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Realizado por

Ricardo Emanuel Francisco Viola

Aluno número 990338 do Instituto Superior de Engenharia do Porto

Setembro 2004

Orientador

Eng. Carlos Ramos

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RESUMO Muitas tecnologias foram desenvolvidas ao longo de muito tempo para satisfazer necessidades específicas de alguns sistemas. Duas das principais entre essas, foram os micro sistemas e redes computacionais. A partir de 1990 constatou-se que seria possível alterar em muito o ambiente em que vivemos se reuníssemos toda a tecnologia até então desenvolvida. Com mais algum esforço seria possível criar os chamados Ambientes Inteligentes. Este projecto visa esclarecer logo à partida o que são estes ambientes. Uma primeira parte do documento mostra a aplicação deste conceito em diversas áreas do nosso quotidiano e apresenta alguns cenários possíveis, dando mais destaque à aplicação em nossas habitações e ainda mais aos nossos meios de transporte. Os cenários semi reais ao longo de muito tempo têm sido eficazes como combustível para o desenvolvimento tecnológico. Enquadrado nas aplicações de AmI, são mencionados alguns casos de experimentação de modo a não permitir que se desenvolva a ideia de que é impossível existirem tais aplicações, já que muitas delas são arrojadas e para muitos apenas futuristas. A aplicação nos meios de transportes ainda inclui uma simulação que comprova os descritos benefícios prometidos pelos AmI. A segunda parte do documento vai aumentar a credibilidade de tudo o que foi dito até então, pois é feito um levantamento das principais tecnologias de hardware e software que tornam possível muitos dos cenários descritos na parte inicial. Nestas estarão incluídas as tecnologias já existentes, as em desenvolvimentos e as futuras. Este projecto apresenta os Ambientes Inteligentes de uma forma realista. Não só o conceito é definido como é descrita a sua implementação e tudo o que isso implica não desapercebendo questões sociais, políticas e tecnológicas. Palavras chave: Intelligent Ambience Ambient Intelligence (AmI) Traffic management Intelligent Technology

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AGRADECIMENTOS Quero agradecer à minha família que mesmo na ausência física foi capaz de me incentivar por sempre ter acreditado em mim e por ao invés de sobrecarregar com pressões me aliviou de tais. Sempre acreditavam que eu seria capaz por mais difícil que fosse a tarefa imposta. Outro essencial incentivo e apoio moral foi dado por diversos amigos que carregaram comigo algum do peso exercido por este curso. Eles são: João Silva (meu amigo e fonte de verdadeiro encorajamento), Pedro Costa e família (meus amigos e verdadeiras vitaminas de boa disposição e força), Florentino Rufino e Fátima (meu segundo pai e amigo, e minha segunda mãe e amiga que para além de apoio recobravam-me a necessária responsabilidade nestes assuntos e muitos muitos mais), Helena, família e muitos outros que ao convidarem para um almoço ou simplesmente um café recobravam-me algum tempo e contribuíam para revigorantes momentos. Outro agradecimento vai para o meu orientador, o professor Carlos Ramos. Agradeço a sua paciência e compreensão. Reconheço que o meu projecto arrancou um pouco tarde, mas isso nunca foi motivo para este senhor desconsiderar ou desacreditar da realização do mesmo. Agradeço a forma digna e amistosa com que sempre me tratou e aliás, que é bem conhecida e apreciada por muitos alunos deste curso.

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ÍNDICE

C A P Í T U L O 1 .................................................................................................... - 8 -

INTRODUÇÃO ....................................................................................................... - 8 -

1.1 Dimensões dos AmIs ...........................................................................................................................- 9 - 1.1.1 Dimensão Tecnológica.....................................................................................................................- 9 - 1.1.2 Dimensão Social ..............................................................................................................................- 9 - 1.1.3 Dimensão Política ..........................................................................................................................- 10 -

C A P Í T U L O 2 .................................................................................................. - 12 -

ÁREAS DE APLICAÇÃO DOS AMBIENTES INTELIGENTES........................... - 12 -

2.1 Em Habitações ..................................................................................................................................- 12 - 2.1.1 Introdução ......................................................................................................................................- 12 - 2.1.2 Automação da casa ........................................................................................................................- 14 -

2.2 Nos Transportes ................................................................................................................................- 18 - 2.2.1 Introdução ......................................................................................................................................- 18 - 2.2.2 Sistema de Gestão de Tráfego de vários tipos................................................................................- 20 - 2.2.3 Navegação......................................................................................................................................- 25 - 2.2.4 Simulação.......................................................................................................................................- 28 - 2.2.5 Segurança.......................................................................................................................................- 33 - 2.2.6 Condução .......................................................................................................................................- 35 - 2.2.7 Entretenimento e Informação Móvel .............................................................................................- 36 -

2.3 No comércio, na educação, na cultura, no lazer, no entretenimento e na saúde .........................- 38 - 2.3.1 No comércio...................................................................................................................................- 38 - 2.3.2 Na Educação ..................................................................................................................................- 40 - 2.3.3 Na Cultura, no Lazer e Entretenimento..........................................................................................- 42 - 2.3.4 Na Saúde ........................................................................................................................................- 46 -

C A P Í T U L O 3 .................................................................................................. - 47 -

BASE TECNOLÓGICA NECESSÁRIA PARA OS AMIS..................................... - 47 -

3.1 Comunicação e Redes .......................................................................................................................- 47 -

3.2 Micro Sistemas Electrónicos ............................................................................................................- 51 - 3.2.1 Sistemas Embutidos .......................................................................................................................- 51 - 3.2.2 Microprocessadores .......................................................................................................................- 52 - 3.2.3 Memórias .......................................................................................................................................- 53 - 3.2.4 Sensores .........................................................................................................................................- 55 - 3.2.5 Novos Materiais .............................................................................................................................- 60 -

3.3 Software.............................................................................................................................................- 61 - 3.3.1 Sistemas Distribuídos em larga escala ...........................................................................................- 61 - 3.3.2 Redes de Computação....................................................................................................................- 62 - 3.3.3 Sistemas Embutidos .......................................................................................................................- 62 - 3.3.4 Sistemas Operativos Light .............................................................................................................- 64 - 3.3.5 Novos Standards ............................................................................................................................- 64 - 3.3.6 Engenharia de Software Avançada (plataformas e ferramentas de desenvolvimento robustas) ....- 65 - 3.3.7 Plug and Play .................................................................................................................................- 66 - 3.3.8 Software que se auto repara e organiza..........................................................................................- 66 - 3.3.9 Personalização................................................................................................................................- 68 -

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3.4 Gestão do Conhecimento..................................................................................................................- 69 - 3.4.1 Web Semântica ..............................................................................................................................- 69 - 3.4.2 Ontologia .......................................................................................................................................- 70 - 3.4.3 Standards........................................................................................................................................- 70 - 3.4.4 Armazéns de Dados e Descoberta de Conhecimento.....................................................................- 70 -

3.5 Inteligência Artificial........................................................................................................................- 73 - 3.5.1 Definição........................................................................................................................................- 73 - 3.5.2 Visão Cognitiva .............................................................................................................................- 73 - 3.5.3 Reconhecimento de Voz ................................................................................................................- 77 - 3.5.4 Sistemas que aprendem e se adaptam ............................................................................................- 77 - 3.5.5 Sensibilidade ao Contexto e Computação Afectiva .......................................................................- 78 - 3.5.6 Agentes Inteligentes Perspectiva da Inteligência Artificial............................................................- 79 - 3.5.7 Perspectiva da Inteligência Artificial .............................................................................................- 81 -

C A P Í T U L O 4 .................................................................................................. - 82 -

CONCLUSÃO ...................................................................................................... - 82 -

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ÍNDICE DE IMAGENS Fig 1 - Antes e Depois de AmI ............................................................................................................ - 8 - Fig 2 - Albert Benschop (2002) ......................................................................................................... - 16 - Fig 3 - Reconhecimento de voz e múscia em teste - Royal Philips .................................................. - 17 - Fig 4 - Reconhecimento de voz e música instalado em casa - Royal Philips...................................- 18 - Fig 5 - Futuro Sistema de Informação ao condutor desenvolvido pela Siemens Coporate.............. - 22 - Fig 6 - Simulação de obstáculos; Limite a 80km/h; 10 minutos ........................................................ - 29 - Fig 7 - Simulação de obstáculos; Limite a 80km/h; 193 minutos...................................................... - 29 - Fig 8 - Simulação de obstáculos; Limite a 140 km/h; 3 minutos ....................................................... - 30 - Fig 9 - Simulação de obstáculos; Limite a 140km/h; 10 minutos...................................................... - 30 - Fig 10 - Simulação de obstáculos; velocidade a 20km/h; 10 minutos .............................................. - 31 - Fig 11 - Simulação de rampa; velocidade a 80km/h; 10 minutos ..................................................... - 32 - Fig 12 - Simulação de rotunda e congestionamento do tipo "pára e anda"......................................- 32 - Fig 13 - Aspecto de um dispositivo de tinta electrónica. ................................................................... - 45 - Fig 14 - Modelo de Referência Multiesfera (http://www.wireless-world-research.org/meeting/2001/all.htm)................................................................................................... - 47 - Fig 15 - MBWA (Mobile Broadband Wireless Access) [12]...............................................................- 48 - Fig 16 - Visão geral do Mobile IPv6 (http://www.rnp.br/newsgen/0301/mip.html#ng-2) ................... - 49 - Fig 17 - Orientações magnéticas da MRAM [25] .............................................................................. - 55 - Fig 18 - Sensor MEMS de um airbag ................................................................................................ - 56 - Fig 19 - Sistema Millipede de Armazenamento da IBM....................................................................- 57 - Fig 20 - Esquema de um sensor de pressão que usa materiais Piezo............................................. - 58 - Fig 21 - Sensor de aceleração .......................................................................................................... - 58 - Fig 22 - Fulereno C60; C20; C20 em forma de anel [23] .................................................................. - 60 - Fig 23 - Uma NoC: (a) topologia; (b) mensagem [26] .......................................................................- 63 - Fig 24 - Componente de um sistema auto organizativo segundo Darwin ........................................ - 67 - Fig 25 - Componente em Runtime segundo Darwin .........................................................................- 68 - Fig 26 - Exemplo de um EPMS aplicado a um negócio de telecomunicações (Clementine) ........... - 72 - Fig 27 - Complexidade de reconhecer uma cadeira com uma única técnica. [28] ........................... - 74 - Fig 28- Categorias de Agentes definidas por Nwana.......................................................................- 81 -

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ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1 - European Research Area FP6 (Sixth Framework Programme 2002-2006 – Estudo sobre desenvolvimento tecnológico) (http://europa.eu.int/comm/research/era/index_en.html).................... - 9 - Tabela 2 - Futuro Sistema de Informação ao condutor desenvolvido pela Siemens Coporate........ - 21 - Tabela 3 - Comparação de eInk com outras tecnologias (reflexão/contraste) ................................. - 45 -

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Capítulo 1

Introdução O conceito de AmI (Ambientes Inteligentes) apareceu no início dos anos 90. O que impulsionou este conceito foi o desejo de se interagir com ambientes em vez de com computadores. Os dispositivos que o tornam possível passam a estar incorporados na residência, escritório, carro ou qualquer outro ambiente. Muitas exposições permitem ver que a ideia de AmI vai muito além das luzes se apagarem quando abandonamos uma sala ou dispositivos electrónicos accionados por comandos de voz. Um AmI é bem mais do que isso, refere-se a um mundo em que as pessoas estão rodeadas de interfaces intuitivas e inteligentes que são incorporadas em quaisquer tipos de objectos. Os dispositivos por detrás dessas interfaces são sensíveis à presença, às necessidades do indivíduo, personalizados a requisitos pessoais e capazes de prever comportamentos. Dispositivos electrónicos individuais deverão migrar para dispositivos interligados por uma rede, com ou sem fios, mas de forma a desaparecerem do plano óbvio da nossa visão passando a se integrar na construção.

Fig 1 - Antes e Depois de AmI

A União Europeia reservou 3600 milhões de Euros para pesquisa e desenvolvimento na área nos próximos quatro anos o que nos faz ficar na expectativa.

Hoje AmI

Baseado em PC O nosso meio é a interface “Escrever e ler” Uso de todos os sentidos – intuição Procura baseada em informação textual. Manipulação de conhecimento

contextual Baixa largura de banda, redes separadas.

Largura de banda praticamente ilimitada.

Escala micro Escala nano Silicone Novos materiais e-Services Adopção global (e-Health, Learning…) < 10% da população mundial on-line Adopção global

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Tabela 1 - European Research Area FP6 (Sixth Framework Programme 2002-2006 – Estudo sobre desenvolvimento tecnológico) (http://europa.eu.int/comm/research/era/index_en.html) Esta visão do AmI coloca o utilizador ainda mais ao centro do desenvolvimento futuro. Ao paradigma do utilizador se adaptar às tecnologias, deverá suceder o paradigma das tecnologias se adaptarem ao utilizador.

1.1 Dimensões dos AmIs Segundo a ESTO (European Science and Technology Observatory) sistemas tecnológicos ao serviço da sociedade como os AmI têm sempre três dimensões: tecnológica, social e política.

1.1.1 Dimensão Tecnológica O ISTAG (Information Society Technologies Advisory Group) é uma reunião de um conselho para acompanhar as prioridades do IST e actividades relacionadas ao mesmo tempo que respeita a ERA (European Research Area). Por outras palavras é a responsável pela definição, reflexão e implementação de políticas de investigação tecnológica na Europa. Esta política deve garantir o progresso tecnológico e sua aplicação. [32] Este grupo, nos seus relatórios publicados identifica algumas tecnologias necessárias para tornar uma realidade global os AmI:

• Hardware Discreto (miniaturização e tecnologia na escala nano, dispositivos inteligentes, incorporação de poder computacional, menor consumo de energia, generalização de sensores, etc.)

• Uma infra-estrutura de comunicações baseadas na web móvel ou fixa (interoperabilidade e redes com/sem fios que sejam dinamicamente reconfiguráveis)

• Uma rede de distribuição dinâmica de dispositivos (dispositivo que operem entre si, redes reconfiguráveis ad-hoc – projecto do aluno 990321, redes inteligentes, etc).

• Interfaces sensoriais e naturais ao ser humano (agentes inteligentes, interfaces multi modais, modelos de aquisição de conhecimento contextual, etc)

• Dependência e segurança (sistemas robustos e confiáveis, software capaz de se auto testar e auto organizar/reparar, tecnologias que garantam privacidade, etc)

As chaves são sistemas e tecnologias que sejam sensíveis, reactivas, interligadas, contextuais, transparentes e inteligentes.

1.1.2 Dimensão Social Questões sociais, económicas e políticas influenciam a vida diariamente. Factores como o envelhecimento da sociedade, sociedade multicultural, consumismo,

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crescimento Europeu, a anti globalização e outros deverão ser levados em conta no desenvolvimento de AmI. As pesquisas levadas a cabo pela IST (Information Society Technologies) mostram que não é óbvio que todos aceitarão e usarão tecnologias AmI na sua vida. É sabido que:

• As pessoas não aceitam tudo o que seja tecnologicamente possível e tangível.

• As pessoas precisam recursos/possibilidades para comprar e usar ISTs (dinheiro, tempo, capacidades, atitudes compatíveis, linguagem, etc) que não estejam distribuídos pelas sociedades.

• As pessoas fazem muitas vezes uso da tecnologia de um modo para o qual ela não foi idealizada. (ex: Internet e SMS).

• Não existe algo como um utilizador standard e típico. • Existe uma diferença entre possuir, usar e familiarizar-se com ISTs. Uma

pessoa pode possuir uma tecnologia mas não a usar, e por outro lado mesmo que use pode não ser capaz de depositar confiança na mesma. Hoje, o PC e a Internet não ganharam a mesma utilização nem credibilidade que a rádio, televisão e telefone.

1.1.3 Dimensão Política Segundo o Lisbon European Council de 2000 e a e-Europe Action Plan (prolongada até 2005), uma comissão é usada para verificar a liderança Europeia em conhecimento genérico e aplicado, sobre tecnologias a nível social, de modo aumentar a competitividade Europeia e a permitir a todos os seus cidadãos tirar proveito do conhecimento de toda a sociedade. Isto levanta algumas questões políticas sobre a “divisão digital” e sobre o acesso a ISTs. Novas tecnologias nunca deveriam ser motivo para excluir ou dividir sociedades. A revolução em computadores e redes de telecomunicações e o aumento da velocidade destas mudanças adicionado à explosão de conhecimento global estão a criar alterações sem precedentes nas nações e nas transacções entre si. Surgiram novos empregos, fácil acesso a educação diversificada, novos modos de construção de comunidades, fácil acesso a mercados globais e muito mais. Ainda assim, o fruto da era da informação está inacessível a muitos. Esta questão, a “divisão digital”, ameaça criar e aumentar as divisões populacionais que já existem no nosso planeta. Para alguns, a tecnologia traz a promessa de inclusão, oportunidade e bem-estar, ao passo que para outros maior isolamento e incrementada pobreza. A noção de “acesso universal” deve estar associada à AmI. As pessoas deverão poder dizer que “Não” a AmIs, mas também é fundamental que possam dizer que “Sim” se assim pretenderem. O “acesso universal” não está limitado a acesso a infra-estruturas mas inclui acesso a serviços, aplicações como a todos os recursos necessários para fazer uso e tirar proveito de AmI.

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É normal o conceito de Ambientes Inteligentes ainda não estar completamente claro na mente do leitor, mas o desenvolvimento deste documento e a oportunidade de analisar as aplicações possíveis desta tecnologia clarificarão com certeza as coisas.

