eficaz e dê início a uma nova execução de treinamento de modelo
Validem os dados recebidos e verifique a variação de dados
Pré-processem os dados de maneira eficiente para o treinamento e validação do seu modelo
Treinem seus modelos de aprendizado de máquina de maneira eficaz
Acompanhem o treinamento do seu modelo
Analisem e valide seus modelos treinados e ajustados
Implantem o modelo validado
Dimensionem o modelo implantado
Capturem novos dados de treinamento e modelem as métricas de desempenho com ciclos de feedback
O livro
Neste guia prático, Hannes Hapke e Catherine Nelson orientam você nas etapas de automação de um pipeline de aprendizado de máquina usando o ecossistema TensorFlow. Você aprenderá as técnicas e ferramentas que reduzirão o tempo de implantação, assim, você poderá se concentrar no desenvolvimento de novos modelos em vez de manter sistemas legados.
“Building Machine Learning Pipelines” é voltado para cientistas de dados e engenheiros de machine learning, mas também conversa com gerentes de projetos de data science e engenheiros DevOps. Para a leitura da obra, você deve estar confortável com os conceitos básicos de aprendizado de máquina e familiarizado com pelo menos uma estrutura de aprendizado de máquina (por exemplo, PyTorch, TensorFlow, Keras). Os exemplos de aprendizado de máquina neste livro são baseados no TensorFlow e Keras, mas os conceitos principais podem ser aplicados a qualquer estrutura.
Este livro te ajudará a:
Entender as etapas para criar um pipeline de aprendizado de máquina
Criar seu pipeline usando componentes do TensorFlow Extended
Orquestrar seu pipeline de aprendizado de máquina com Apache Beam, Apache Airflow e Kubeflow Pipelines
Trabalhar com dados usando o TensorFlow Data Validation e TensorFlow Transform
Analisar um modelo em detalhes usando o TensorFlow Model Analysis
Examinar a equidade e o viés no desempenho do seu modelo
Implantar modelos com TensorFlow Serving ou TensorFlow Lite para dispositivos móveis
Aprender técnicas de aprendizado de máquina que preservam a privacidade
Os autores
Hannes Hapke
Hannes Hapke é um cientista de dados sênior do Concur Labs no SAP Concur e mestre em Engenharia Elétrica pela Oregon State University. Antes de ingressar no SAP Concur, Hannes resolveu problemas de infraestrutura de aprendizado de máquina em vários setores, incluindo saúde, varejo, recrutamento e energias renováveis. Além disso, Hannes é co-autor de uma publicação sobre processamento de linguagem natural e aprendizado profundo e apresentou-se em várias conferências sobre aprendizado profundo e Python.
Catherine Nelson
Catherine Nelson também é cientista de dados sênior do Concur Labs no SAP Concur e tem PhD em geofísica pela Durham University e mestrado em Ciências da Terra pela Oxford University. Suas principais áreas de foco vão desde ML explainability e análise de modelos até o ML com preservação da privacidade. Enquanto trabalhou como geofísica, ela estudou vulcões antigos e explorou petróleo na Groenlândia.
Gostou da nossa dica? Então, agora é hora de alinhar o livro, sua vontade de aprender, seu tempo e praticar bastante para expandir suas habilidades em machine learning.
O Iris, Laboratório de Inovação e Dados do Governo do Ceará, projeto parceiro do Insight Lab, vem colaborando no contexto de enfrentamento à pandemia por meio da garantia de acesso a informações e a serviços voltados ao público cearense. A nova realidade trazida com a Covid-19 possibilitou um processo de transformação digital no estado do Ceará com o intuito de trazer melhorias para a população e também para a gestão pública.
Iris Lab
O Íris foi criado em 2019 pelo Governo do Ceará e funciona dentro da Casa Civil. Durante a pandemia, entre março e abril, a equipe do Iris, que agrega também cinco profissionais do Insight, foi acionada para ajudar a criar soluções no âmbito digital para o governo, e fazer o atendimento da população. A partir de então, teve início um trabalho em cooperação com a Secretaria da Saúde do Estado (Sesa).
Soluções desenvolvidas
Pelo menos cinco iniciativas foram criadas como resultado dessa proposta, conforme explica José Macêdo, cientista-chefe de Dados e Transformação Digital do Governo do Estado e coordenador do Insight Lab. “O Plantão Coronavírus foi o primeiro deles, que tinha o objetivo de fazer um atendimento mais eficiente. Nós entramos em lockdown e o atendimento do cidadão estava limitado, então criamos uma solução digital onde, através de um computador ou smartphone, a pessoa podia ser atendida via chat, ‘robotizado’, ou remotamente, por enfermeiros ou médicos”, detalha.
Em seguida, foi lançado o Plantão Saúde Mental, cuja ideia surgiu com a percepção de que a ansiedade e a depressão passaram a se tornar mais frequentes entre a população. Também foi criado um sistema de priorização de exames através do Laboratório Central de Saúde Pública (Lacen). “Era muito importante priorizar os pacientes com comorbidades, mais velhos, então a gente fez todo um trabalho de integração de dados pra priorizar a informação desses exames”, ressalta Macêdo.
O cientista-chefe também cita a criação do Boletim Digital Covid-19, que traz dados epidemiológicos e assistenciais ligados à doença, com o objetivo de ajudar na tomada de decisões por parte da Sesa. O último trabalho desenvolvido foi o Ceará App, que, por sua vez, trouxe como prioridade absoluta o acesso a serviços.
“Entendemos que, naquele momento, era muito importante levar os serviços públicos na ponta, porque a maioria das pessoas não poderiam sair de casa para serem atendidas, então criamos esse sistema e colocamos vários serviços, inclusive um deles era o que a gente chamou de ‘Caminho Saudável’, que a ideia era permitir que a pessoa pudesse acompanhar seus trajetos, saber se estava em risco de contrair a doença ou não. Adicionamos vários, hoje já tem 40 serviços digitais nesse aplicativo”, afirma.
Medalha Espírito Público
Esses resultados foram frutos de um esforço em conjunto com o Programa Cientista Chefe da Funcap, a UFC e a Empresa de Tecnologia da Informação do Ceará (Etice), e foram reconhecidos nacionalmente após o Laboratório Íris ser agraciado com a Medalha Espírito Público. Neste ano, o Prêmio homenageou os governos que fizeram trabalhos essenciais no momento de pandemia.
Para José Macêdo, a premiação reflete o esforço realizado e serve como incentivo tanto para a equipe, como para o Estado. “A gente ficou muito feliz de ter o reconhecimento e de mostrar que estamos no caminho certo. Estamos acompanhando como os serviços vêm sendo usados. Foi um passo muito importante nesse momento”, comemora.
Até onde uma ideia pode chegar? “Até o céu!”, diria Santos-Dumont.
É, Santos, elas podem ir além. Elas vão mais longe, e são muito mais significativas, quando são compartilhadas e se juntam a uma outra ideia.
Falando em ideias se encontrando, a gente já pensa no TED Talks, um evento que começou em 1984 juntando tecnologia, entretenimento e design, com seu slogan “Ideas worth spreading”. O TED é um dos eventos de maior audiência do mundo, e se tornou o fenômeno que conhecemos quando passou a disponibilizar as palestras gratuitamente nos meios online. A partir daí, as palestras puderam ser espalhadas em uma outra escala, chegando a um público de milhões.
O Ted é uma ideia que se espalhou e, com 36 anos de existência, já trouxe ao palco algumas das pessoas mais inspiradoras, criativas e inovadoras do campo da tecnologia. Em meio a esse universo de grandes conversas, hoje, nós vamos compartilhar a nossa lista dos 10 melhores Ted Talks de IA, dados e tecnologia.