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Capítulo 2

Áreas de Aplicação dos Ambientes Inteligentes 2.1 Em Habitações

2.1.1 Introdução Existem várias expressões que se relacionam com a aplicação de tecnologia na casa como: casa inteligente, smart home, casa interactiva, casa do futuro. Umas expressões são mais concretas que outras, mas a expressão casa inteligente já existe há décadas. Mesmo assim todas estas são traduções de expressões em Inglês que usam a palavra home que traduzida seria casa. O nosso português tem palavras específicas, nomeadamente a palavra “habitação” que deriva de “habitat” que por sua vez é um local ou meio apropriado para a vida normal de qualquer ser vivo. Já que o AmI em habitações interfere directamente no meio, então será apropriado traduzir a expressão mais usada “smart home” por “habitação inteligente”. Novas tecnologias têm melhorado a vida. O melhoramento da produtividade tem sido e continua a ser o argumento principal de venda da inovadora tecnologia doméstica. Apesar deste argumento, as implicações e mudanças causadas na sociedade fazem as coisas parecerem bem diferentes. Um bom exemplo disso é a máquina de lavar que prometeu diminuir o trabalho doméstico. Junto com esta apareceram outras inovações como aquecedores de água, o ferro de passar a roupa e casas de banho dentro de casa. As pessoas começaram a pensar que com tantas ajudas agora não precisavam limitar a lavagem corporal e das suas roupas a uma vez por semana. Alterou-se a sociedade quanto a que coisas seriam feitas, quantas vezes e por quem. Assim estudos do trabalho doméstico não dão a garantia de que esse trabalho doméstico foi reduzido com novas tecnologias, alguns até mostram que o trabalho doméstico exigido pela sociedade, e por isso não pago, cresceu dramaticamente. Os Ambientes Inteligentes são caracterizados pela sua ubiquidade, transparência e inteligência. No futuro veremos se os AmIs cumprem com as suas promessa ou se serão apenas uma ilusão – oferecendo uma vida fácil mas ao memos tempo aumentando a complexidade da mesma. É muito difícil esperar o contrário do que aconteceu com as tecnologias anteriores e isso faz perceber que o motivo impulsionador continuará a ser o bom negócio. Podemos considerar os seguintes aspectos relativos aos AmIs em ambientes domésticos:

• Uso de computadores para ajudar os habitantes de casas inteligentes a viver uma vida mais saudável, feliz e mais segura.

• Executar automaticamente diversas tarefas de modo a diminuir o stress da gestão da casa.

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• Integrar o seu trabalho, a casa, a aprendizagem e actividades recreativas. • Esconder todos os detalhes de como realmente funciona.

Segundo alguns pesquisadores, a literatura científica nos últimos anos sobre a casa, tem se tornado mais diversificada indo além do tópico da inteligência das casas ou construções. Para os mesmos, o termo “inteligência” ficou fora de moda ou obsoleto, sendo substituído por novas expressões como “aware house” - casa precavida ou ciente, “integrated environments” – ambientes integrados ou “alive and interactive environments” – ambientes interactivos e vivos. Na verdade uma pesquisa pessoal pelos centros de investigação sob o tópico “intelligent house” ou “intelligent ambience”, seleccionando artigos sobre a casa, revela que existe muita verdade nestas afirmações, pois pouco encontramos que esteja realmente relacionado com a disciplina de Inteligência Artificial, disciplina que daria aplicação à inteligência anunciada, mas muito mais com o facto de tornar a tecnologia transparente e sensorial, mesmo não desconsiderando que para o tratamento dos outputs dos sensores são muitas vezes usados algoritmos da inteligência artificial. Esta mudança nas terminologias pela comunidade, parece-se com a mudança de ênfase da tecnologia centrada na inteligência artificial, para os ambientes inteligentes centrados no humano, inteligência/computação ubíqua ou versátil. Os principais motivos que conduzem a aplicação de AmI em ambientes domésticos são:

• Aumento do ritmo do quotidiano, aumento da exigência de eficiência e flexibilidade nas rotinas diárias.

• Eliminar as limitações de tempo e espaço (aumento de tele-presença). • Envelhecimento da população que leva à necessidade de que estes passem

a viver por mais tempo em suas casas. • Aumento da exigência em segurança (resposta ao aumento da criminalidade) • Crescente pressão para refrear problemas ambientais e poupar energia.

(Promover um sustentável desenvolvimento e compensar os altos custos de energia).

• Procura de novas experiências (isso leva à construção de casas como centros de entretenimento multimédia).

• Aumento da necessidade de usar a sua casa comum como refúgio (casas dedicadas para privacidade e relaxamento).

O objectivo geral de AmI nas casas não deverá ser simplesmente encher a casa de tecnologia. Este é um perigo. Porque este tipo de pensamento acaba frustrando toda o investimento na tecnologia pois não será aceite pelos utilizadores. A ênfase deve ser dada à análise e antecipação das reais necessidades e desejos dos futuros residentes de casas conscientes e reactivas. Isto irá ajudar a encontrar o real valor da nova tecnologia, como pode ser ilustrado pelo imprevisível sucesso das SMS1. O valor daquela tecnologia não foi devidamente aproveitado por não ter sido previsto. Em compensação da análise anterior, que mostrou que os AmIs poderão não simplificar a vida doméstica, podemos também dizer que a qualidade de vida dos habitantes de casas cientes e reactivas embora mais complexa deverá melhorar em alguns aspectos com a aplicação dos AmIs. Casas são também lares, no sentido de

1 (Asian mobile operators cash on SMS success, Internet convergence By Madanmohan Rao) http://unpan1.un.org/intradoc/groups/public/documents/APCITY/UNPAN002163.pdf

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que é ou deverá ser a fonte de estabilidade emocional e bem-estar. Isto leva-nos a três implicações: permitir que as pessoas tirem proveito prático, satisfação e ganhem mais tempo para fazerem aquilo que realmente lhes agrada. A área de aplicação nas casas é vasta, já que é aqui que passamos a maior parte das nossas vidas. (Intille 2002).[1] As casas estão relacionadas com pessoas, espaços, quartos, artefactos, mobílias, equipamentos, electrodomésticos e as suas combinações em termos de espaço e tempo. Existem quatro áreas básicas de aplicação:

• Automação da casa (Funções de suporte de uma casa) • Comunicação e socialização • Descanso, relaxamento e entretenimento • Trabalho e aprendizagem

As funções de automação da casa cobrem funções básicas de suporte de uma casa como aquecimento, canalização, ventilação, condicionamento do ar como instalações eléctricas e outras. A segurança é outra importante área dentro da automação da casa. Esta área é dividida em diferentes aspectos: Acesso físico e alarmes contra intrusos. Segurança em termos de saúde (prevenção e monitorização) e segurança em termos de construção e materiais usados. A automação da casa também cobre funções de controlo da casa. A área de comunicação e socialização cobre a comunicação inter-pessoal, acesso à Internet e outros sistemas de informação. A área de descanso, relaxamento é outro grupo de funções usadas diariamente. Esta parte cobre também funções de refrescamento, manutenção pessoal e higiene. No entretenimento está incluído vídeo, TV, música, jogos e outros. Estas casas devem também oferecer oportunidades de trabalho e de aprendizagem inclusivamente facilidade na realização do trabalho profissional em vez deste ser desempenhada no escritório.

2.1.2 Automação da casa

2.1.2.1 Funções básicas de suporte da casa – instalações eléctricas e outras A automação da casa deve trazer mais valia ao utilizador, por tornar o controlo de funcionalidades existentes (como exemplo, alarmes de incêndio e contra intrusos, controlo de aplicações electrónicas) mais fácil, integrado e até automático. Já existem aplicações proprietárias destas soluções no mercado como será o exemplo em (Rentto et al. 2002). [2] A maior parte das funcionalidades dos sistemas de automação da casa não possuem qualquer inteligência. A pessoa pode controlar as luzes e o aquecimento usando interruptores. Nas casas do futuro, os ambientes inteligentes permitiram controlar estas funções por touch panels, por voz, gestos e até expressões faciais. O AmI detecta o residente e ajusta todos os parâmetros conforme o gosto pessoal. Soará na casa o tipo de música favorita, será sintonizado o canal também favorito, o grau de luminosidade (luzes e sombras de janelas) e de aquecimento é também ajustado conforme o gosto, uma personalização muito similar à que encontramos hoje no uso de Sistemas Operativos.

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Um desafio lançado a AmI é se estes serão capazes de decidir o ambiente se mais de um residente estiver presente. Este deverá ser capaz de se adaptar ao estado emocional dos residentes pelas expressões faciais.

2.1.2.2 Segurança A segurança inclui a automação do controlo do acesso físico à casa, saúde e bem-estar dos residentes. A segurança também cobre o controlo do estado da construção em si. A segurança é baseada no uso de tecnologias de informação e comunicações ICTs2 (Infromation Communications Technology) para manter vários sistemas de alarme (prevenção de roubo e incidentes eventuais causados por idosos incapacitados, crianças, animais de estimação e até selvagens, etc.).

2.1.2.2.1 Controlo do Acesso Físico Hoje o acesso físico às casas é basicamente controlado por fechaduras mecânicas e electrónicas. As electrónicas tornam viável um controle digital do acesso. O acesso passa a ser possível usando chaves magnéticas, ou acesso biométrico, o qual se pensa ser comum daqui a apenas cinco anos, sendo justificada esta demora principalmente por questões legais de protecção de dados identificativos das pessoas. Os métodos biométricos mais comuns são o reconhecimento de impressões digitais e da íris enquanto que o reconhecimento da face ainda necessita de algum amadurecimento. O reconhecimento da voz oferece uma interacção simples e natural embora o nível de segurança seja baixo. O que também está relacionado com o acesso físico será a vigilância da habitação por câmaras e sensores e o uso do reconhecimento biométrico para ajustar parâmetros como canal de TV e volume segundo a pessoa presente no momento.

2.1.2.3 Saúde e bem estar A saúde e bem-estar incluindo também a possibilidade de permitir uma vida independente de outros principalmente aos mais idosos, é muito promissora nesta área. As ferramentas necessárias para tornar tal cenário possível incluem meios de monitorização do estado de saúde do habitante como controlo remoto de portas e outros, controlo de alarmes de fogo, contra intrusos e possibilitar meios de comunicação com exterior adaptados às situações especiais como será o caso de idosos ou deficientes. Como estratégia de acção, precisa-se em primeiro lugar desenvolver uma plataforma que suporte todos os componentes mencionados. Em segundo lugar, lutar contra os altos custos institucionais do modo de vida independente destas pessoas. Um passo neste sentido seria dar evidências claras de que o prolongamento de vida independente é possível. Terceiro, principalmente na monitorização da saúde, o sistema deve estar desenhado para que falhas não causem um descontrole de funções.

2 ICT - Cobre qualquer produto que armazene, retransmita, manipule , transmita ou receba informação electronicamente e na forma digital. Ex. Computadores pessoais, televisão digital, e-mail, robots e outros dispositivos.

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2.1.2.4 Comunicação Esta é uma área que recebe prioridade máxima na antecipação de habitações inteligentes devido ao papel que desempenha. As pessoas precisarão se comunicar com outras pessoas dentro da casa ou que se encontrem fora dela. Deverão também ter acesso à Internet e outros sistemas de informação.

2.1.2.4.1 Acesso á Internet Desde os anos 90 que os utilizadores da Internet têm crescido drasticamente em número. O tipo de acesso varia entre Modem e tecnologias de banda larga. Segundo muitas previsões o preço das ligações de banda larga ainda continuará a baixar. Isso ainda aumentará o uso da Internet a partir das casas com diferentes propósitos ou razões (jogos, educação, trabalho) e nas mais variadas horas.

Fig 2 - Albert Benschop (2002)

Assim como pessoas podem estar conectadas pela Internet, podem estar conectadas por casas. Os AmIs poderão ser desenvolvidos onde casas podem monitorizar outras casas de modo a aumentar a segurança, como exemplo uma casa ser capaz de disparar o alarme de incêndio de outra casa vizinha. É certo que neste exemplo já estaríamos a por em causa questões de privacidade e outras relacionadas.

2.1.2.5 Descanso e Relaxamento O sono pode ser considerada a forma mais importante de descanso, regeneração de capacidades motoras e mentais. Outra verdade é que todos gastam entre 1/3 e um ¼ do dia na cama. Apesar disso muito pouco tem sido feito no sentido de usar AmI em prol deste período tão importante de nossas vidas. A maior parte de dispositivos electrónicos que foram construídos relacionados com o sono ou períodos de descanso foram aqueles projectados para acabarem com ele, como seria o caso dos

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despertadores electrónicos. Mesmo assim alguma coisa tem sido feita, mesmo que por vezes sem dar conta que o estavam a fazer, por exemplo quando se inventou aquecedores electrónicos. É conhecido que certos movimentos repetitivos, como ligeiras vibrações, temperaturas e luzes coloridas podem favorecer ou não o descanso de uma pessoa. E sobre estes o AmI tem grande poder de controlo. Assim sendo não pode ser despercebido o contributo que AmI pode ter no melhoramento dos períodos de descanso da população influenciando positivamente o rendimento do ser humano, sua produção e estado emocional, devido à importância desta necessidade física. Ana Lúcia Braz, Mestre em Engenharia Biométrica diz que segundo testes realizados em adultos saudáveis e voluntários, que a acção da intensidade e do comprimento de onda da luz na faixa espectral do visível produziu efeitos fisiológicos, físicos, cognitivos e emocionais em maior ou menor percentagem. A exposição luminosa na faixa espectral do vermelho provocou manifestações emocionais agradáveis em comparação com o azul e o verde que produziam outros resultados. Imagine aplicar tal conhecimento de modo a proporcionar um relaxamento tal que influencia a sua disposição. Os sinais vitais tendem a apresentar-se com valores reduzidos após a exposição ao verde e aumentados após a exposição ao vermelho, mais acentuadamente do que o aumento percebido após a exposição ao azul. Estes resultados são consistentes com referência à sonolência e dificuldade para abrir os olhos, referidos em percentagens crescentes, do vermelho para o azul e deste para o verde. Esta conclusão poderia ser aplicada ao início do período de descanso quase que obrigando, devido à baixa nos sinais vitais, ao habitante adormecer. Na necessidade de acordar um indivíduo e aumentar a sua actividade mental para o trabalho haveria solução ou pelo menos melhoras. A aceleração do curso do pensamento foi referida duas vezes mais após a exposição ao vermelho do que ao verde e ao azul. Os resultados mostraram que o verde produz relaxamento físico e psíquico e o vermelho o oposto, verdades que poderiam ser aplicadas segundo as necessidades e parâmetros do estado físico e psíquico dos habitantes para os seus melhores interesses. (Ana Lúcia Braz (2002)) [7] Normalmente o sono é realizado no quarto. No entanto, as aplicações do AmI que suportariam o sono poderiam se focar no período inicial, médio e final do sono estando embutidas em relógios, cama, luzes, janelas, chão, sofá e outros onde normalmente damos conta de que estamos com sono. Poderiam também usar conexões dentro da casa para assinalar outros na casa de que alguém se encontra a dormir de modo que estes pudessem contribuir para o bom descanso fazendo silêncio.

Fig 3 - Reconhecimento de voz e múscia em teste - Royal Philips O relaxamento também pode ser atingido pela prática de hobbies dentro de casa. Soluções AmI podem ser desenvolvidas para encorajar à prática de hobbies. O reconhecimento de voz pode ser combinada com bases de dados de

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modo a que um simples cantarolar por parte do habitante ligue um sistema de som que tocará a versão original da música. (2002 Koninklijke Philips Electronics N.V. num. 1) Uma destas implementações por parte da Philips pode ser vista em funcionamento num pequeno vídeo demonstrativo. (2002 Koninklijke Philips Electronics N.V. num. 1, Peterson, K. E. (2002)). [8]

Fig 4 - Reconhecimento de voz e música instalado em casa - Royal Philips

O exercício físico contribui também para o relaxamento dependendo da intensidade do mesmo. Se este for excessivo pode até mesmo ter o efeito contrário. Assim sendo esta é mais uma exigência dirigida ao AmI, que como já foi visto, pode monitorizar a saúde do residente, reconhecer a necessidade de exercício e se lembrar de sessões de exercício físico anteriores e seus resultados sugerindo novo treino adaptado ao indivíduo. Talvez seja atribuído mais valor a esta função do AmI se se lembrar que segundo a Organização Mundial de Saúde as duas maiores causas de morte no mundo estão associadas a doenças cardiovasculares, consequência da obesidade e não só. A obesidade pode ser combatida adoptando uma nova mentalidade, novos hábitos alimentares e exercício físico moderado e controlado. Fazendo uma breve referência ao nosso país, mais de 50% da população é obesa. (World Health Oganization, Causes of Death 2001). A maior parte das vezes o exercício é feito num lugar próprio e usando máquinas para o efeito. Uma solução futura é proporcionar os meios para exercício em qualquer divisão da casa. Esta ideia é uma realidade em casas modernas (sem inteligência) em que a casa é preparada para cumprir variadas funções na mesma divisão. O AmI ao monitorizar toda a actividade de um residente, inclusive o quanto andou ao longo de um dia dentro de casa e o tempo gasto descendo e subindo escadas, poderá fornecer e tirar proveito de informações como a quantidade de calorias gastas.

2.2 Nos Transportes

2.2.1 Introdução Analisando estudos iniciais sobre o futuro da mobilidade/transportes e AmI, tentarei descrever o contexto da questão e como os AmIs poderão ser usados no tráfego, mobilidade e subáreas da gestão do tráfego, navegação, segurança, da informação e entretenimento móvel. Além disso, darei algumas indicações sobre o impacto que poderão ter as soluções AmI sobre os condutores.