A forma como a lista está ordenada não significa uma ordem de preferência. Olha as palestras que nós escolhemos:
A inteligência artificial está ficando mais inteligente rapidamente. Dentro deste século, sugerem pesquisas, uma IA de computador poderá ser tão “inteligente” quanto um ser humano. E então, diz Nick Bostrom, nos ultrapassará: “A inteligência das máquinas é a última invenção que a humanidade precisará fazer”. Filósofo e tecnólogo, Bostrom nos pede que pensemos muito sobre o mundo que estamos construindo agora, impulsionado por máquinas pensantes. Nossas máquinas inteligentes ajudarão a preservar a humanidade e nossos valores ou terão valores próprios?
Você nunca viu dados sendo apresentados assim. Com o drama e a urgência de um apresentador de esportes, o guru das estatísticas Hans Rosling desmascara mitos sobre o chamado “mundo em desenvolvimento”.
O aprendizado de máquina não é apenas para tarefas simples, como avaliar o risco de crédito e classificar e-mails. Hoje, ele é capaz de fazer aplicações muito mais complexas, como classificar dissertações e diagnosticar doenças. Com esses avanços, surge uma pergunta desconfortável: um robô fará o seu trabalho no futuro?
Quando uma criança muito jovem olha para uma foto, ela pode identificar elementos simples: “gato”, “livro”, “cadeira”. Agora, os computadores estão ficando inteligentes o suficiente para fazer isso também. O que vem depois? Em uma palestra arrebatadora, a especialista em visão computacional Fei-Fei Li, codiretora do Stanford’s Human-Centered AI Institute, descreve o estado da arte, incluindo o banco de dados de 15 milhões de fotos que sua equipe construiu para “ensinar” um computador a entender imagens, e as principais ideias que estão por vir.
Conheça a AIVA, uma inteligência artificial que foi treinada na arte da composição musical lendo mais de 30.000 das melhores partituras da história. Em uma palestra e demonstração hipnotizantes, Pierre Barreau toca composições criadas pela AIVA e compartilha seu sonho: criar trilhas sonoras originais ao vivo baseadas em nossos humores e personalidades.
Vivemos em um mundo administrado por algoritmos, programas de computador que tomam decisões ou resolvem problemas para nós. Nesta conversa engraçada e fascinante, Kevin Slavin mostra como os algoritmos modernos determinam os preços das ações, as táticas de espionagem e até os filmes que você assiste. Mas ele pergunta: se dependemos de algoritmos complexos para gerenciar nossas decisões diárias – quando começamos a perder o controle?
Nesta conversa informativa e inspiradora, Sebastian Thrun discute o progresso do aprendizado profundo, por que não devemos temer a IA e como a sociedade será melhor se o trabalho tedioso for feito com a ajuda de máquinas. “Apenas 1% das coisas interessantes já foram inventadas”, diz Thrun. “Eu acredito que todos nós somos insanamente criativos … [IA] nos permitirá transformar a criatividade em ação”.
Neste TEDx, a pesquisadora da MITRE Corporation, Jaya Tripathi, apresenta métodos fundamentais em Ciência de Dados ao descrever seu processo para chegar à verdade em sua pesquisa sobre demografia e dependência.
Os algoritmos de IA tomam decisões importantes sobre você o tempo todo. Mas o que acontece quando essas máquinas são construídas com viés humano codificado em seus sistemas? A tecnóloga Kriti Sharma explora como a falta de diversidade na tecnologia está se infiltrando em nossa IA, e oferece três maneiras pelas quais podemos começar a criar algoritmos mais éticos.