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Esta é a área de aplicação de AmI à qual este projecto mais se dedica. Nesta aplicação serão abordadas experimentações dos cenários descritos assim como simulações que acreditarão os muitos benefícios dos AmIs nesta área. A área de análise será limitada aos transportes públicos ou privados terrestres, já que estes são os meios mais importantes de transporte no dia a dia. No entanto existem inúmeras aplicações de AmI em transportes aéreos e marítimos. O estado da engenharia nos transportes tem avançado dramaticamente na última década, incluindo novos e mais flexíveis sistemas de controlo de tráfego, sistemas de software, hardware, tecnologias de comunicação e de vigilância, e métodos de análise têm se tornado comuns. A ESTO (European Science and Technology Observatory) afirma que o AmI vai promover ainda mais estes desenvolvimentos na próxima década. Áreas metropolitanas irão criar ou expandir e melhorar centros de gestão de tráfego que monitorizam e gerem o fluxo de tráfego em ruas, vias e auto-estradas, usando fontes de dados que cumprem regras dos sistemas de tempo real que podem variar entre circuitos fechados de câmaras de televisão, sensores fixos de tráfego e de condições climatéricas que gerem dados que podem ser recebidos, processados e armazenados em carros inteligentes que por sua vez enviam por redes móveis e ad-hoc. Os condutores poderão ser informados de possíveis perigos via um assistente pessoal de informação (Personal Informations Assistant) ou um sistema de navegação (Car Navigation System). Tirando proveito destes sistemas e das redes mencionadas, torna-se possível, por exemplo, que um carro ao cair num buraco difunda essa informação para outros condutores que poderão evitar o buraco ou a via que estava sendo utilizada dependendo do tempo de previsão. Os agentes principais equipados com sistemas de gestão de tráfego serão viaturas de autoridades públicas e de empresas privadas que ofereçam serviços similares já que estarão espalhados por toda a área metropolitana. Enquanto que os sistemas de gestão de tráfego satisfazem a necessidade de controlo eficiente do fluxo de tráfego, sistemas de navegação (Navigation Systems) são direccionados para um suporte eficiente de viaturas individuais. Este não só inclui informação sobre o caminho mais curto para o destino, como sobre o estado actual do tráfego e sobre outros caminhos possíveis. As tecnologias AmI poderão garantir encaminhamento dinâmico dependendo de informação provinda dos centros de gestão de tráfego como de outros carros inteligentes. Combinando tudo isto com a informação de contexto sobre o perfil de navegação do condutor, o nível de inteligência da tecnologia pode aumentar (ex: navegação para o próximo restaurante que corresponda com os gostos pessoais do condutor em vez de ir a um lugar específico, já usado por esta família há mais de 20 anos). A Segurança está directamente relacionada com a diminuição do risco de tráfego. A intensificação da segurança do tráfego tem sido o objectivo principal de autoridades públicas e da indústria automóvel já por muito tempo. O ICT (Infromation Communications Technology) tem mostrado nos últimos anos um bom esforço e empenho nesta questão. No futuro próximo será possível combinar dados provenientes de inúmeros sensores que analisam a condição e comportamento de um condutor e do seu automóvel, tornando possível identificar riscos e desencadear medidas correctivas. Deste modo, as autoridades públicas e a indústria automóvel são as entidades mais importantes no que toca a suprimento de material e

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oportunidades. Do lado do condutor, novos mecanismos de segurança só estão normalmente disponíveis em automóveis de alta gama. Assim que o custo de medidas de segurança desça, essas tornar-se-ão comuns e acessíveis a qualquer um. Os governos têm desde há muito demonstrado séria preocupação com a segurança em automóveis e estatísticas relacionadas com acidentes graves e fatais. Um bom exemplo disso é o aparecimento de leis como o uso de cinto obrigatório. As autoridades públicas, por isso, devem ser aquelas entidades que darão o impulso decisivo para o desenvolvimento, instalação e uso de dispositivos inteligentes de segurança. É normal que a inclinação geral para informação e entretenimento móvel afectará em muito o uso de tecnologias AmI nos transportes. Os fabricantes de automóveis tentam oferecer toda a informação e serviços disponíveis usando a Internet assim como entretenimento. Estes serviços combinados com informações de contexto provocarão o surgimento de novos serviços de localização o que também será importante para outras áreas de aplicação. Os principais desafios tecnológicos são conseguir uma largura de banda adequada e a interface adaptada à circunstância para o utilizador. Indicarei agora algumas soluções AmI emergentes nesta área.

2.2.2 Sistema de Gestão de Tráfego de vários tipos O meio para o melhoramento do ambiente (redução de ruído e poluição) tem estado relacionado com o bom aproveitamento dos meios de transportes existentes. Um modo de atingir este objectivo é coordenar os diversos meios de transportes. O transporte público combinado com o transporte individual pode prover um meio de movimentar grandes multidões em áreas urbanas e metropolitanas. O controlo de tráfego coordenado tornar-se-á cada vez mais importante em lidar com o contínuo aumento de volume de tráfego e possíveis grid locks (congestionamento típico de cidades divididas em quarteirões). A tecnologia AmI desempenhará um papel no desenvolvimento de veículos e dispositivos assistentes, que servirão de fornecedores de dados que alimentarão os sistemas de controlo integrado de tráfego. No entanto, a protecção do ambiente e o uso mais eficiente das infraestruturas de transportes são normalmente objectivos opostos. Sistemas de Gestão de tráfego multi-módulos têm sido um tópico internacional para investigações.

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Objectivo Direccionado a que

grupo Utilizador Dependências

Gestão do Tráfego Melhor uso das infra-estruturas existentes.

Conservação do meio ambiente

Público: Gestão de sistema de tráfego, predição de tráfego, monitorização e encaminhamento dinâmico do tráfego.

Comércio: provisão eficiente de meios de transporte, viajar sem bilhete.

Público em geral Especialmente aqueles que na maior parte das vezes, não alteram seu trajecto.

Autoridade Públicas Carreiras de transportes públicos Fornecedores deste tipo de serviços. Indústria ICT

Navegação Atingir o destino usando o trajecto mais rápido ou mais curto e mais conveniente.

Público geral e privado: Informação de tráfego generalizada e apoio individual de navegação.

Público geral: Assistente de viagem, Navegação de veículo e pessoa individual.

Público em geral Grupos privilegiados: condutores profissionais

Grupos de risco (doenças crónicas, condutores jovens)

Indústria Automóvel Autoridades Públicas Carreiras de Transportes Públicos Fornecedores de serviços similares Industria ICT

Segurança Informação sobre o ambiente em que está inserida uma pessoa, especialmente referente a opções de mobilidade

Acesso a informação e entretenimento onde seja possível e necessária

Todos: Assistente Pessoal de Informação

Público geral e privado: comunicação dependente da localização

Comercial: Veículos com MultiMedia

Público em geral Grupos especiais: turistas, viajantes em negócios, etc.)

Fornecedor de conteúdos, Indústria de Entretenimento Fornecedores de serviços Autoridades Semi Públicas (Centros de apoio a turistas) Indústria ICT

Tabela 2 - Futuro Sistema de Informação ao condutor desenvolvido pela Siemens Coporate

2.2.2.1 Monitorização do Tráfego Na Europa e outros continentes industrializados as grandes cidades e zonas metropolitanas servem-se de sistemas para vigiar e monitorizar o tráfego. A informação relevante para o objectivo, provém de sensores instalados em cruzamentos e zonas de tráfego habitual e de câmaras de vídeo instaladas em locais estratégicos. A informação de tráfego transmitida via telemóveis por agentes que se movimentam de helicóptero policial e outros meios é também útil mas mostra-se ser uma informação qualitativa e de uso limitado. Novas fontes de informação pertinente, precisa e atempada sobre tráfego, tornar-se-ão possíveis através de conceitos avançados como ‘networked traffic’ e ‘floating cars’ continuando a tirar proveito de sensores e ICT nos automóveis interligados. Os carros flutuantes são veículos com um objectivo específico inseridos no tráfego para recolha de informação. Uma iniciativa neste sentido foi levada a cabo pela Siemens. O estudo intitula-se “Tráfego inteligente e tecnologia orientada ao utilizador” e tenta encontrar formar de

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reduzir o tráfego, evitar acidentes e fazer com que o tráfego futuro seja mais seguro e eficiente apesar da densidade das cidades ser crescente. Uma aplicação prática da teoria desenvolvida é o sistema VDO 2002 da Siemens. Trata-se de uma rede inteligente formada por todos os veículos que automaticamente e sem notificação enviam informação sobre movimentos importantes do tráfego para um centro de serviço. Agindo como sensores móveis, os veículos geram constantemente informação actualizada e precisa sobre o tráfego a qual é muito útil para qualquer utilizador das estradas. Até mesmo hoje sistemas de navegação fornecem a um condutor o caminho mais curto para um determinado destino, artigos noticiosos na rádio indicam a localização de congestionamentos e alguns sistemas de navegação mais sofisticados até conduzem o utilizador a ultrapassar um problema numa via. O problema está em toda esta informação fornecida aos condutores ser frequentemente desactualizada. A rede proposta é a solução.

Fig 5 - Futuro Sistema de Informação ao condutor desenvolvido pela Siemens Coporate

Na teoria a informação fornecida pelos veículos pode ser combinada com aquela provinda por sensores colocados ao longo da estrada que pode por sua vez detectar o abrandamento de um conjunto de veículos em determinada via. Neste caso, o sistema central informaria os outros automobilistas dessa situação. O sistema de navegação VDO 2002 da Siemens identifica possíveis congestionamentos e faz o encaminhamento do tráfego por alternativas que por sua vez também são monitorizadas e que logo que se identifique um abrandamento todo o processo pode ser cancelado a tempo e fazer tudo voltar à normalidade. Outro desenvolvimento tecnológico no VDO 2002 está relacionado com sistemas de assistência e segurança. O estudo planeou monitorizar a área circundante ao veículo num ângulo de 360º. Para isso o VDO 2002 está a desenvolver sensores não de muito alcance mas com boa capacidade de processamento de cadências muito altas de imagens que cobrem as zonas que o condutor não consegue controlar pelos espelhos ou até mesmo em casos de pouca visibilidade. Já hoje, sistemas deste tipo são uma realidade. No futuro eles serão assistentes que garantirão maior segurança e fluxos de tráfego suaves em vias com congestionamento. O sistema usa câmaras que monitorizam até 60 metros de distância e a uma velocidade que pode ir até os 50km/h. Se a distância do veículo em frente diminuir muito dentro desta área, o sistema automaticamente liberta o condutor da tarefa do anda e pára, que é normal num congestionamento. Este

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sistema também foi desenvolvido pensando na segurança de pedestres ou motociclistas que muitas vezes não são notados. No caso de ser detectado um destes no trajecto, o sistema pode avisar o condutor ou desencadear uma paragem urgente do veículo. Se redes no veículo servem já hoje como assistentes, que influenciam positivamente o comportamento do veículo e a sua condução, (ex. ABS e ESP ) então, uma futura rede que inclua a monitorização circundante do veículo significará benefícios acrescidos. [11] O movimento de pedestres pode ser processado e armazenado com o uso de roupa inteligente ou simples dispositivos que cada indivíduo transporta em conjunto com sensores em locais de grande afluência. Deste modo ordens de requisição de um transporte público poderiam ser emitidas de modo imediato, provendo num curto espaço de tempo um tipo de transporte adaptado à necessidade. O uso individual de dispositivos electrónicos, possibilita o registo anónimo e a contagem de cada indivíduo que entra na área monitorizada. O AmI aplicado em roupa transmitiria automaticamente posição actual, destino, e tipo de transporte usado. Sensores electrónicos com capacidade computacional seriam colocados em pontos de acesso a transportes públicos permitindo obter uma contagem automática do número de pessoas à espera numa determinada estação. A questão da privacidade levantaria grandes barreiras denunciando a monitorização espacial de movimento de indivíduos e a impossibilidade de controlar todas as comunicações na rede global de tráfego. Estas barreiras têm como reforço a própria lei que vigora em Portugal que proíbe a monitorização de comportamento e só o permite em casos estritamente previstos na lei.

2.2.2.2 Sistema de controlo do limite de velocidade on-line O sistema da Siemens VDO 2002 poderia cooperar com um outro chamado Sistema de controlo de velocidade On-line. O objectivo principal de tal sistema é reduzir a velocidade, por alterar momentaneamente e automaticamente os limites de velocidade do tráfego, de modo a controlar o fluxo de veículos que chegam a um nó e adverti-los atempadamente do possível congestionamento à frente. O sistema consiste num conjunto de dispositivos em que uns recolhem o estado do tráfego, outros sinalizam e indiciam os limites de velocidade ao passo que algoritmos de controlo processam a informação recolhida. O cálculo para o limite de velocidade adequado pode ser feito com base no fluxo de veículos (veículos/hora), na velocidade e densidade do tráfego medida ao longo das vias ou numa fase inicial por câmaras de vídeo estrategicamente posicionadas. Estes sistemas sempre incluem mecanismos de controlo que garantem não haver uma alteração exagerada e desproporcional dos limites de velocidade como também garante que esses limites são repostos de uma forma suave quando os motivos de redução já não existem. Nos Estados Unidos estes sistemas têm sido implementados com benefícios diferentes. Os benefícios na Alemanha foram notados na redução de acidentes ao passo que no Reino Unido espera-se que diminua o tempo total de viagem.

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23km da via M25 de Londres tem sido submetida a este tipo de controlo de velocidade desde 1995 reduzindo os limites de velocidade até 60 a 50 mph (97 a 80 km/h). No início foram fixados momentos para a alteração dos limites, mas desde Setembro de 1995 que estes são definidos dependendo do fluxo de veículos existentes no momento. Um algoritmo ainda mais complexo foi implementado em 1996 envolvendo não só o fluxo como a velocidade destes. O controlo de velocidade é feito por câmaras. Não foi possível encontrar documentos que relatassem a eficiência, sucesso ou insucesso desta implementação. Na Alemanha em 1996 o total de quilómetros controlado por este tipo de sistemas era de 200 e neste caso os limites variavam entre 60km/h e 120 km/h. Neste caso o estudo mostrava uma redução de acidentes fatais de 14 a 37% com relação a vias não controladas por este sistema. [30] Um dos problemas destes sistemas é o intervalo entre cada actualização da informação sobre o estado do tráfego. Este precisa ser minimizado. Por isso é que na introdução deste sistema disse que ele deveria complementar o VDO que tem possibilidade de fornecer os dados em tempo-real. A pesquisa sobre estes sistemas de controlo da velocidade está de momento estacionada e todas as atenções estão voltadas para formas de obter informação frequente e actualizada sobre o estado do tráfego.

2.2.2.3 Encaminhamento Dinâmico Os sistemas de orientação para o tráfego podem prover um fluxo normal e controlado de veículos. Um modo directo de atingir o fim, seria o de fazer um broadcast da informação relevante para sistemas de navegação móveis instalados em veículos ou em PDAs no caso de pedestres. Uma vez que este sistema fosse notificado seria capaz de automaticamente calcular ou estimar rotas alternativas que conduzissem os viajantes ao destino contornando um ponto em que existisse algum problema. A predição vai contribuir em muito para o encaminhamento inteligente do tráfego. Nos dias correntes a predição de tráfego é calculada com base em dados passados. As predições que contemplam um aumento da fluência de viaturas em início e fim de férias, nunca contemplarão situações que ocorreram horas ou até minutos antes de nós iniciarmos a nossa viagem. Com informação mais correcta e atempada sobre todos os nós rodoviários, usando os métodos já descritos, as predições passam a ser relativas a espaços de tempo mais curtos e tornam-se mais precisas, contemplando casos específicos. Será possível informar viajantes de rotas e meios de transporte alternativos a tempo de minimizar o atraso causado no sentido de cumprir o tempo da viagem que havia sido previsto antes desta se ter iniciado. Aqueles pedestres que se tenham registado em pontos de acesso ou paragens, serão informados da hora de partida e de possíveis atrasos do transporte público nessas paragens que provavelmente serão as mais próximas de seu local de trabalho e de casa. Veículos que se dirijam para parques de estacionamento sobrelotados serão reencaminhados para outros e quando lá chegarem poderão até mesmo ser conduzidos directamente a um dos lugares disponíveis para o seu meio de transporte. A predição do fluxo de tráfego contemplará o agendamento de

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eventos a se realizar nas cidades. Outro conteúdo para a previsão do fluxo de tráfego corresponderá às inesperadas interrupções de vias devido a obras públicas urgentes provocadas por anomalias por exemplo na canalização.

2.2.2.4 Validação e Controlo de Pagamento sem Bilhete A validação do pagamento através de bilhetes ou cartões é um problema não só em termos de gasto para os fornecedores do serviço como podem contribuir para atrasos e incómodos para os viajantes. Não é simplesmente o facto do metro não estar sujeito a tráfego que possibilita que cumpra mais precisamente os seus horários, mas também por permitir que as pessoas validem os seus bilhetes mesmo antes do meio de transporte ter chegado poupando muito tempo. Lembramos que este processo começou por se despejar o porta-moedas em frente do condutor para pagar o serviço. O sistema automático de cobrança EZ Pass tem sido bem sucedido em manter o tráfego de pessoas contínuo sem as necessárias paragens que de outro modo seriam inevitáveis. A tecnologia AmI pode ser usada para manter um registo do uso de todos os meios de transporte públicos de um indivíduo garantindo que só seja cobrado os serviços usados. [34] Uma cobrança electrónica usando um multibanco ao entrar no autocarro ou noutro meio de transporte certifica que o indivíduo só pagou o serviço porque realmente tirou proveito do mesmo. Neste caso seria difícil a instalação de dispositivos no meio de transporte que permitissem fazer a transacção. A solução poderia estar em os passageiros requisitarem um bilhete-sms que seria validado por altura da entrada no veículo. O pagamento foi accionado quando se fez a solicitação do bilhete-sms tal como acontece quando se executa transacções por sms ou usando os dígitos do telemóvel. Um problema geral que surge nos pagamentos sem dinheiro é a dependência de diferentes standards já que um dos princípios do AmI é a globalização. O uso de cartões de crédito e o dinheiro electrónico não substituiu mas complementou o uso geral de dinheiro. Do mesmo modo a validação de pagamento e controlo sem bilhete será ao início uma adição ao serviço, ou por outras palavras, uma opção que alguns utilizadores do serviço poderão optar por usar.