Quão inteligentes nossas máquinas podem nos tornar? Tom Gruber, co-criador da Siri, quer criar uma “IA humanística” que aumente e colabore conosco, em vez de competir (ou substituir). Ele compartilha sua visão sobre um futuro em que a IA nos ajuda a alcançar um desempenho sobre-humano na percepção, criatividade e função cognitiva, desde turbinar nossas habilidades de design até nos ajudar a lembrar tudo o que lemos e o nome de todos que já conhecemos. “Estamos no meio de um renascimento na IA”, diz Gruber. “Toda vez que uma máquina fica mais inteligente, nós ficamos mais inteligentes”.
E você, quais Ted Talks mais te marcaram? Compartilha com a gente nos comentários.
*Os resumos apresentados sobre as palestras foram adaptados do site do TED.
A popular tecnologia que simula a fala humana – o Chatbot – e é capaz de conversar com as pessoas através de redes sociais como o Telegram, será tema de mais um webinar promovido em tempos de pandemia. Evento promovido pelo Íris, Laboratório de Inovação e Dados do Governo do Estado Ceará, em parceria com o Insight.
Essa tecnologia tem como uma das principais funções vender produtos e informar os usuários sobre determinados serviços, entre outros. Muito usado por empresas para atender clientes e orientá-los com informações, os Chatbots são robôs (bots) que interagem por chat – em canais como o WhatsApp e o Facebook Messenger por exemplo -, usando Inteligência Artificial e se aperfeiçoando cada vez mais no atendimento ao usuário. É muito provável que você já tenha conversado com um, ao atender a ligação ou responder uma mensagem de texto de uma empresa.
Chatbots a serviço da saúde
Mas não são apenas as empresas que utilizam essa tecnologia para melhorar os serviços oferecidos: o setor público também tem bons exemplos de uso de chatbots. Um deles é o caso do governo do estado do Ceará, que tem utilizado esse recurso para orientar a população sobre a Covid-19. O atendimento virtual do Plantão Coronavírus detecta casos suspeitos, oferece orientação especializada com profissionais de saúde e informa sobre medidas de enfrentamento da pandemia. Através da ferramenta, o cidadão pode fazer uma autoavaliação, ter orientações médicas confiáveis, além de se informar com dicas sobre como enfrentar a pandemia. O chatbot faz uma triagem inicial, baseado nos sintomas informados pelo usuário, que poderá ser encaminhado ao atendimento humano especializado dependendo de suas respostas no chat.
A nível nacional e também na plataforma Telegram, o Ministério da Saúde disponibilizou o serviço de bot, Coronavírus – SUS, à população. Com o intuito de combater a doença, o aplicativo auxilia na resolução de dúvidas sobre sintomas e informações sobre unidades de saúde mais próximas.
O evento
Ficou interessado? Saiba mais sobre essa e outras aplicações de chatbots no webinar: Governo Digital e a Tecnologia de Chatbots! O evento contará com a presença do Coordenador geral do Insight Data Science Lab e cientista-chefe de dados do Governo do Ceará, José Macedo. Estarão presentes também nesta conversa; Eveline Braga, coordenadora de gestão estratégica de TIC da Seplag-CE; Jessika Moreira, coordenadora geral do Íris e Leandro Neves, desenvolvedor e sócio-fundador da Ilhasoft.
Abordagens que você pode esperar do evento:
– Como o Governo Digital pode impactar a(o) cidadã(o)?
– Chatbots na comunicação com as(os) cidadãs(ãos)?
– Quais os benefícios e desafios dessa tecnologia?
– Quais iniciativas já existem no Setor Público?
– Casos do Governo Ceará: Plantão Coronavírus e Portal Único de Serviços.
Webinar, da abreviação web-based seminar, é um tipo de webconferência no qual a comunicação é de uma única via, ou seja, o discurso é somente da pessoa que está palestrando. A interação entre os participantes é restringida ao chat, dessa forma eles podem conversar entre si e enviar perguntas ao palestrante.
O 1º Hackathon promovido pelo Tribunal de Contas do Estado do Ceará aconteceu no SebraeLab, entre 24 e 26 de janeiro. O evento reuniu 33 profissionais e estudantes de diversas áreas ligadas à análise de dados, agrupados em oito equipes.