2.2.3 Navegação As exigências na mobilidade têm crescido a um largo passo como será o exemplo da exigência de cada vez mais sofisticados e universais sistemas de orientação e de navegação. Os sistemas de navegação instalados em carros têm se tornado mais acessíveis a uma porção cada vez maior da comunidade que conduz. Sistemas de navegação podem também ser úteis para mobilidade pessoal. Hoje a navegação assenta sobre sistemas de posicionamento por satélite. O sistema global de posicionamento GPS (Global Positioning System) é usado em todo o mundo. Em Março de 2002, o Conselho da União Europeia decidiu preparar o Sistema de Navegação por satélite Europeu civil, o Galileo. A sua criação teve como motivo a redução, por questões estratégicas e económicas, da dependência da União Europeia face ao sistema americano GPS. A navegação por satélite oferece vantagens evidentes para a gestão dos transportes. Permite reforçar a segurança, melhorar a fluidez dos fluxos de tráfego, reduzir os congestionamentos e os danos

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ambientais e apoiar o desenvolvimento multimodal. Os sistemas actuais GPS e GLONASS (russo) aparentemente não garantem a fiabilidade e a disponibilidade necessárias nomeadamente para o transporte de pessoas. A implantação do sistema europeu Galileo permitirá eliminar estes inconvenientes. O sistema deve ser concebido de modo a garantir uma cobertura planetária e a permitir aplicações para o cidadão comum, com um bom nível de segurança no que se refere às actividades de transporte europeias e uma infra-estrutura espacial tão reduzida quanto possível. Por outro lado, o Galileo deve garantir um erro máximo horizontal de 10 metros. No que respeita à segurança, o sistema deve garantir a protecção física das infra-estruturas vitais e o fornecimento de sinais precisos em caso de crise ou de guerra. Deve haver o máximo cuidado em tornar impossível qualquer utilização indevida de um sinal e ainda o acesso, pelo inimigo, ao sistema em tempo de guerra. Para responder a estas exigências de segurança, os peritos preconizam a instauração de um acesso controlado. O Galileo deve oferecer todas as capacidades operacionais a partir de 2008. A informação sobre o fluxo de tráfego e denúncia de acidentes é transmitida basicamente por via rádio. Nestes casos as informações transmitidas de modo a contornar o problema conduzem a estrangulamentos adicionais do tráfego. A navegação em tempo-real depende de informação de tráfego em tempo-real, assim como de informações sobre as condições das vias e climatéricas de modo a assegurar o transporte eficiente e fluente de pessoas e seus pertences.

2.2.3.1 Informação de Tráfego em Tempo Real Os sistemas de informação de tráfego existentes não estão a ser usados eficientemente. Este serviço não está acessível a todos os condutores e a informação transmitida através destes é frequentemente desactualizada, como já foi dito, o que leva à falta de credibilidade do serviço por parte dos utilizadores. Mesmo assim, esforços têm sido feitos de modo a melhorar situações de congestionamento de tráfego que continuam a causar atrasos, irritações, e perdas financeiras. Alguns sistemas de orientação do tráfego já têm sido instalados em algumas cidades. Placas informativas electrónicas tentam controlar o limite de velocidade, sinais de trânsito e prover informação sobre estacionamento disponível. A informação em tempo-real do fluxo e volume do tráfego bem como sobre congestionamento actuais ou antecipados, pode ser dada se usarmos mais e melhores sensores estrategicamente colocados em gargalos de estrangulamento do tráfego combinado com feed-back de veículos sobre o estado do tráfego via telecomunicações móveis e redes ad-hoc. Informações sobre as condições da via (ex: reparação da via, condição da superfície ) e condições climatéricas actuais e futuras serão directamente transmitidas para os viajantes de uma forma apropriada ao meio de transporte utilizado. A informação será espalhada quer via broadcast com alguma orientação regional ou por ordem do utilizador.

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Sensores remotamente controlados, instalados à superfície do chão com capacidade de transmissão de dados wireless, fornecem informação de tráfego em tempo-real. Pessoas com necessidades especiais e até idosos terão informações transmitidas de um modo que estes as entendam de modo a melhorar a sua orientação. Veículos participativos também transmitirão informações sobre o trânsito, condições da via, e condições climatéricas para um servidor central de informação. Redes de grande largura de banda se estenderão pelas vias. Estas estarão conectadas aos sistemas de comunicação e navegação instalados nos veículos. As informações sobre o tráfego e o tempo em tempo-real serão localizadas. Uma monitorização constante da temperatura do ar em conjunto com a movimentação de veículos proverá avisos atempados da criação de superfícies de gelo. No caso de estradas escorregadias, derramamento de óleo ou lençóis de águas, chamadas de atenção serão enviadas aos condutores afectados, quer aqueles que estejam no local como aqueles que estejam a se dirigir para o mesmo.

2.2.3.2 Assistente de Viagens Serviços de localização estão a ser implementados por operadoras de serviços móveis. Usando tecnologia AmI, esta informação que inclui de momento a localização de estações de comboio, de táxis, postos de venda de bilhetes, hotéis, restaurantes, etc. poderá incluir também informação em tempo-real sobre o tráfego, disponibilidade de transportes alternativos, seus horários e atrasos, assim como apoio à navegação. Haverá um fácil acesso a horários dos transportes públicos que são constantemente actualizados. Qualquer alteração ou atraso será assinalada. Usando comunicações a bordo do veículo e sistemas de navegação será possível a reserva em tempo real de um estacionamento garantido. A informação transmitida no veículo e os sistemas de navegação serão desenhados de modo a minimizar a distracção do condutor. (Veja a secção Segurança). Sistemas de navegação descarregarão automaticamente e periodicamente dos servidores informações actualizadas. Os AmIs fornecerão a pedestres e utilizadores de transportes de variados tipos todos os serviços disponíveis.

2.2.3.3 Navegação Individual A navegação individual não só estará disponível aos que se deslocam usando veículos particulares como àqueles que vão a pé ou que usam os meios de transportes públicos. Já hoje, sistemas de navegação baseados em GPS podem ser usados em PDAs equipados com receptores de GPS. Com a crescente capacidade de armazenamento de informação estática e tamanho reduzido das memórias, será possível fornecer como que mapas de ruas, que podem ser usados em conjunto com as capacidades de localização do GPS. No futuro a navegação será personalizada segundo preferência pessoais e estados actuais do indivíduo e seu ambiente. O sistema de navegação vai monitorizar o estado corrente do veículo (velocidade actual, posição, combustível etc.) e do seu condutor (horas de condução, número de

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paragens feitas, movimentos do olho, etc) para determinar a melhor rota a tomar. A navegação em geral será localizada e específica, levando em conta informações climatéricas, sobre as condições do asfalto, cruzamento ou curvas perigosas, assim como informações em tempo-real sobre o tráfego na rota a percorrer. Os utilizadores de transportes públicos serão informados em tempo-real de horários, atrasos, tempo a decorrer antes de chegar ao destino e tempo de espera. Com informação em tempo-real sobre horários de chegada e partida, ponto de acesso, destinos e estacionamento livre e garantido a determinada hora, compartilhar o carro será atractivo. Com a expansão das capacidades destes sistemas a interface para o condutor terá de ser reconsiderada de modo a minimizar a distracção. A questão que preocupa é se as entidades que terão de pagar pelo controlo avançado do trânsito rodoviário estão dispostas a tal? Comunidades e autoridades públicas terão de prover a infra-estrutura ao passo que outros terão de fornecer serviços e conteúdos para tornar o sistema possível.

2.2.4 Simulação Com base num simulador de situações rodoviárias desenvolvido em Java, é possível provar que muitas das soluções descritas anteriormente são mesmo fiáveis e não apenas suposições teóricas. [35] Por exemplo, assumiu-se, com maior ênfase na secção 2.2.2.2 intitulada sistema de controlo de velocidade onl-ine, que um controlo mais flexível dos limites de velocidade poderia ajudar o fluxo de tráfego e evitar congestionamentos. Isso quer dizer que os sinais limitadores da velocidade não existem unicamente por razões de segurança propriamente ditas mas são também os grandes responsáveis pelo controlo do fluxo de veículos que passam em determinado nó ou obstáculo. A situação simulada é uma via de duas faixas em que numa delas estão a se efectuar alguns trabalhos e por isso está impedida. No início da via temos a possibilidade de controlar o limite de velocidade dos veículos com um sinal de trânsito para o efeito. Inicialmente este é colocado a 80 km/h. É imposta também uma cadência de 1307 veículos por hora em que 20% destes são veículos pesados. Passados cerca de dez minutos sob estas circunstâncias não é detectada qualquer situação de congestionamento conforme comprova a figura seguinte.

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Fig 6 - Simulação de obstáculos; Limite a 80km/h; 10 minutos

A verdade é que poderíamos esperar não só 10 minutos mas muito mais (193 minutos) que o fluxo de tráfego se manteria normal e constante.

Fig 7 - Simulação de obstáculos; Limite a 80km/h; 193 minutos

Se incrementarmos o limite de velocidade para 140 km/h em apenas três minutos seria detectado um congestionamento, isto no caso de não ter havido nenhum acidente o que aceleraria o processo de bloqueio.

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Fig 8 - Simulação de obstáculos; Limite a 140 km/h; 3 minutos

Se deixássemos passar os mesmos dez minutos que no caso anterior sem tomar qualquer atitude, como redireccionar o tráfego e reduzir rapidamente o limite de velocidade a situação seria caótica.

Fig 9 - Simulação de obstáculos; Limite a 140km/h; 10 minutos

À partida parece que se mantivermos o limite de velocidade abaixo de um determinado valor não nos precisamos preocupar mais. Isso não é verdade. Decorridos os mesmos dez minutos com a velocidade limitada a 20 km/h, a situação seria em tudo similar à anterior ou ainda pior.

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Fig 10 - Simulação de obstáculos; velocidade a 20km/h; 10 minutos

Um sistema de controlo de velocidade flexível, capaz de calcular um limite exacto para cada situação específica é definitivamente eficaz em evitar congestionamentos, mas nunca a dissemina-los depois de estes se terem formado. Mesmo que se colocasse o limite de velocidade a 80km/h, como no início, este congestionamento iria permanecer indefinidamente. A solução seria o sistema VDO 2002 ou outro similar que encaminharia a maior parte do trânsito para outra via de modo a reduzir drasticamente a cadência de chegada de veículos de 1307 veículos/hora para um valor que tornasse a cadência de partida de veículos do congestionamento superior à de chegada. Esta simulação comprova também a importância destes sistemas flexíveis serem informados em tempo real de abrandamentos. Se houver um atraso de apenas três minutos (fig. 8) na detecção de um abrandamento a situação pode estar já fora de controlo. A solução apresentada pelo sistema pode já ser completamente desactualizada e insuficiente. Por exemplo o desvio de 500 veículos, dando cerca de trinta minutos para a disseminação do congestionamento, seria insuficiente, sendo agora necessários desviar muitos mais veículos. Outra conclusão sobre a influência do limite de velocidade no controlo do tráfego é que esta técnica só é útil quando temos uma grande afluência de veículos e na presença de gargalos como obras na estrada ou outra situação extraordinária. De outro modo, uma limitação local da velocidade, pode se tornar um gargalo e provocar, por si só, um congestionamento. Quão limitado é então o tradicional sinal de trânsito estático que limita a velocidade em controlar do tráfego! Outra questão, é quanto respeito têm os condutores por tais limites de velocidade. É fundamental para o bom funcionamento de tais sistemas de controlo de velocidade on-line, que os condutores respeitassem as indicações fornecidas. Isso talvez só seria conseguido se estes fossem penalizados no caso de desrespeito de forma automática.

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O controlo flexível do limite de velocidade nem sempre é útil em evitar congestionamentos. Um destes casos é quando na simulação anterior retira-se os obstáculos e implementa-se uma rampa, o que é traduzido por um abrandamento dos veículos, especialmente os pesados. Neste caso, e como é óbvio, limitar a velocidade não tem qualquer influência positiva.

Fig 11 - Simulação de rampa; velocidade a 80km/h; 10 minutos

Todos os condutores estão bem familiarizados com congestionamentos do tipo “pára e anda”. Isso acontece quando um veículo abranda por algum motivo. Em consequência o condutor de traz tem de travar para manter uma distância de segurança. O condutor que vem atrás deste último, precisa travar ainda mais para mater a mesma distância de segurança e assim sucessivamente. Um circuito fechado pode simular tal situação e ajudar a encontrar duas constantes universais nesses casos.

Fig 12 - Simulação de rotunda e congestionamento do tipo "pára e anda"

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• A onda de maior densidade de veículos propaga-se no sentido oposto ao do

trânsito a uma velocidade de 15km/h o que não depende do tamanho do sistema ou da situação inicial.

• Para condições exteriores iguais, a cadência de partida de veículo de um

congestionamento é sempre mais ou menos a mesma. Isso aplica-se tanto a congestionamentos do tipo “pára e anda” (cenário com obstáculos, rampa ou rotunda) como a filas de espera formadas por semáforos. Esta constante é útil para sistemas como o VDO 2002 que devem ser capazes de provocar a disseminação do congestionamento por calcular um decréscimo na cadência de chegada de veículos superior à de partida.

2.2.5 Segurança O carro pessoal continuará a ser o meio de transporte mais importante nos próximos anos. Assim a segurança é uma das mais importantes necessidades a que a tecnologia AmI atende. A distinção entre um carro com algumas funcionalidades electrónicas e aquele equipado de AmI será a capacidade do carro perceber o ambiente e o comportamento de seu condutor. Alguma literatura sobre o desenvolvimento de aplicações AmI tem como objectivo reduzir o risco associado ao tráfego e construir automóveis que não causam acidentes, como eles mesmos os chamam accident-free motorway-cars.

2.2.5.1 Vigilância sobre o Condutor A maioria dos acidentes, especialmente quando o impacto é na traseira do veículo, são causados por distracção do condutor e por este o seguir demasiado perto. Por sua vez a distracção do condutor pode ter sido causada por uma variedade de coisas – fadiga, stress e efeitos de drogas ou álcool. Os Ambientes Inteligentes oferecem a oportunidade de acompanhar o estado físico do condutor, diagnosticar sinais que indiquem a incapacidade deste de dirigir e a possibilidade de o avisar e inteligentemente influenciar o seu comportamento. Uma intervenção automática no controlo da viatura será uma das últimas acções a tomar e não é necessariamente a mais adequada. Uma das intervenções que seria possível tomar baseada em medidas de segurança seria uma redução progressiva da velocidade do veículo em caso de condução perigosa ou más condições do piso. Sensores corporais medindo a pressão arterial, condutividade da pele ou detecção de determinadas substâncias no suor do condutor monitorizam o estado deste. O mesmo tipo de controlo pode ser feito com sensores no volante ou alavanca de velocidades. Sensores de vídeo que acompanham o movimento do olho, e detecta se este pestaneja, com que duração e frequência permitem o cálculo do nível de fadiga, stress ou distracção. Uma combinação poderá ser feita com sistemas de navegação de modo a proporcionar uma viagem por um trajecto sem interrupções e calmo para os casos de condutores stressados. Um factor limitador para este tipo de aplicações poderá ser a relutância de um condutor se deixar ser controlado. O sistema terá de ser robusto o suficientemente

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tolerante com uma condução fora do vulgar mas que no entanto não é perigosa, porque de outro modo o condutor o desligará. Testes realizados pela Renault e a Philips incluindo uma colaboração da Fiat e outros projectos do género como o DRIVE1, DRIVE2, SAVE, SAMOVAR mostram que com os sistemas actuais ainda são produzidos alarmes falsos em 21% dos casos testados. [30]

2.2.5.2 Vigilância do Veículo e do Meio Existem muitos outros factores que contribuem para fatalidades na estrada que não o comportamento do condutor. De modo a reduzir também a tais, o AmI pode ser interpretado como um carro que sabe o seu próprio estado e percebe o seu ambiente, este é o chamado “knowing car”. Na literatura sobre estes carros três fontes de informação são identificadas: 1 – informação sobre o carro, 2 – informação com relação ao ambiente do carro, 3 – dados adicionais que são fornecidos por serviços de comunicação. Estes podem ser usados para diferentes objectivos contribuindo progressivamente para o aumento da segurança. Será possível a detecção das marcas da via como obstáculos (usando radar, laser, tecnologia de ondas passivas de luz), detecção de defeitos técnicos (pressão de ar nos pneus, nível de óleo e água para arrefecimento, estado dos travões), detecção de semáforos e sinais de aviso e detecção de condições perigosas no ambiente (piso escorregadio, limite na visibilidade). Em cada um destes casos, existe a possibilidade de avisos oportunos ou intervenção automática. Uma integração de sistemas de segurança activos e passivos serão muito persuasivos. Pelo menos isso é comprovado na aviação. Cada vez mais estes aparelhos possuem avisos antecipados de persuasão antes de intervirem automaticamente. Por exemplo a linha Airbus 3XX tem múltiplos avisos sonoros, até mesmo em forma de voz humana que indicam a distância a que o aparelho está do nível do mar quando este está a fazer uma aproximação. Quando o aparelho atinge os 100 pés de altitude, o piloto é aconselhado verbalmente a adoptar a posição de contacto com a pista, este é o momento em que o piloto levanta a parte frontal do avião e faz com que este toque com as rodas traseiras na pista.