Como publicado pelo próprio TCE-CE, o desafio norteador do Hackathon foi o de “desenvolver uma solução para ler dados abertos dos diversos municípios e do governo do estado do Ceará, encontrar indícios e publicar informações, permitindo a checagem pelos cidadãos”.
Conheça as equipes, e seus temas, com melhor colocação na maratona:
Baião de dados
Centralizar dados dos portais de transparência municipais (macashare.org)
Digimon
Busca de indícios de fraudes e irregularidades em licitações municipais
A ordem de classificação de cada uma das três equipes finalistas será divulgada nesta quinta-feira (30) durante cerimônia na sede do TCE-CE. A premiação seguirá a seguinte ordem: R$ 15.000,00 para o primeiro lugar, R$ 10.000,00 para o 2º e R$ 5.000,00 para o 3º colocado.
O total de veículos roubados e furtados é de 8.860, neste ano. Já o número de carros e motos recuperados é de 6.559, ou seja, correspondendo a 74%
Por mais um mês, o Ceará registrou queda nos roubos de veículos, conforme dados compilados pela Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social (SSPDS). Com isso, o Estado segue com números positivos em todo o acumulado do ano, quando foram registrados 4.696 roubos e 46% de redução em comparação ao mesmo período do ano passado, na ocasião em que 8.657 roubos foram contabilizados pela SSPDS. Com esse balanço de onze meses, a Segurança Pública cearense registra o melhor índice desde 2011, quando ocorreram 3.354 crimes. Esse recorte está inserido nos Crimes Violentos Contra o Patrimônio (CVP), indicador relativo a todos os tipos de roubos (exceto latrocínio), que chega ao 30° mês seguido de números positivos.
Só em novembro, a retração no roubo de veículos foi de 39%, indo de 728, no mesmo mês do ano passado, para 444, no mês passado. Em outubro, a redução foi de 45%, caindo de 855 para 469. Já em setembro, os números caíram de 699 para 356, com 49% de redução. Agosto, por exemplo, diminuiu de 637 para 417, correspondendo à redução de 35%. Em julho, a redução foi de 42%, caindo de 696 para 401 roubos de veículos. Em junho, a diminuição foi de 41%, passando de 768 para 454.
Em maio, foram 50% a menos roubos de veículo, passando de 860, no quinto mês de 2018, para 429, no mesmo período deste ano. Em seguida, vem o mês de abril, que passou de 816 casos para 442, o que corresponde a uma redução de 46%. A retração aconteceu também em março, quando os 913 roubos de carros em 2018 caíram para 472 neste ano, correspondendo a uma redução de 48%. Em fevereiro, a queda foi de 49%, indo de 794 para 405. Por último, janeiro, que registrou a maior queda percentual em um mês, com 54% de diminuição, saindo de 891 para 407 casos.
Recuperações de veículos
Uma das estratégias utilizadas pelo Sistema de Segurança Pública para alcançar esses resultados positivos é a política de combate a mobilidade do crime. Ou seja, a partir do controle de carros e motocicletas que circulam pelas cidades cearenses, a Polícia consegue realizar cercos inteligentes e interceptar veículos automotores roubados, furtados ou aqueles que são utilizados em ações criminosas.
Essa política ocorre por meio da utilização das mais de 3.300 câmeras de videomonitoramento, da inteligência artificial do Sistema Policial Indicativo de Abordagem (Spia) e dos cercos inteligentes realizados pela Polícia Militar do Ceará (PMCE) a partir de orientações repassadas pelos operadores da Coordenadoria Integrada de Operações de Segurança (Ciops). O impacto da expansão dessa estratégia se traduz em números que se destacam em 2019, como por exemplo, os veículos recuperados pelas forças de segurança. O total de veículos roubados e furtados é de 8.860, neste ano. Já o número de carros e motos recuperados é de 6.559, ou seja, correspondendo a 74%.