2.2.5.3 Sistemas anti colisão - CAS (Collision Avoidance System) Estes sistemas controlam a velocidade do veículo e distâncias de espaçamento entre eles. O condutor pode intervir a qualquer momento, sendo assim o responsável pelo comportamento do veículo. O CAS requer sistemas de medição (infra-vermelhos ou radar), habilidades computacionais incorporadas, e actuadores para um controlo semiautomático. Ao contrário de sistemas cooperativos, considerados já no próximo sub tema, o condutor pode adquirir o controlo sobre o veículo. Estes sistemas depois de testados durante 5 a 7 anos estão já numa fase de introdução no mercado. A BMW usa um Haptic Feedback (HF). Este sistema faz uma relação entre a aproximação de um veículo à frente (um laser de 3 raios) e a pressão exercida no acelerador fornecendo um aviso ao condutor. Este sistema é diferente daqueles que

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só permitem definir uma distância mínima entre veículos de 1 a 2 segundos. Novos avanços estão agora a tentar incluir uma intervenção automática usando o sistema de travagem do veículo. A Renault desenvolveu um Collision Warning (CS) que avisa o condutor de uma possível colisão mas deixa este com o pleno controlo do veículo como o anterior. Este sistema depende da distância, velocidade actual e aceleração. Um grau de risco é calculado por dois algoritmos. Um destes baseia-se na relação da distância mínima de segurança e a distância actual e o outro no cálculo da desaceleração necessária para evitar a colisão. Outras marcas com sistemas similares e individuais são a Jaguar, a Opel e a Rover. [30] Sistema de segurança para outros veículos que não automóveis ficam restritos por razões de espaço e energia, especialmente para motociclistas que poderão tirar proveito de por exemplo controlo de velocidade, detecção de curvatura da estrada relacionamento com o nível de atrito. Nestes casos soluções de roupa inteligente serão imprescindíveis. Com respeito à entrada e obtenção de dados por motociclistas a tecnologia AmI torna-se a única solução devido ao nível de ruído, pouco espaço para ecrãs, e a possibilidades de introdução de dados manualmente ser muito limitada. Os pré-requisitos tecnológicos para aplicações de segurança são: 1 – Tecnologia de sensores avançada e economicamente acessível, 2 – Computação ubíqua e embutida, 3 – redes com e sem fios robustas (a comunicação deste tipo está hoje a um nível satisfatório para AmI). Mas até agora o tamanho, confiança, e custo dos sistemas não se compatibilizam com as necessidades dos meios de transporte.

2.2.6 Condução

2.2.6.1 Sistema cooperativo de condução O objectivo principal de tais sistemas é substituir o controlo humano por sistemas automáticos, permitindo que veículos operem a velocidades moderadas e a distâncias estáveis entre si de até 10 metros. Nestes sistemas os veículos são electronicamente ligados formando um “comboio”. A velocidade é calculada no veículo e depois transmitida para os veículos sucessivamente e para unidades colocadas ao longo da via de modo a serem incorporados em algoritmos de controlo. O controlo de tal sistema é dividido em 4 camadas:

• A camada de rede controla o fluxo geral do tráfego. Contém informação do tipo: o fluxo, número de “comboios”, pontos de congestão, condições e limites de velocidade de cada rua.

• A camada de ligação contém informação como o número de carros em cada “comboio” e a velocidade desejada para o “comboio”. Esta camada também os protocolos de entrada e saída do “comboio”.

• A camada de coordenação determina a velocidade de cada veículo, para que a distância de segurança seja mantida entre cada um deles.

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• A camada de regulação controla os sistemas internos do carro (direcção, acelerador, travão) de forma a manter o carro controlado e a uma velocidade correcta.

Entre cada camada é usada uma comunicação full duplex. Os AHSs (Automated Highway Systems) actuais envolvem “comboios” de veículos com espaçamento entre eles de 1 a 2 metros, viajando a velocidades de 100 a 120 km/h e distâncias de 80 metros entre comboios para assegurar um bom nível de segurança. (A pouca distância entre os veículos permite minimizar as consequências em caso de acidente, por outro lado se aumentarmos essa distância pode permitir uma paragem completa do veículo antes do acidente. Entre os prós e contras há que decidir.) Os desenvolvimentos nesta área estão a ser conduzidos por um projecto em comum o PRAXITELE. Este projecto reflecte os esforços unidos entre várias marcas e empresas. (CGEA, EDF, Renault, DASSAULT, INRIA, e INRETS em França) que fizeram um teste completo no passado ano de 1995. O objectivo do projecto é produzir um sistema capaz de formar “comboios” de veículos em ruas urbanas a velocidade de até 50 km/h e a distâncias de espaçamento curtas. Cada veículo é equipado com câmaras de vídeo e sensores que controlam a longitude e latitude. Usando este sistema é possível compor um comboio de até 6 veículos (o veículo da frente é controlado manualmente) com um espaçamento de 0,5 segundos. A intenção é usar o sistema implementado para recolher veículos abandonados em diferentes localidades e depois distribuí-los novamente. A operação inclui três fases, a de inclusão de um veículo no “comboio”, o seu controlo depois de acoplado e o seu abandono. A aceleração está por enquanto limitada a 2m/s e a desaceleração a 5m/s. Pesquisas mostram que tais sistemas cooperativos forneceriam maiores capacidades de transporte e melhoramentos até 300%. No entanto outras pesquisas mais recentes mostram que esses aumentos podem ser acompanhados de problemas. Por exemplo, com o aumento das áreas urbanas as exigências ultrapassariam o fornecimento possível de “comboios”. O máximo poderia ser 5500 veículos por hora (75% do limite teórico). Este é um fluxo que não ultrapassa muito o fluxo actual de veículos. Por este motivo e pelos elevados custos de implementação é melhor vermos este projecto como pouco relevante. De qualquer modo muita da tecnologia aqui desenvolvida será útil para sistemas como o CAS (Collision Avoidance System).

2.2.7 Entretenimento e Informação Móvel Por natureza os ICTs são ideais para receber ou requisitar informações adicionais sobre trânsito e outros assuntos de mobilidade. Esta área implementa serviços ponto a ponto, quer sejam distribuídos por difusão, por iniciativa ou requisição do utilizador. Os AmIs complementam a tecnologia com informações personalizadas e contextuais dependentes de acções. Quase todos os fabricantes de meios de transporte fizeram estudos sobre sistemas multimédia nos últimos anos (ex: DaimlerChrysler, BMW, Fiat). Por isso é esperado que nos próximos, os sistemas de informação ao condutor e passageiros não só fornecerão conselhos de navegação como funcionalidades nas áreas de entretenimento, informação e telecomunicações. Transportes públicos também já

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começaram a ser equipados com as infra-estruturas necessárias para o uso de comunicações móveis e entretenimento (ex. Railway, Airlines).

2.2.7.1 Informação A mobilidade é uma necessidade humana mas tem roubado muito tempo no dia a dia. Um modo de aproveitar esse tempo é tornar disponível ao passageiro acesso a toda a informação que ele teria normalmente se estivesse no seu escritório ou em casa. Seria útil e possível com AmI conjugar informação de outras áreas da vida do utilizador com informações sobre a sua mobilidade (ex: conjugar o calendário do utilizador com informações de tráfego e iniciar acções e comunicações com pessoas afectadas por um atraso que o congestionamento poderá causar.), disponibilizar novos modos de comunicação como seria o exemplo de ter um sistema que leia algum e-mail que entretanto chegue à nossa caixa de correio. Receber constantes informações sobre acomodações e restaurantes ao longo de uma viagem, como um rádio apanha as várias bandas ao longo da estrada. Aceder á Internet com uma apropriada apresentação de conteúdos. Controlo remoto do carro através de um dispositivo móvel (requisição de sua posição, requisição e alteração dos estado das portas e janelas, controlo sobre o aquecimento interno do carro). Contacto automático com serviços de emergência informando-os da localização do veículo e seu estado no caso de acidente. O modo como é usada a informação móvel dentro de um veículo é bem diferente do modo que o fazemos em casa ou no trabalho. No veículo, a tarefa principal e que deve sempre continuar a ser deverá ser o conduzir, ainda assim deverá ser possível ao condutor alterar de um estado de “comando” para um estado de “controlo”. Isso significa que algumas capacidades mentais e visuais estão agora disponíveis para usar equipamento informativo, especialmente aqueles que não estão a participar da condução do veículo. Muitas situações de congestionamento não permitem distracção, levando a impor um tempo restrito para o uso dos equipamentos e nestes casos o modo “controlo” seria útil.

2.2.7.2 Entretenimento Os passageiros terão acesso a todo o tipo de entretenimento que poderiam ter em suas casas. De um modo limitado isto também será verdade para o condutor da viatura. Por exemplo terminais individuais que permitem interacção com Internet, tv, vídeo DVD e jogos computacionais. Os ecrãs serão flexíveis, sendo possível puxa-los e coloca-los em cima de nossas pernas de modo a possibilitar diferentes modos de visualização e interacção. A grande barreira ao acesso à Internet com qualidade é a limitada largura de banda (mesmo a 3G a alta velocidade) e o tamanho reduzido dos ecrãs que são possíveis ter dentro de um veículo.

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2.3 No comércio, na educação, na cultura, no lazer, no entretenimento e na saúde

2.3.1 No comércio A forma de comércio têm sofrido profundas alterações não só questões de hábitos comerciais, mas também no tipo de transacções e sua logística. Dois exemplos são o surgimento do e-business e do e-commerce. O negócio electrónico (e-business) é qualquer processo de negócio organizado através de uma rede computacional. Esses negócios incluem produção de clientes, processos internos ou gestão de negócios. O comércio electrónico é qualquer transacção completa de propriedades ou direitos sobre objectos ou serviços usando como meio uma rede computacional. As transacções dão-se dentro de processos de negócio electrónico e consideram-se completas quando existe uma demonstração de duas vontades, digamos que em casos específicos, uma por parte do comprador e outra por parte do vendedor. Para além do e-business e do e-commerce antecipa-se outras tendências. Com as aplicações de Ambientes Inteligentes, estas tendências incluem um grande aumento de oportunidades de desenvolvimento de serviços, especialmente na área de marketing e consultadoria, não por alguma razão em especial mas por serem mais fáceis de implementar nestes meios de informação distribuída. Quando a implementação incluir movimentos físicos de objectos e pessoas, então são necessárias novas performances na distribuição de bens e no tratamento de questões logísticas. Hoje o e-business e o comércio web concentram-se em fornecer um conjunto de serviços user-friendly, tais como a criação e gestão de sites que apresentem o produto ou serviço de um modo familiar, com mecanismos de busca simples que possibilitem a selecção do pretendido e que controlem os processos de encomenda e de pagamento. O comércio móvel (m-Commerce) pode ser vista como uma extensão ao e-business para qualquer pessoa, não importando a sua localização, tipicamente usando telemóveis ou outros dispositivos com ligação à Internet. Por outras palavras, o comércio móvel é a capacidade de fazer transacções comerciais em ambiente wireless. A Nokia diz que, até 2005, haverão mais dispositivos de bolso ligados à Internet que PCs. Não sabemos se os responsáveis por tal antevisão levaram em conta a pouca qualidade de tais serviços, a constante quebra de conexão e o alto preço a que têm sido colocadas no mercado. O mesmo início de insucesso não afectou o m-commerce no Japão. Isso talvez se deve ao seu serviço i-Mode, o qual é como o WAP, um serviço de informação móvel baseado em texto, mas que permite a troca de pacotes podendo fazer-se a cobrança com base no número de pacotes transmitidos, ou na quantidade de informação transmitida, em vez de no tempo de ligado. Quanto ao desenvolvimento futuro nesta área as opiniões continuam sempre muito optimistas. Mas consideremos alguns factos que realmente podem contribuir para o sucesso. O m-commerce tem a vantagem única de estar disponível ao cliente a maior parte do dia e da noite e assim pode proporcionar um estilo de vida muito

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diferente no futuro. Para que este estilo não fique simplesmente caracterizado pela palavra diferente, e possa criar uma ideia mental no leitor, faço a descrição narrativa de um dia de trabalho com o m-commerce. “O dia começa com uma reunião que foi previamente agendada. A esta marcação estão anexados todos os documentos essenciais à reunião e estes são disponibilizados ao grupo de serviço pela rede. No fim da reunião recebemos uma notificação de que um amigo faz anos de casado daqui a dois dias. A caminho da casa do primeiro cliente do dia, executamos uma busca em serviços, gratuitamente disponibilizados como as páginas amarelas, que agora não só indicam a loja mais perto, mas a que tem exactamente o CD que desejamos oferecer e ao melhor preço do mercado. Ao clicar no link podemos fazer a encomenda com garantia de stock e sem se necessitar de enviar informações financeiras já que existe uma conta já pré-configurada. O seu assistente tem a noção da sua localização actual e de que tem de estar dentro de uma hora na próxima reunião agendada e como tal gera o trajecto que o colocará a tempo da reunião no local e ainda reserva um lugar para o seu veículo. Finalmente a caminho de casa encomenda uma pizza, na qual tem um desconto por estar a usar serviços móveis.” Esta pode ser uma perspectiva sonhadora do assunto. No entanto é teoricamente e tecnologicamente possível como veremos no capítulo quatro que fará uma abordagem a grande parte da tecnologia necessária para as aplicações de Ambientes Inteligentes. A tecnologia de voz é uma das que contribuem para a realidade do cenário, já que o utilizador precisa de interagir a maior parte das vezes em movimento. Esta tecnologia é usada para processar a voz humana ou uma gerada por um computador. Isso inclui:

• Reconhecimento de voz. São usados modelos complexos de estatística para reconhecer o que uma pessoa diz.

• Ditado – Transformação de um discurso oral em escrito para armazenamento ou controlo de software.

• Tradução • Reconhecimento – Capacidade de reconhecer quem está a falar. A

identificação de quem fala é diferente da autentificação do mesmo. A identificação de quem fala serve não para autenticação mas para aceitar ou confirmar uma autenticação.

• Análise – Capacidade obter informação a partir de um discurso. • Sintetização da voz – Produção de uma voz artificial gerada por computador.

O reconhecimento de voz pode ser de grande ajuda em eliminar graves incompatibilidades no uso de dispositivos móveis em qualquer altura do dia em que podemos estar a conduzir, por exemplo. Pode também aproximar os utilizadores de linhas terrestres de telefone à Internet. Não só a tecnologia de voz é um contributo para o AmI no comércio. Outro contributo é as novas gerações de dispositivos móveis individuais bem capazes de suportar estes serviços. Assim como pontos a favor, existem pontos contra:

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O standard de voz XML 1.0 é muito novo e muitos vendedores têm se baseado os seus dispositivos em extensões proprietárias. Custo – O custo do desenvolvimento das aplicações será elevado levando a que o preço da utilização do serviço tenha de ser obrigatoriamente elevando. Atitude cultural – São muitos os que se recusam a falar com uma máquina por questões educacionais ou culturais ou ainda por muitos destes serviços serem exagerados no número de passos formando um processo demorado.

2.3.2 Na Educação A rápida evolução da tecnologia de informação e comunicação requer uma constante actualização de conhecimentos na área que faz parte de um processo de aprendizagem que só termina quando nós queremos. Por outro lado é a mesma tecnologia que moderniza e facilita a aprendizagem. A ICT (Infromation Communications Technology) concentrou-se em facilitar o processo de aprendizagem e não o processo de instrução. Este processo de aprendizagem é chamado de activo porque o indivíduo aprende por e não simplesmente por ouvir ou ver como se faz. A metodologia propõe:

• Aprender por meio dos cinco sentidos. • Aprender por vários métodos (Na escola e em rede) • Acesso ao conhecimento sem restrições espaciais ou temporais

A futura aplicação de AmI na educação estará especialmente orientada para a organização do conhecimento. O conhecimento estará organizado em LOs (Learning Objects) que representam informações modulares reutilizáveis que permitem construir blocos para conteúdo de e-learning. Esta informação não só contém documentos como um expert, experiência, contactos e outros. Numa visão futurista podemos visionar um espaço de conhecimento repleto de LOs como seminários web, lições, livrarias digitais, museus digitais, etc. Todas as LOs serão organizadas e classificadas por meta dados e estarão disponíveis na rede. Standards comuns (como o SCORM3) serão essenciais para gerir o conhecimento e seus objectos de ensino (pelos meta dados) de modo eficiente neste cenário avançado da ICT. As principais aplicações e ferramentas deste cenário de aprendizagem deverão evoluir orientadas pelos seguintes factores:

• Ambientes e comunidades virtuais • Uso de agentes inteligentes na aprendizagem • Interfaces com utilizador flexíveis e interactivas • Ferramentas de recuperação inteligente • Tecnologia Móvel

3 Shareable Content Object Reference Model (SCORM) é uma plataforma baseada em XML usada para definir e aceder a informação sobre objectos de ensino de modo que estes possam facilmente ser partilhados entre diferentes sistemas de gestão de ensino.

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• Aumento de poder computacional e diminuição nas dimensões das máquinas • Evolução dos ecrãs • Diminuição do custo das comunicações e da tecnologia em si • Uso ubíquo de robôs inteligentes

Ao acompanhar este desenvolvimento tecnológico, a área de aprendizagem e ensino deverá ser dividida em duas sub áreas: Aprendizagem formal e informal. A tabela seguinte mostra o uso da área de educação e aprendizagem por classes sociais.

Área educacional e de aprendizagem

Contexto Contexto do uso Utilizadores

Público Ensino Superior, Organizações de Investigação, Bibliotecas, Museus, Arquivos

Privado Empresas de formação, casa particular.

FORMAL

Trabalho Empresas, organizações, instituições privadas e públicas.

Educadores, professores, alunos, tutores, pessoas com necessidades especiais, comunidades virtuais, trabalhadores móveis.

Público Comunidades locais, organizações voluntárias, centros de educação de adultos.

Privado Grupos de aprendizes e família

INFORMAL

Trabalho

Cidadãos, adultos, trabalhadores móveis, adultos, jovens, idosos, deficientes físicos.