“É fruto de todo o trabalho que temos feito aqui no Estado, ao inovar com o combate a mobilidade do crime. Então, é uma estratégia, que realmente tem dado certo, e servido de modelo para todo o país, já que o Ceará é o Estado que mais reduz roubos em todo o país, como os de veículos e de cargas, por exemplo. Então esse trabalho vem nos conduzindo para esse resultado e certamente terminaremos o ano com um dos melhores resultados de toda a década”, destacou o secretário da SSPDS, André Costa.
Crimes Violentos contra o Patrimônio
Os Crimes Violentos contra o Patrimônio (CVP) chegaram ao 30° mês de redução consecutiva no Estado. No acumulado de janeiro a novembro de 2019, a redução CVP 1, que abrange roubos a pessoa, de documentos e outros, é de 19,8%. Foram 50.142 ocorrências desse tipo registradas, em 2018, contra 40.202, em 2019. No total, são 9.940 roubos a menos do que no ano passado.
Ainda no acumulado, todas as regiões do Ceará registraram resultados positivos. A maior queda percentual foi no Interior Norte, com menos 31,4% de casos, indo de 4.477 para 3.069. Em seguida, vem o Interior Sul, com queda de 28,9%, indo 3.950 para 2.810.
Depois, vem a Região Metropolitana de Fortaleza, com 24,7 % de redução, diminuindo de 8.583 para 6.459. Por fim, vem Fortaleza com redução de 15,9%, passando de 33.132, nos onze meses de 2018, para 27.864, no mesmo período deste ano. Só em novembro último, o Estado reduziu em 18% o CVP 1, com 827 ocorrências a menos se comparado ao ano passado. Foram 4.588 ocorrências, no décimo primeiro mês do ano passado, contra 3.761, no mesmo período de 2019.
No CVP 2, que abrange roubo de carga, com restrição de liberdade da vítima, a residência, de veículos e contra instituições financeiras, a redução foi ainda maior em 2019. Os onze meses contabilizaram uma queda de 45,7%, com 10.006 ocorrências no ano passado, contra 5.433, no mesmo período de 2019. No total, são 4.573 crimes a menos.
A maior redução percentual, no acumulado dos nove primeiros meses de 2019, foi na Região Metropolitana, com redução de 47,7%: 2.550 (2018) e 1.333 (2019). Em seguida, vem Fortaleza, com 46,9% de queda: 5.282 (2018) e 2.807 (2019). Depois vem o Interior Norte, com 41,5% de diminuição: 1.317 (2018) e 771 (2019). Por último, o Interior Sul, com retração de 39,1%: 857 (2018) e 522 (2019). Só em novembro, foram 334 ocorrências a menos no Ceará, se comparado com o mesmo período do ano passado. Isso corresponde à queda de 40,2% nos crimes, passando de 830 para 496.
A Segurança Pública está intrinsecamente ligada à cultura e ao cotidiano social. E o crime se vale de comportamentos e janelas de oportunidades para ser consumado. Diante disso, o crescimento desordenado das cidades, o aumento dos aglomerados subnormais e das áreas de patrulhamento impuseram novos desafios à administração pública. Tornou-se economicamente inviável manter um efetivo capaz de “saturar” todas as áreas críticas.
Hoje é economicamente inviável manter efetivos para monitorar todas as áreas; no Ceará, foram agregadas mais tecnologia e inteligência de cenários às atividades rotineiras.
Os modelos de policiamento unicamente estatísticos, os famosos “hotspots”, começaram a ruir quando a criminalidade, devido à popularização do uso do veículo automotor, passou a utilizar o vetor mobilidade e manobrabilidade em suas práticas delitivas, causando um reativismo difuso do policiamento.
A identificação dessa mudança no comportamento delitivo e a necessidade de adequação do policiamento a esse novo padrão, integram o conceito de Mobilidade do Crime, serão apresentadas aqui de maneira resumida.