2.3.2.1 Educação Formal A educação formal é aquela que é fornecida por instituições educacionais tradicionais orientada por objectivos específicos e limitadas por tempo que levam à obtenção de um certificado. Este tipo de educação deverá tirar proveito de todas as vantagens das tecnologias desenvolvidas mantendo processo educativo existente mas permitindo a combinação por exemplo trabalhos que seriam realizados tanto na instituição como em casa de forma online. Para além disso, alunos incapacitados de se deslocarem às instituições pelas mais variadas razões poderiam ter acesso ao ensino completo. Alunos hospitalizados poderiam estar conectados juntamente com os seus colegas de turma, o mesmo poderia acontecer em outras turmas com alunos localizados em zonas rurais, alunos que enfrentam obstáculos culturais que os impedem de estarem todos fisicamente juntos, alunos de diferentes nacionalidades e línguas reunidos por sistemas multi línguas. A UNESCO afirma que 860 milhões de pessoas são iletradas e que mais de 100 milhões de crianças não têm acesso a escolas. (UNESCO United Nations Literacy Decade 2003-2012)

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A formação superior tirará proveito não só da possibilidade de partilha de experiência internacional e trabalho conjunto independente da localização geográfica como de bibliotecas digitais, museus digitais. Estas bibliotecas fornecerão recursos integrados (impressão, fotografia, computação, …) e vários tipos de aprendizagem (formal, informal e profissional, …) e fará um intercâmbio de conhecimento detido por uma variedade de professores e alunos de diversas formas (multimédia, simulação, …). Os museus digitais permitiram acesso directo a exibições e outros valores através da tecnologia multimédia interactiva.

2.3.2.2 Educação Informal A contínua participação e adaptação às alterações na sociedade no sentido de uma sociedade tecnologicamente informativa envolve uma educação informal mesmo àqueles de pouca escolaridade de modo a permitir a estes tirarem proveito das possibilidades oferecidas pela tecnologia que penetre na sua sociedade. A intenção desta educação é eliminar a possível barreira que cresce em conjunto com o progresso tecnológico entre aqueles que são capazes de usar os novos equipamentos e tecnologias e aqueles que não. A educação informal promove uma satisfação e realização pessoal, cidadãos activos e a inclusão social. Pretende-se que esta educação seja acessível tanto em centro para o efeito como a nível pessoal. Os centros de educação deverão ter um carisma voluntário e regional.

2.3.3 Na Cultura, no Lazer e Entretenimento Este sub tema incorpora três questões não porque tratem de aplicações de AmI do mesmo tipo mas porque as principais aplicações de AmI nestas áreas terão efeitos nas fronteiras entre estas. Os desenvolvidos e enriquecidos serviços de lazer e entretenimento estão tão avançados que poderão se tornar numa das maiores aplicações de AmI no mercado. Ao mesmo tempo este mercado poderá ser o mais difícil de satisfazer já que é sempre imprevisível como os consumidores reagirão a uma nova aplicação de AmI. Para promover o interesse por determinados produtos as empresas têm recorrido ao lançamento de conceitos idealísticos de novas funções. Infelizmente, estes conceitos muitas vezes fazem as expectativas crescer em demasia o que acaba por frustrar e desapontar o consumidor tornando um fracasso o produto. Entretenimento visual e auditivo, em especial a televisão, tornou-se a principal actividade de lazer na maioria dos continentes com base no tempo gasto em frente a uma televisão que em Portugal ronda as quatro horas diárias o que não quer dizer que se possa assumir que a recreação fora de casa desaparecerá com o desenvolvimento de opções virtuais. Segundo a ESTO o que tem acontecido desde 1960 é que a percentagem de lazer realizado dentro e fora de casa tem se mantido estável (65% contra 35%). No entanto as actividades que levam as pessoas a sair de casa é que se têm alterado. Os AmI oferecerão novas oportunidades de mais facilmente incluir na recreação a instrução cultural, permitindo visitas 3D a museus e a locais distantes.

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Na área da cultura o AmI poderá representar um papel de preservador de valores culturais e históricos. A digitalização ganha importância quando estamos a duplicar o material escrito a cada sete anos. O desafio não se estende a se digitalizar tudo o que se realize daqui para a frente mas também em encontrar uma forma de tratar todo o stock já existente em literatura.

2.3.3.1 Organização da informação cultural Quanta mais informação for também possível armazenar de trabalhos físico de arte, tanto melhor (pinturas, esculturas, arquitecturas, monumentos, perfumes, gastronomia, …) de modo a possuirmos um registo em casos de desastres naturais ou provocados pelo homem (decomposição natural, fogo, inundações, gerra, …). A ICT está a se dedicar muito nestes campos de registo, no entanto não existe grande informação sobre a influência dos AmI nesta área. A informação que não está classificada e facilmente disponível não pode ser considerada conhecimento. A questão aqui é a monstruosa tarefa de classificar e indexar a grande quantidade e crescimento exponencial de livros, documentos, revisões, partituras musicais, gravações de mais vários tipos, peças de arte e outros com meta dados. Todos estes itens precisam ser organizados e relacionados e acessíveis em termos de autor, origem, tempo, história, assunto, aparência, materiais. Mais uma vez a gestão de conhecimento terá aqui um papel preponderante. A gestão de conhecimento é analisada qual tecnologia no capítulo seguinte.

2.3.3.2 Acesso a heranças culturais e Bibliotecas Digitais A ideia é tornar comum o acesso a todas as culturas mundiais onde a organização e preservação destas culturas devem ser as prioridades dos especialistas. Matéria multimédia deve estar acessível via bibliotecas digitais ou no mundo real (por exemplo em Vídeo-on-Demand). Esta função tem implicações importantes na educação contínua de um indivíduo. Estas bibliotecas permitem que professores e alunos acedam a recursos de informação e a ferramentas que estejam fisicamente inacessíveis. Estes serviços devem ser de fácil (user-friendly) e intuitiva utilização, a um baixo custo, de modo a beneficiar todas as pessoas e concretizar a ideia da educação ao longo da vida que só termina quando assim o desejamos. A ênfase dada à user_friendliness pela visão do AmI e da tecnologia é fundamental. A gestão do conhecimento e inteligência artificial (armazéns de dados, descoberta de conhecimento e a visão cognitiva) espera-se serem muito importantes neste campo. Qualquer linguagem natural deve permitir questionar o sistema e obter assim informações culturais do mundo. Os requisitos em comunicações e redes também são importantes, grandes bandas serão necessárias para distribuir grandes repositórios culturais, históricos e científicos. Algumas das visões possíveis nesta área de aplicação de AmI são:

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A recreação e animação de objectos ou construções históricas, experiência de viajar pelo tempo e/ou espaço. (Visitar um castelo do séc. XII e fazer rapidamente uma busca de outros castelos da zona construídos na mesma altura). Enquanto se aprecia uma bela pintura é possível virtualmente ter acesso a outra pinturas do mesmo pintor, ou de um outro que tenha cursado a mesma escola de arte, do mesmo período, da mesma localização geográfica… mesmo que estas pinturas extras estejam espalhadas pelo mundo. Ao mesmo tempo é possível aceder a informação sobre o pintor, as técnicas usadas, e ao assunto de que retrata a pintura. Cada visitante pode traçar o seu trajecto pela meta informação que caracterizam a peça que está exposta fisicamente naquele local em que se encontra. É nesta área que o AmI intervém proporcionando interfaces inteligentes, projecções 3D de objectos e tecnologia de gestão de conhecimento: Web semântica, gestão avançada de conhecimento, armazéns avançados de dados.

2.3.3.3 Criatividade e arte Será possível, mesmo a pessoas que não possuam técnicas de pintura ou musicais, exprimirem seus sentimentos com toda a criatividade usando novas formas de arte resultantes da interacção homem-máquina e máquina-máquina. O maior desafio será implementar uma qualidade especificamente humana (sentimento e criatividade).

2.3.3.4 Leitura (jornais, revistas, livros) O desafio neste caso é aumentar e facilitar o acesso a material de leitura independentemente do espaço ou do tempo enquanto se preserva e se simula o mais aproximadamente possível a experiência de leitura que o papel no mundo real oferece. Novas tecnologias de visualização (e-paper, e-ink, e-book) serão a chave para o cenário anterior em conjunto com redes WAN e armazéns de dados. Os utilizadores necessitarão de dispositivos de visualização amplos com o conforto de leitura oferecida pelo papel, de muito pouco consumo de energia, finos, leves, isto é, dispositivos de tinta electrónica de alta resolução. O papel é facilmente lido numa variedade de condições de iluminação e oferece um anglo muito amplo de visão. A tinta electrónica aproxima-se ao papel impresso por usar o mesmo tipo de pigmentação para obter o papel branco e tinta preta. Para se entender a relação de qualidade entre a tinta electrónica e sua tecnologia apresento um teste que foi feito em condições o mais aproximadamente possível às condições encontradas num escritório: 0º de ângulo de visão e iluminação projectada a 45º.

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Tecnologia de Visualização Reflexo do

fundo branco

Contraste

Transflective Mono STN LCD (ecrã típico de PDA do tipo touchscreen)

4,2% 4,1

Transflective Mono TN LCD (ecrã típico de eBook do tipo touchscreen)

4,0% 4,6

Monochrome Cholesteric (touchscreen) 11,5% 3,5 E link (touchscreen) 31,7% 10,8 E link 41,3% 11,5 Papel do Wall Street Journal 64,1% 7,0

Tabela 3 - Comparação de eInk com outras tecnologias (reflexão/contraste) Esta tecnologia de visualização não só mostra-se superior a qualquer ecrã como chega até mesmo a apresentar um nível de contraste superior ao papel tradicional. Para além disso estes dispositivos têm um consumo de energia reduzido em comparação com ecrãs LCDs e outras tecnologias de emissão mais recentes (OLED, FED, PDP). O meio para se atingir a redução de consumo de energia está directamente relacionado com dois factores: (1) eles reflectem sem necessitar de um luz de fundo (2) e possuem de modo natural um efeito de memória que faz com que não precisem de energia enquanto a apresentação de uma imagem. Uma vez que uma imagem é escrita no dispositivo de tinta electrónica esta permanece visível sem qualquer fornecimento de energia adicional até que outra imagem seja impressa. Sabemos mas realçamos que o mesmo não acontece com qualquer outra tecnologia de exibição. Deste modo o consumo de um dispositivo de tinta electrónica aumentará com a frequência com que se actualiza a informação e não com o tempo gasto a ler. Outra vantagem desta tecnologia é que os dispositivos serão mais leves, finos e mais robustos que os LCDs.

Fig 13 - Aspecto de um dispositivo de tinta electrónica.

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2.3.3.5 Entretenimento Não é necessária grande capacidade de imaginação nem grande pesquisa para comentar a aplicação de AmI no entretenimento. Por exemplo a aumento de interactividade com a televisão e rádio que já é feita hoje por sms ou telefone poderá ser feita através de presença virtual. Ao mesmo tempo o utilizador deverá ter maior controlo sobre o tempo gasto nestas actividades já que as crianças Americanas e adolescentes gastam já mais tempo e esforço a ver televisão e a jogar jogos que na escola. Este é um facto que ao longo do tempo vai se provando real em cada vez mais países, quando estes se submetem aos avanços tecnológicos nesta área. Se formos por este caminho dificilmente teremos grande progresso tecnológico no futuro já que se desperdiçará uma ou mais gerações por disponibilizar os meios para estes por sua vez desperdiçarem a capacidade intelectual de que foram dotados. Outras aplicações de AmI no entretenimento e lazer foram já mensionadas no primeiro capítulo, já que grande parte do lazer e entretenimento poderá ser adquirido dentro das nossas casas ou habitações inteligentes.

2.3.4 Na Saúde Existe um variado leque de documentos visionários sobre a aplicação de AmI na saúde. Alguma da informação relevante destes e consequentes conclusões foram já apresentadas neste documento. Para recordar poderá recorrer às secções 2.1.2.3 e 2.1.2.5. Nesta secção complementaria o documento salientar o impacto de tal aplicação e talvez raciocinar sobre urgente necessidade desta. Será também útil analisar quão real é esta aplicação. Segundo o senhor Fifer e Thomas a questão sobre a e-medicina não é já quando acontecerá mas quando os fragmentos de sistemas já existentes serão reunidos. Isto porque radiografias e outros exames são já disponibilizados em sites remotos, ou cirurgias são assistidas ou até mesmo controladas remotamente através de robôs de alta precisão. A resposta ao quando desta junção pode muito bem ser o AmI apresentado pela ISTAG, já que estes ambientes são, em parte, a reunião através de redes e dispositivos inteligentes de funções e aplicações tecnológicas já existentes e em funcionamento de modo individual. Quanto ao impacto podemos dizer que o AmI na saúde e não só pode ser considerado um processo e não uma tecnologia, que engloba várias áreas: provisão de informação sobre a saúde, recolha de informação administrativa e clínica e finalmente a provisão de terapias. A necessidade é evidente na capacidade limitada de atendimento dos sistemas de saúde hoje existentes. Para além disso o campo aberto para progresso na medicina é vasto. Não só na questão de a tornar mais acessível como no processo clínico em si.

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Capítulo 3

Base tecnológica necessária para os AmIs Do mesmo modo que o AmI tem uma vasta área de aplicação também depende de uma área igualmente vasta de tecnologia. A ESTO que juntou a opinião da ISTAG com a de participantes de uma pesquisa de título “Problem Definition Workshop” formou uma lista de tecnologias chave. Estas podem ser agrupadas em dez grandes grupos tecnológicos: Comunicação e Redes, Software, MircroSystems e electrónica (incluindo armazenamento), Ecrãs, Interfaces, Tratamento do Conhecimento, Inteligência Artificial, Robots, Confiança e Segurança, Fontes de energia. O próximo deste documento é passar desta citação de tecnologias à sua especificação.

3.1 Comunicação e Redes Este tema refere-se à interacção entre o indivíduo e toda a tecnologia que o rodeia assim como a interacção entre dispositivos tecnológicos. A WWRF (Wireless World Research Forum) desenvolveu layers conceptuais que dividem o espaço de um indivíduo.

Fig 14 - Modelo de Referência Multiesfera (http://www.wireless-world-research.org/meeting/2001/all.htm)

• Wireless LAN (redes WiFi ou IEEE 802.11) comercialmente disponíveis. • Wireless Personal Area Networks (Bluetooth ou IEEE 802.15) cuja versão

Bluetooth 1.1 está comercialmente disponível e outras surgirão.

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• Wireless Metropolitan Area Networks (IEEE 802.16) comercialmente disponível. De qualquer modo a WMAN ainda se encontra em desenvolvimento e com perspectivas de uma utilização mais ampla.

• Mobile Broadband Wireless Access para computadores, pda’s e outros dispositivos alimentados por bateria tornando-os portáteis. Um modelo standard foi aprovado a 16 de Julho de 2004. O objectivo do IEEE 802.20 foi estabelecer especificações para um pacote optimizado dedicado ao transporte de serviços IP e assim disponibilizar um acesso global, sem fios, móvel e ubíquo a uma rede permanente. Funciona a uma banda a baixo dos 3.5Ghz e com um pico de transferência por utilizador de 1Mbps. Suporta movimento proporcionado por meios de transporte até um máximo de 250Km/h. Baseia-se em células que poderão ir até 15km. (MBWA – Mobile Broadband Wireless Access (IEEE 802.20, 2004) [12]

WorkDomain

HomeDomain

SeamlessSeamlessUbiquitousUbiquitousExperienceExperience

MobileDomain

Portable Remote Access Services

Field Service Apps

Hotel/Motel

Portable ServicesMobile Commerce

Services

Mobile Office (Voice and Data Apps)

High BW Connectivity

Video Streaming -Conferencing Apps

PortableOffice

Reservations-Listings Directions Services Video Streaming -

Conferencing Apps

Video Streaming -Conferencing Apps

Mobile BroadbandWireless Access

Fig 15 - MBWA (Mobile Broadband Wireless Access) [12]

Outros tipos de redes sem fios são as várias gerações de acesso móvel. Vamos actualmente na 3ª geração deste tipo de comunicações ou UMTS. Espera-se que este progresso continue e passe pela geração 3,5 até à 4. A Internet também está em alteração com a migração do IPv4 para o IPv6. Quanto à adaptação para o crescente número de dispositivos portáteis e móveis desenvolveu-se o Mobile IPv6. [13] O problema do uso de serviços IP com um dispositivo móvel, surge quando um indivíduo desconecta o seu dispositivo de uma rede, desloca-se para outro ponto geográfico e ai conecta-se a uma outra rede. Em princípio não lhe será possível continuar a trabalhar enquanto não configurar o seu sistema com um novo IP, nova máscara de rede e um gateway. Imagine que um dispositivo móvel inicie, por exemplo, uma sessão FTP e, no meio da transmissão, o nó móvel muda de rede.

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Para manter a conexão FTP na camada de transporte, é preciso manter o mesmo endereço IP. Se este for alterado, a conexão é desfeita. O Mobile IPv6 permite que o nó móvel se mova de uma rede para outra sem quebrar uma conexão. Isto significa que o seu endereço inicial nunca se modifica. O nó móvel pode estar em qualquer lugar, que os pacotes serão enacaminhados corretamente para ele através de mecanismos apropriados. O movimento é, desta forma, transparente para a camada de transporte e para aplicações que usam o protocolo TCP/IP e Mobile IPv6. O MIP permite que um nó móvel tenha dois endereços IP, denominados home address e care-of address. O home address é estático e referenciado, por exemplo, para identificar conexões da camada de transporte (por exemplo, TCP). O care-of address muda a cada novo ponto de conexão e pode ser visto como endereço de significado topológico do nó móvel. O care-of address indica o novo ponto de conexão do nó móvel. Isto significa que o dispositivo terá um único home address e um ou mais care-of address. Para se saber a localização do nó movel é necessária uma associação entre o home address e o care-of address (binding). Esta é feita pelo nó movel, no home agent (HA). Esta associação é feita através de um binding registration, onde o nó móvel envia mensagens chamadas Binding Updates (BU) para o HA, que responde com uma mensagem Binding Acknowledgement (BA). Os nós possuem inteligência para optimização. Eles podem memorizar bindings entre home addresses e care-of addresses. A figura seguinte ilustra a mobilidade Ipv6 com elementos básicos.

Fig 16 - Visão geral do Mobile IPv6 (http://www.rnp.br/newsgen/0301/mip.html#ng-2)

A mobilidade IP está sendo vista como a melhor forma de interconectar as diferentes tecnologias de redes wireless (IEEE 802.11, GPRS, HiperLan, etc), entre si e com as tradicionais redes com fio. Para tornar possíveis serviços baseados na localização será necessária a integração entre sistema de localização global como o GPS com as redes sem fio. Na Europa o sistema Galileo fornecerá toda a informação necessária. Um outro tipo de redes sem fio é as satellite networks. O desenvolvimento destas redes é basicamente a nível de software de comunicação e controlo de rádio. Estas

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comunicações estarão disponíveis parcialmente digitais. Levará vários anos a tornar esta tecnologia inteiramente digital. A integração de todos os tipos de redes sem fios, é um objectivo para os próximos anos. Já existe alguma tendência para o desenvolvimento de conversões de umas redes para as outras, no entanto a adopção de um modelo geral tem se sobreposto à tentativa de conversão. Uma tecnologia muito promissora é a Ultrawideband (UWB). Outros nomes para esta tecnologia são Digital Pulse Wireless ou Fullerton Pulse Technology. É baseada em impulsos eléctricos muito pequenos e curtos. Por se manipular o tempo, vibração, polaridade e outros aspectos podemos transmitir informação através de ondas. A vantagem sobre outros tipos de redes é a possibilidade de atingir a velocidade de 1Gbit/s para distâncias até 10 metros e no prazo de alguns anos 800 Mbits/s para distâncias de 50 a 100 metros. Para além disso a tecnologia é capaz de posicionar um objecto com uma precisão até ao centímetro. Um último acrescento é que esta tecnologia parece estar imune a interferências, o que quer dizer que o sinal é entregue por inteiro apesar de obstáculos. A demonstração matemática, o teste da UWB num local fechado e explicação pormenorizada pode ser encontrada em [14]. A UWB poderá ser usada em redes domésticas em alternativa a WiFi e em áreas pessoais em alternativa ao Bluetooth. Um senão da tecnologia segundo alguns, é que poderá interferir com outras tecnologias já existentes ou futuras como seria o caso do GPS e UMTS. Já foram construídos protótipos usando esta tecnologia mas para obtermos uma completa versão comercial ainda teremos que esperar. Um primeiro problema para a implementação de AmI é a interligação entre o indivíduo e a rede. Falo da conexão entre os mais variados dispositivos que um indivíduo possa usar, inclusive na roupa, com o ambiente que o rodeia. Uma rede avançada que permite a ligação entre todos esses dispositivos constituiria uma BAN (Body Area Network). Este tipo de rede deverá preencher alguns requisitos segundo [15]:

• Ser capaz de interligar dispositivos complexos e seus componentes • Suportar um conjunto de diferentes tipos de conexões, usando técnicas com

ou sem fio como frequência de rádio e infra-vermelho • Ser de fácil uso e configuração • Suportar vários tipos de dados (som e vídeo em tempo real, Internet, etc.) • Permitir ao utilizador se conectar ao mundo exterior da BAN • Garantir segurança principalmente na conexão ao mundo exterior

Se a BAN deve permitir a interoperabilidade entre dispositivos de diferentes fabricantes então é necessário criar um protocolo de comunicação comum. Um dispositivo BAN pode ser tanto um equipamento completo (ex. telemóvel) ou um único componente (ex. um auscultador ou teclado). As BANs normalmente não precisam de se comunicar a mais de um ou dois metros. Uma PAN (Personal Área Network) é em muito similar a uma BAN. Uma PAN é uma rede sem fios de comunicação a distancias até dez metros que permite a criação de ad-hoc e de ligações configuráveis ao mundo exterior. Enquanto que uma BAN interliga todos os dispositivos que um utilizador possa estar a usar, uma PAN cria uma rede ao redor do indivíduo. As aplicações típicas de PAN incluem serviços pessoais provenientes de portáteis, PDAs ou telemóveis. Uma PAN poderá por exemplo fornecer o acesso

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a uma impressora que se encontre na vizinhança ou o acesso à Internet via uma porta local. Considerando estas duas categorias como uma, esta poderá acompanhar o utilizador aonde quer que ele vá. Uma interacção robusta entre BANs e PANs e o ambiente circundante permitirá ao AmI obter mais e melhores percepções do utilizador, e além disso, receber melhor feedback do mundo à volta do utilizador.

3.2 Micro Sistemas Electrónicos Os AmI dependerão em larga escala de micro sistemas e de dispositivos electrónicos. Os futuros desenvolvimentos nesta área estão directamente dependentes dos avanços feitos na concepção de chips, da miniaturização de componentes, da computação embutida, e de novas áreas como a tecnologia nano. A indústria de semicondutores tem progredido drasticamente desde os anos 70. Os primeiros chips continham cerca de dez transístores, os chamados de pequena escala. Na integração de média escala (MSI – Medium-Scale Integration) adicionou-se contadores e outras pequenas funções aos chips. Já na LSI (Large-Scale Integration) incorporou-se funções bem mais complexas usando um microprocessador. A VSLI (Very Large-Scale Integration) produz finalmente microprocessadores de 64bits com memória cache, cálculos com virgula flutuante e mais de um milhão de transístores são integrados numa barra de silicone. Em 2001 os chips comercializados estavam na ordem dos 150 nm. As previsões apontam para que se atinja os 50 nm em 2010. Por exemplo a tecnologia de hoje, torna possível termos o equivalente a 64000 folhas A4 ou 90 minutos de áudio stereo num chip de 2 cm². Esta capacidade deverá ser multiplicada por 100 nos próximos dez anos. O programa de estudo IST aponta para que se ainda force a tecnologia CMOS, em vez de partir para outra. CMOS não se refere a uma tecnologia de sensores mas a determinadas técnicas de fabrico de sensores. Este esforço ainda requer muita pesquisa e estudo principalmente na área da tecnologia nano. Esta tecnologia não só contribuirá para o CMOS como para a próxima geração de chips. Um dos mais fortes sentidos de progresso nesta área é o aumento da densidade da integração de transístores num único chip. Por mais de 30 anos este progresso tem atendido à lei de Moore. Gordon E. Moore previu que o número de funções fornecidas por transístores num único chip duplicaria de 18 a 24 meses. De qualquer modo não se sabe durante quanto mais tempo este ritmo de progresso exponencial se manterá. Isto poderá impor algumas restrições à implementação de AmIs. A capacidade de computação é resultado de microprocessadores programáveis por software. Computadores pessoais, PDAs assim como electrodomésticos, sistemas de entretenimento e coisas tão simples como relógios incluem sistema com capacidade de computação.

3.2.1 Sistemas Embutidos

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Os sistemas embutidos actuais são produto de duas tecnologias: ASIC (Technologies: Application Specific Integrated Circuits) e PP (Programmable Processors). Quando o objectivo é um sistema de alta performance com um consumo reduzido de energia a solução será ASIC ao passo que os PPs oferecem grande flexibilidade e podem ser produzidos em pouco tempo. Uma das principais diferenças entre ASICs e PPs reside na forma como a sua computação é feita. Os PPs executam uma lista de instruções de modo sequencial no tempo, ao passo que os ASICs baseiam-se no espaço tirando proveito de alguma execução em paralelo. Existem dois tipo de ASICs: PLDs (Programmable Logic Devices) e FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays). A única diferença entre os dois tem a ver com o modo como apareceram e se desenvolveram. Um FPGA é um circuito integrado que contém de 64 a 10000 células lógicas que podem ser vistas como componentes padrão. Cada célula individual está interligada por uma rede sem fios e switches programáveis. O processo de programação inicia-se por se especificar a função que cada célula irá realizar e colocar o switch ligando-o à matrix. Sistemas complexos são criados pela combinação de muitos blocos simples desenhando um circuito completo. A tecnologia de programação pode ou não ser sempre a mesma. Existem dispositivos reutilizáveis que podem ser desfeitos, apagados e reprogramados várias vezes. Exemplos típicos de ASICs podem ser chips colocados em bonecas que falam, em satélites, um controlador da máquina de lavar roupa, chips colocados no comando de televisão ou um chip colocado no sistema de travagem de um carro designado por ABS. Memórias como DRAMs, ROMs e SDRAMs não são consideradas chips.

3.2.2 Microprocessadores Desde há mais de 30 anos os microprocessadores têm proliferado por uma quantidade enorme de chips, possibilitando a criação desde telemóveis até super computadores. Um microprocessador é basicamente um chip de silicone que contém também um CPU. Na verdade estes dois termos (microprocessador e CPU) têm sido usados um no lugar do outro. Microprocessadores são o coração de todos os computadores pessoais assim como os responsáveis pelo controlo de quase todos os dispositivos digitais desde relógios, rádios até sistema de injecção de combustível de automóveis. De forma simples, três factores definem ou caracterizam um microprocessador:

• Instruction Set: O conjunto de instruções que o microprocessador pode executar

• Bandwidth: O número de bits que podem ser processados numa única instrução

• Clock Speed: Determina o número de instruções que o processador pode aceitar por segundo. A unidade usada é o Mhz (Megahertz).

Em adição a estes factores, os microprocessadores podem ser classificados como sendo RISC (Reduced Instruction Set Computer) ou CISC (Complex Instruction Set

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Computer). Os RISC aceitam um conjunto relativamente limitado de instruções. Até metade da década de 80, os fabricantes lutavam para atingir o objectivo de construir processadores que eram capazes de processar um número cada vez maior de instruções. A partir desta data, um conjunto de fabricantes de computadores decidiu reverter esta tendência e passaram a construir CPUs capazes de executar uma quantidade muito reduzida de instruções. A vantagem estava em estes serem capazes de processar as instruções a uma grande velocidade pelas instruções serem simples. Uma outra possível vantagem dos processadores RISC pode ser o facto de estes necessitarem de menos transístores, o que torna o fabrico dos mesmos mais barato desde a fase de desenho. A controvérsia entre qual delas será a melhor tecnologia ainda mantém-se acesa enquanto estas cada vez se tornam mais e mais parecidas, uma desenvolve-se no sentido da outra. Para melhorar a performance têm se desenvolvido computadores multiprocessador. É habitual um PC conter dois processadores. Servidores e super-computadores também têm recorrido aos multiprocessadores. Terá de existir um limite para o tamanho, consumo de energia e aquecimento de microprocessadores e ASICs. Os fabricantes de microprocessadores para melhorarem a performance têm incrementado o tamanho e necessitado de cada vez mais energia o que também contribui para o aumento da temperatura gerada pelos mesmos. Por outro lado ao fabricar processadores para o crescente número de dispositivos portáteis como computadores pessoais, PDAs, telemóveis e outros, têm trabalhado no sentido de manter a performance necessária, mas reduzindo o tamanho, consumo de energia e o calor produzido. Um excelente exemplo disso é a recente tecnologia da Intel, o processador Centrino. Para atingir o seu tamanho reduzido e tão baixo consumo já se necessitou de construir alguns componentes na escala nano.

3.2.3 Memórias Memórias usadas em conjunto com microprocessadores e ASICs são normalmente classificadas de ROM (Read Only Memory) ou RAM (Random Access Memory). A RAM é um tipo de memória em que a velocidade de acesso à informação não é afectada pela zona em que informação está armazenada. É uma memória predominantemente volátil, o que significa que toda a informação é perdida quando se elimina a fonte de energia. Os diferentes tipos de RAM são:

• Static RAM (SRAM) Esta memória guardará a informação enquanto for alimentada com energia sem necessitar de ser reescrita periodicamente. Ela é muito rápida mas também bem mais cara que a DRAM. A SRAM é frequentemente usada como memória cache pela sua velocidade.

• Dynamic RAM (DRAM) A DRAM ao contrário da SRAM, precisa que se

reescreva a informação periodicamente de modo a que esta permaneça armazenada por muito tempo. Isto é conseguido por colocar a memória num ciclo que reescreve os dados centenas de vezes por segundo. Esta é mais barata e mais pequena.

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Existem também diferente tipos de DRAM:

• Fast Page Mode DRAM (FPM DRAM) só melhorou com relação à DRAM na velocidade. Usa um modo um pouco mais eficiente de obter dados da memória. Esta não é já muito usada por continuar muito lenta, mas é suportada quase a nível mundial.

• Extended Data Out DRAM (EDO DRAM) incorpora no seu processo de

obtenção dos dados outra técnica. Permite que se inicie um acesso enquanto outro está a terminar. As melhoras em performance em comparação com a FPM DRAM são poucas. Esta memória deve ser suportada pelo chip set da máquina.

• Burst EDO DRAM (BEDO DRAM) é basicamente uma EDO DRAM com

tecnologia pipeline. O resultado desta combinação é uma memória bem mais rápida que a EDO RAM capaz de trabalhar sobre velocidades de bus superiores.

• Synchronous DRAM (SDRAM) tem uma velocidade síncrona, o que significa

que depende directamente da velocidade de relógio do sistema inteiro. Funciona à mesma velocidade do bus do sistema, até 100 Mhz. Quando esta surgiu, a sua velocidade não foi logo notada porque a cache escondia esse facto. Outra razão residia no facto dos utilizadores usarem bus relativamente lentos comos os de 66Mhz não tirando pleno proveito da RAM que possuíam.

• RAMBus DRAM (RDRAM) foi desenvolvida pela Intel. O objectivo desta

memória é se livrar da latência ou do tempo gasto em aceder à memória. Os diferentes tipos de ROM:

• Programmable ROM (PROM) é uma ROM em branco que pode ser escrita uma única vez. É um processo similar ao que executamos quando “queimamos” um CD-R.

• Erasable Programmable ROM (EPROM) assimila-se à PROM com a diferença

de que esta pode ser apagada ao ser exposta a uma luz ultravioleta durante um determinado período. Isto elimina toda a informação que lá se encontrava permitindo colocar outra informação em substituição.

• Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM). Esta memória também

pode ser reutilizada, ou reescrita mas usando um programa específico. A Flash BIOS funciona deste modo permitindo ao utilizador actualizar a informação que lá esteja armazenada.

Um novo tipo de RAM é a chamada Magnetic RAM (MRAM) que foi introduzida pela IBM. Esta memória combina o que hoje há de melhor em semicondutores com a alta velocidade da Static RAM, a capacidade e baixo custo da DRAM e a capacidade de guardar a informação sem necessidade de recorrer a energia como o faz a memória Flash. Esta memória não volátil é especialmente útil para equipamentos como portáteis, PDAs, telemóveis e principalmente para outros dispositivos móveis que vão surgindo. Os bits são representados por direcções magnéticas. A polaridade dos

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spin-tunnel junctions que representam uns ou zeros é estabelecida pela corrente eléctrica que atravessa as bit lines em sentidos variados.

Fig 17 - Orientações magnéticas da MRAM [25]

Duas versões serão lançadas, uma de alta performance em que leituras ou escritas são realizadas na ordem dos 10 ns e uma de baixo custo com leitura e escritas a serem realizadas em menos de 1 µs. A versão de alta performance será usada como memória interna de dispositivos e a de baixo custo como memória externa. Esta é a primeira combinação da tecnologia de semicondutores com o magnetismo.

3.2.4 Sensores Os sensores são baseados em várias tecnologias entre as quais estão os MEMS, materiais Piezo, vídeo VSLI (Very Large Scale Integration), e outras como micro impulsos de radar. A tecnologia que lidera o contributo para o desenvolvimento e aprimoramento de sensores é os MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems). Um MEMS típico é constituído por uma parte inteligente que é designada por circuitos integrados IC (Integrated Circuits) e por outra parte mecânica complementar que possui essencialmente precisão e funções de controlo.

3.2.4.1 MEMS A pesquisa nos MEMS já dura mais de uma década e os seus produtos começam a encontrar lugar no mercado. O conceituado físico Richard Feynman que teorizou em 1959 que o tamanho não seria uma barreira intransponível para a tecnologia avançada, concebeu os MEMS. O primeiro exemplar comercial apareceu em 1990. A indústria automóvel tem se mostrado o maior consumidor de MEMS. Esta tem incluído os MEMS em vários sistemas como os de controlo de emissão de gases e outros mecanismos de segurança como controlo de estabilidade e de travagem. Um exemplo de uma micro máquina é a usada no airbag de um carro. Esta foi referida como a primeira aplicação comercial dos MEMS. O sensor do automóvel mede a desaceleração e activa a explosão do airbag. Antes de existirem as micro máquinas, este dispositivo era do tamanho de uma lata de refrigerante e custava cerca de $15. Hoje a mesma função pode ser desempenhada por uma micro máquina que custa apenas alguns dólares e tem o tamanho de um rebuçado. Deste

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modo foi possível incluir airbags nas portas dos veículos para protecção de impactos laterais.