Para evidenciar o conceito e demonstrar a necessidade de se criar um novo modelo de policiamento, apresentamos abaixo o mapa isócrono (Figura 1) de uma conduta delitiva. A imagem demonstra que a execução do crime está mais associada à motivação do agressor e às condições de vulnerabilidade da vítima do que a “hotspots”.
A Figura 1 apresenta dois pontos, que correspondem a sensores integrados ao SPIA (Sistema Policial Indicativo de Abordagem). O veículo monitorado foi utilizado no cometimento de um delito entre os pontos 1 e 2, levando aproximadamente 5 minutos para se deslocar entre as duas localidades.
Considerando a manobrabilidade que esses infratores teriam num intervalo de 5 minutos após passar pelo ponto 1, o delito poderia ter sido cometido em qualquer posição da área demarcada pela cor amarela no mapa. Dito de outro modo, partindo do ponto 1 e levando em consideração os 5 minutos utilizados para o cometimento do delito e a fuga, esses infratores poderiam atuar em uma área correspondente a 7,66 km².
(1) Mapa isócrono de uma conduta delitiva real ocorrida em 2018 em Aracati/CE. Fonte: SUPESP-CE
É impossível, com tamanha área de manobrabilidade, imaginar que uma viatura posicionada em determinado ponto da cidade seria capaz de prevenir o cometimento de um crime pretendido por um infrator motivado, uma vez que este aguardaria o momento oportuno, em que houvesse a vulnerabilidade da vítima e a ausência de policiamento para o cometimento da infração. Não estamos, com isso, querendo dizer que a presença policial não previne o cometimento de infrações, mas demonstrar que essa prevenção é bastante limitada.
Para fazer frente a esse desafio, o Estado do Ceará começou a repensar sua estratégia de Segurança Pública e a agregar mais tecnologia e inteligência de cenários às atividades rotineiras, cujo primeiro projeto foi a Política de Combate à Mobilidade do Crime.
O combate à Mobilidade do Crime, resultado da integração entre a Secretaria de Segurança Pública do Estado do Ceará e a Polícia Rodoviária Federal do Ceará, apoia-se em 3 pilares:
O Sistema Policial de Indicativo de Abordagem (SPIA), uma inteligência artificial que integra diversos sensores espalhados pela cidade e tem a capacidade de localizar veículos envolvidos em delitos, em tempo real;
A montagem de cercos inteligentes pelos operadores da Coordenadoria Integrada de Operações de Segurança (CIOPS) que, ao receberem a localização de veículos suspeitos pelo SPIA, orientam as viaturas para o trabalho de cerco e captura através do sistema de videomonitoramento;
E o aumento do efetivo policial para motopoliciamento, o que permite uma maior mobilidade da Polícia Militar nas ocorrências, culminando com a redução no tempo de resposta às ocorrências.
Dessa simbiose entre homem e tecnologia, que possui similaridades com a indústria 4.0, o Estado do Ceará vem colhendo os frutos de 28 meses de redução nos roubos de veículos e roubos de maneira geral, como pode ser verificado nos Gráficos 1 e 2. A redução dos roubos de maneira geral se deu principalmente porque, como exemplificamos acima, o veículo serve como meio logístico para o cometimento da maioria dos delitos.
Fica evidente, portanto, que, ao “quebrar” a “mobilidade do criminoso”, o seu raio de atuação se torna cada vez mais limitado, mais próximo do local onde reside ou se homizia, facilitando o planejamento e a concentração do policiamento em locais estratégicos.
Gráfico 1 – Evolução do CVP no Ceará entre 2017 e 2019 após o início da Política de Combate a Mobilidade do Crime. Fonte: GEESP/SUPESP-CE
Gráfico 2 – Evolução dos crimes de roubo de veículos no Ceará entre 2017 e 2019 após o início da Política de Combate a Mobilidade do Crime. Fonte: GEESP/SUPESP-CE
Em linhas gerais buscamos mostrar, a partir das informações apresentadas, como o uso da ciência policial e da tecnologia podem fazer uma grande diferença no planejamento de uma Estratégia de Segurança Pública moderna. O impacto começa a surgir com força. Em um exercício preliminar, utilizando parâmetros de custos da violência da Confederação Nacional das Indústrias (CNI), estimamos uma redução em cerca de 1,3 bi de gastos diretos devido a redução dos roubos de veículos, custos dos seguros e homicídios.
* Aloísio Lira é Superintendente de Pesquisa e Estratégia de Segurança Pública do Ceará, Agente Especial de Polícia Rodoviária Federal e vice-presidente do Conselho Estadual de Segurança Pública do Ceará
Secretários e assessores técnicos do Governo do Estado do Ceará assistiram, nesta quinta-feira (28), a uma palestra sobre eficiência no serviço público. Ministrada por André Tamura, fundador e diretor executivo da WeGov, o encontro tratou também sobre inovação no setor público, principal área de atuação da empresa. Até o próximo sábado (30), o grupo de trabalho fará uma imersão no tema para montar um plano de ações para diversas áreas do Estado.
“Inicialmente, vamos falar do que representa a inovação no setor público não só para o trabalho dos servidores, mas na entrega de serviços para a população. Vamos apontar tendências, tratar sobre conceitos e montar algumas estratégias”, disse Tamura.
Transformação digital do Ceará
O evento ocorre como parte do plano de transformação digital do Ceará. Conforme José Macêdo, cientista chefe de dados do projeto, a ideia é criar um grande banco de dados no Estado, integrar informações disponíveis entre as secretarias, aperfeiçoar digitalmente os serviços ofertados à população e capacitar os operadores desses sistemas. “Queremos capilarizar a inovação em todo o Governo e estamos trilhando esse caminho”, disse.
“Trouxemos a WeGov, empresa focada em laboratórios de inovação para serviços públicos, para fazer algumas dinâmicas com secretários e levantar questões sobre o que é inovação no setor público. Isso dentro do contexto de sermos agentes catalisadores dos serviços prestados à população”, completou Macêdo.
Inovação no serviço público
Em sua fala ao público, André Tamura ressaltou a necessidade de que os governos invistam em inovação e tecnologia para atender a população. “É um fato, a disponibilidade de tecnologia está muito alta e essa diferença de tempo entre as organizações privadas e públicas tem diminuído. Essa mudança, não só de tecnologia, mas de comportamento dos servidores, é urgente e necessária para melhorar a vida das pessoas”, apontou.
O palestrante também apresentou algumas experiências internacionais e destacou a tendência de mudança na percepção sobre o serviço público. “Ao longo dos últimos dez anos, têm surgido histórias de governos supereficientes entregando bom serviço à população e aos poucos essas histórias vão tomar conta do imaginário”, concluiu.
Para o secretário chefe da Casa Civil, Élcio Batista, a imersão no tema, até sábado, será importante para o planejamento dos próximos 37 meses de gestão. “Estamos aqui nessa jornada de transformação digital. Todos nós aqui somos importantes para iniciar esse processo de mudança dentro do setor público, no caso, no nosso Governo do Ceará”, afirmou, acrescentando que os servidores sentirão orgulho de contribuir para transformar o Governo do Ceará no mais inovador do país, desafio posto pelo governador Camilo Santana.
“Será uma vitória maravilhosa e que dará orgulho para os servidores públicos quando os cidadãos reconhecerem o trabalho do serviço público. Orgulho em fazer parte do processo em que os cidadãos começam a mudar a percepção sobre o serviço público, que ele não é mais burocrático, não é mais decidido no birô e que os servidores públicos estão entregando com muito mais velocidade, agilidade e com muito mais qualidade, apoiados pela tecnologia”, destacou.
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