Fig 18 - Sensor MEMS de um airbag

Outras aplicações de MEMS em automóveis, são sensores que possibilitam a localização do veículo, os que controlam os movimentos do carro de modo aunciar um possível descontrolo, medidores de pressão usados no motor para garantir um bom funcionamento e recentemente surgiram MEMS que constantemente medem a pressão dos pneus. Caso os MEMS se tornem tão pequenos como é esperado, o que obteremos são partículas de pó a flutuar no ar recolhendo informações climatéricas de humidade e níveis de poluição (já existe uma implementação embora não no tamanho desejado). Agentes microscópios que podem ser injectados em artérias de um paciente. Depois disso esses agentes são capazes de eliminar germes e vírus. [22] O reduzido tamanho traz algumas implicações e dificuldades no processo de fabrico. Os fabricantes precisam usar dispositivos de análise e perfuração microscopia ou microscópios de força atómica ou ainda litografia de alta precisão. No entanto este método é lento e muito caro. Um único protótipo de um MEMS pode demorar doze semanas ou mais. Quanto ao custo, atingiria os cinquenta milhões de dólares. Evoluiu-se para um novo método: o EFAB (Electrochemical Fabrication) que herda as técnicas do fabrico de dispositivos micro mecânicos. Esta é uma técnica que cria estruturas complexas em miniaturas usando desenho computorizado. O EFAB é compatível com os circuitos integrados e não só permite como simplifica a integração destes com os MEMS. Os MEMS permitem que os crescentes métodos de processamento de dados e sinais sejam aplicados em micro dispositivos de modo a permitir uma interacção com o mundo físico. Como resultado temos máquinas cada vez mais inteligentes e cientes do ambiente em que nós também vivemos. Eles podem também desempenhar funções de armazenamento. Os MEMS permitem criar uma densidade de bits 20 vezes superior à permitida pelo método magnético de armazenamento. A IBM atingiu esta proeza por armazenar 25 milhões de páginas impressas na superfície do tamanho de um selo.

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Fig 19 - Sistema Millipede de Armazenamento da IBM

O Millipede da IBM emite impressões de pontos à escala nano numa película de plástico que representam individualmente bits. O resultado é uma versão do “punch card” inventado há mais de 110 anos atrás com duas pequenas diferenças: a tecnologia Millipede permite que a película seja reutilizada e que na antiga zona de marca caibam agora mais três mil milhões bits de dados. Uma demonstração do terabyte usou marcas de 10 nano metros (milionésimo de um milímetro) de diâmetro, cada uma seria 50000 vezes mais pequenos que o ponto no final desta frase. Esta demonstração atingiu apenas as 1000 marcas e trabalha-se no sentido de atingir as 4000. Esta tecnologia é superior à tecnologia Flash. A memória flash não deve ser capaz de ultrapassar a capacidade de 1 a 2 GB enquanto que a memória Millipede poderia armazenar 10 a 15 GB num dispositivo do mesmo tamanho e sem requerer mais energia. Conseguimos facilmente imaginar a aplicação destas memórias em telemóveis, PDAs, relógios ou até mesmo colocados por baixo de uma pequena porção de pele de nosso dedos. Quando associamos estas tecnologias com outras já descritas anteriormente como NoCs então perdemo-nos mentalmente no que será possível fazer. Os materiais Piezo são tipicamente de cerâmica que libertam uma descarga eléctrica quando deformados e vice-versa. Assim são usados como sensores de superfície que podem medir movimentos físicos ou pressões impostas sobre superfícies. Assim como os MEMS, os materiais Piezo já existem há algum tempo.

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Fig 20 - Esquema de um sensor de pressão que usa materiais Piezo

Este sensor contem materiais com uma determinada resistência para medir a pressão provocada em quatro pontos e converter tal pressão para um sinal eléctrico. Quando a pressão é exercida, dois dos pontos aumentam em pressão, ao passo que outros dois decrescem. Um sinal em volts é calibrado de modo a corresponder à pressão exercida. Diferentes sensores podem ser obtidos por se variar o diâmetro do diagrama em silicone de aproximadamente 0 a 200. A tensão varia entre 5 a 10 volts e a sensibilidade do sensor em silicone pode variar entre 10 mV/kPa para pressões diminutas e 0.001 mV/kPa para pressões maiores. Circuitos de compensação de temperatura podem também ser incluídos de modo a minimizar a influencia que a diferença de temperatura pode causar. [24] Estes materiais podem também ser usados em outros tipos de sensores como é o caso de aceleradores.

Fig 21 - Sensor de aceleração

Este sensor pesa 0.02g e mede 2x3x0.6mm. Com a aceleração existe um efeito similar ao que sentimos quando aceleramos um carro e ficamos presos ao assento. A pressão exercida em tais ocasiões neste sensor pode ir de 0.01 a 100g. Este peso mede a aceleração ou desaceleração dependendo do lado em que seja exercida a força. Este sensor tem também uma boa frequência de resposta aproveitando uma banda de 100Mhz. Este é o sensor que provoca a explosão do airbag já mencionado neste estudo.

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Os sensores também desempenham um papel importante na evolução da medicina e consequentemente na saúde. Um sensor electromecânico suficientemente pequeno para ser introduzido numa artéria foi desenvolvido há poucos anos. O sensor é introduzido através de uma sonda com um diâmetro de 650 mícron. Este mede os níveis de oxigénio, dióxido de carbono e o PH do sangue. A mesma empresa desenvolveu também um sensor que monitoriza a quantidade de oxigénio e de óxido de carbono que um paciente inala durante a cirurgia. Ainda mais significativos neste campo serão os sensores destinados a medir a actividade neural, desenvolvidos na Universidade de Michigan. No passado, era possível inspeccionar a actividade de uma área do cérebro, mas com a redução das dimensões destes sensores, é possível agora inspeccionar a actividade de uma única célula de 30 zonas diferentes do cérebro, o que ajudará os neurologistas a melhor entender e tratar distúrbios mentais. Este tipo de análise do cérebro ajudará a desenvolver uma interface que permita controlar a partir do cérebro capacidades motoras, auditivas, visuais e estados emocionais. Usando esta tecnologia já é possível provocar o riso. Quando se perguntava a um dos voluntários de teste a razão por que ria, este não encontravam uma explicação, o que não acontece quando fazemos cócegas. Mas foi por se analisar a actividade do cérebro enquanto as cócegas, que se descobriu que células eram responsáveis pelo riso – processo complexo que envolve dezenas de músculos faciais que sempre fazem alguém ficar com uma aparência mais simpática. MIR (Micropower Impulse Radar) – esta é uma recente invenção de Lawrence Livermore National Laboratory que pode ser muito útil para sensores de pressão e de nível, detectores de minas terrestres e outros. Video VLSI: Esta denominação refere-se por exemplo a câmaras de vídeo com todos os circuitos necessárias para estar ligada a um computador como uma única unidade. A próxima geração destes dispositivos deve incluir tudo em um único chip: o CCD (Charge-coupled device), todos os circuitos necessários e até as lentes serão incluídos no chip. Este tipo de dispositivos para além de usados em sensores terá uma miríade de outras aplicações. Até há pouco tempo os CCDs eram os únicos sensores de imagem usados em câmaras digitais. Estes têm se desenvolvido ao longo do tempo enquanto eram usados em telescópios, scanners e câmaras de vídeo. O aumento do uso deste tipo de sensores obriga a melhorar a sua performance como adicionar funções que se destinam a dispositivos com propósitos bem específicos. Quando características como acesso não sequencial a informação, pré processamento de dados no chip e alcance dinâmico são essenciais em determinados CCDs, estes deparam com algumas restrições. Uma alternativa é recorrer à tecnologia CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor). O principal problema dos CCDs é que o processo e técnicas usadas para o seu fabrico é específico, ou não pode ser usado para outros fins e para além disso é muito caro. Sensores biométricos são aqueles capazes de detectar actividade neural e muscular. Actualmente existem sensores biométricos que medem a actividade eléctrica de músculos, a actividade do cérebro e detectam os movimentos do olho. Estes últimos por exemplo, são colocados na testa ou por baixo do olho de modo a desempenharem o seu trabalho.

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Estes têm sido usados maioritariamente na medicina. Um dos objectivos é construir um conjunto de sensores que possam monitorizar o estado de saúde de uma pessoa. Sendo estes sensores colocados em pontos específicos, eles poderiam enviar dados fisiológicos para um dispositivo de monitorização que por sua vez poderia desencadear acções preventivas para um determinado problema.

3.2.5 Novos Materiais A International Sematech na sua actualização das previsões para uso de semicondutores diz que o desenvolvimento de dispositivos electrónicos baseados em silicone pode continuar por mais dez anos. (ITRS 2002). Enquanto que os semicondutores tradicionais têm seguido um progresso top-down (os dispositivos mais pequenos partem de dispositivos maiores), o progresso bottom-up da tecnologia nano é promissora. Os dispositivos electrónicos moleculares são o resultado da reunião de moléculas singulares. Existem vários meios para a criação de dispositivos capazes de executar funções de lógica e de armazenamento. Entre estes encontramos o de usar moléculas orgânicas que podem ser alteradas por campos eléctricos. Outras possibilidades poderão ser por exemplo uma alteração dos níveis moleculares por processos electromecânicos usando fulerenos C60, alterações fotoactivas ou fotocromáticas usando proteínas, ou o uso de fios moleculares.

O fulereno mais cohecido é o C60 composto por 60 átomos de carbono dispostos nos vértices icosaedro truncado. Essa forma, com 12 pentágonos e 20 hexágonos como faces, é a forma familiar de uma bola de futebol. Cientistas nos Estados Unidos e Alemanha produziram o menor fulereno, a molécula C20. Esta não tem hexágonos como a C60 mas apenas os seus pentágonos. Já se sabia há algum tempo que um fulereno C20 era teoricamente possível. O Especialista SEED Bernd Eggen fez essa previsão 10 anos atrás, porém tem sido difícil produzi-lo. Um motivo para essa dificuldade é o facto de sua molécula ser menor que as de outros Fulerenos, tendo, portanto, mais curvatura e uma maior tendência para abrir repentinamente. Ela também é altamente reactiva para se combinar com outros elementos, formando moléculas diferentes.

Os pesquisadores também geraram duas outras formas do C20 chamadas de "isômeros", uma em anel e outra com um formato de uma tigela.

Fig 22 - Fulereno C60; C20; C20 em forma de anel [23]

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Resumindo, os especialistas dizem que tecnologias moleculares à escala nano só atingirão a maturidade ao fim dos próximos 10 a 15 anos. Qualquer uma das alternativas moleculares para a substituição dos semicondutores electrónicos, ainda é uma criança ou encontra-se numa fase de pesquisa ou simplesmente não passa de um assunto. Mesmo que todas as questões sejam esclarecidas ainda faltará resolver questões como a interligação apropriada e tecnologias de fabrico de dispositivos moleculares. Novos materiais que também necessitam de muito estudo são: piezo eléctrico (PZT, PLZT, ZNO), moldes de memória em misturas de titanium. Ainda outros materiais incluem silicone de baixa pressão, camadas de vidro e camadas de narcótico em vidro com propriedades de amplificação óptica. Pesquisas sobre polímeros incluem colas que permitem aumentar a resistência química. Um problema sugerido pelos cientistas é a compatibilidade de todos esses materiais apesar de sua utilidade individual. Os efeitos desfavoráveis poderão ser mecânicos, químicos, térmicos e ópticos.

3.3 Software

3.3.1 Sistemas Distribuídos em larga escala Um sistema distribuído é um grupo de itens interdependentes que interagem de modo a realizar uma tarefa. É constituído por objectos complexos ligados normalmente por referência. Um objecto tem um estado e um comportamento. Um objecto pode apontar para qualquer outro, mas o acesso a um destes está limitado pela exigência de um controlo concorrente. O modo de acesso dominante é encontrar um ponto de entrada no conjunto de objectos, o que também poderá ser descrito como aceder a um representante e depois navegar pelas muitas referência a objectos que este contenha. Estes sistemas variam no grau de centralização, mas tendem a ser razoáveis, porque se forem ao limite da centralização deixam de ser sistemas distribuídos. O paradigma Cliente/Servidor será o primeiro exemplo. Toda a computação e todos os serviços são colocados no servidor libertando e tornando mais leve o cliente. Este limita-se a desempenhar o papel de dispositivo de input e output de dados. Este cenário é especialmente interessante para aplicações móveis cujo poder computacional normalmente não é muito elevado. Outro exemplo de sistemas distribuídos é o MOM (Message Oriented Middleware), em que cada sistema comunica com o outro por lhe enviar mensagens e WebServices (que são outra via de progresso). Nos nossos dias, sistemas descentralizados estão a ganhar muito interesse como mostra o sucesso obtido por serviços peer-to-peer. Tais sistemas e a sua potencial robustez prometem simplificar a criação de sistemas distribuídos em larga escala. Neste momento os melhores exemplos de sistemas distribuídos em grande escala serão os serviços peer-to-peer já que estes atingiram dimensões planetárias e chegam a partilhar peta bytes de dados.

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Não será difícil que já nos próximos tempos, venhamos a beneficiar de sistemas distribuídos ao mesmo nível baseados em webservices.

3.3.2 Redes de Computação Uma rede de computação tem sido desenvolvida no sentido de ser possível tirar o máximo proveito do grande poder computacional disponível na Internet. Milhões de servidores foram e continuam a ser conectados à Internet e o seu poder computacional pode ser aproveitado por simplesmente aplicar técnicas de processamento paralelo ou distribuído. Estas técnicas já são conhecidas há muito tempo mas têm agora sido aplicadas neste âmbito. Esta rede computacional oferece recursos geograficamente distribuídos e acesso consistente a esses recursos independentemente da sua localização. Permite a partilha, selecção e agregação de uma grande variedade de recursos computacionais geograficamente distribuídos como super computadores, clusters, sistemas de armazenamento, fontes de dados, pessoas e outros. Todos estes podem ser usados como fossem um recurso unificado para desenvolver aplicações de larga escala que necessitem de intensa computação, porque não para obtermos maior controlo sobre a tecnologia molecular? Quando um utilizador não está a usar o seu computador e este acciona o screen saver, o poder computacional do seu CPU poderá ser usado para encontrar uma vacina contra o anthrax ou o vírus HIV. Uma das aplicações mais interessantes de redes de computação é a rede de webservices. Todo aquele poder computacional é usado para gerir milhões de pedidos de diferentes e complexos serviços. O conceito de webservice, que é normalmente estático, torna-se dinâmico quando este permite criar outros novos serviços, quando permite a alteração da sua configuração e permite a sua migração de um servidor para outro. Estas são tecnologias que se previa estarem disponíveis em 2006 a 2008, mas a verdade é que são já abordadas e testadas academicamente nos nossos dias. O exemplo disso é a disciplina Sistemas Distribuídos do curso de engenharia informática do Instituto Superior de Engenharia do Porto.

3.3.3 Sistemas Embutidos A tecnologia dos chips em silicone tem se desenvolvido de tal forma em conjunto com a sua complexidade que já não se fala de circuitos integrados mas de sistemas em chips. A produção de chips pode estar dividida em duas categorias: Dispositivos de propósito geral (como será o exemplo de CPUs e memórias) e sistemas embutidos que são desenhados com especificações particulares e aplicações bem definidas. Um sistema embutido típico é composto por hardware e software e assim sendo são necessárias técnicas que contemplem as duas áreas. Isto significa que o

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desenvolvimento do hardware assim como do software deve levar em conta um ao outro desde o início do processo de desenho e fabrico. Quase todas as aplicações que possuem uma interface utilizam sistemas embutidos. Alguns destes incluem sistemas operativos, no entanto outros são tão específicos que toda a lógica necessária pode ser implementada num só programa. A maioria do mercado em 2001 era ocupada pelo grande volume de produção de sistemas embutidos. Existem disponíveis no mesmo mercado plataformas de desenvolvimento e sistemas operativos específicos para sistemas embutidos como o Embedded Java e o Windows XP Embedded. Entre as milhares aplicações destes sistemas, encontramos máquinas industriais, automóveis, equipamento médico, câmaras, aeronaves, brinquedos (assim como os mais óbvios: telemóveis e PDAs). Na próxima geração de sistemas integrados haverá uma migração dos “sistemas em chips” para NoCs (Networks-on-Chip). Uma NoC pode ser definida como um conjunto de routers e canais ponto a ponto que inter conectam os núcleos de um sistema integrado.

Fig 23 - Uma NoC: (a) topologia; (b) mensagem [26]

Tipicamente o modelo de comunicação utilizado nas NoCs é a troca de mensagens, uma de requisição e outras de resposta. Cada mensagem é constituída por três partes: um cabeçalho, dados e um término. A topologia consiste na organização da rede sob a forma de um grafo em que os routers são os vértices e os canais os arcos. O controlo de fluxo lida com a alocação de recursos (canais e filas). Os routers definem o caminho a ser utilizado pelas mensagens até atingir o destino. A indexação define como uma mensagem é transferida da entrada de um router para os seus canais de saída. A arbitragem gere possíveis conflitos dentro da rede quando duas mensagens tentam alocar o mesmo recurso. Finalmente, a memorização determina o esquema de filas a utilizar para armazenar uma mensagem bloqueada em um router quando o canal de saída encontra-se alocado por outra mensagem. O projecto NoCs é flexível. Inclui técnicas de fluxo baseado em créditos ou canais virtuais, encaminhamento determinístico ou adaptativo, arbitragem centralizada ou distribuída, indexação por circuito ou por pacotes, memorização de entrada, central ou de saída entre outras. O facto de haver várias possibilidades não significa que todas estas não estejam bem definidas.

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Outra perspectiva de desenvolvimento na área será a programação lógica que permitirá reconfigurar dinamicamente grande parte das NoCs. Especialistas dizem que nos próximos dois a três anos as NoCs estarão disponíveis no mercado.

3.3.4 Sistemas Operativos Light Nos últimos anos uma gama de dispositivos intermédia apareceu. Estes situavam-se entre os simples relógios digitais e outros dispositivos de alta performance como computadores pessoais. Tais dispositivos requerem sistemas operativos especiais que não sejam tão pesados como os de um PC mas que forneçam funções em tudo equivalentes. Um sistema operativo é o programa que depois de estar a correr através de um outro programa de boot, é capaz de gerir todos os outros programas instalados. Estes sistemas operativos light são direccionados para plataformas pequenas e de baixa performance, o que significa que têm capacidades reduzidas. Eles não precisam suportar muitos recursos ou interfaces. O teclado e o rato são normalmente dispensados. Mesmo assim os sistemas operativos light devem suportar uma interacção completa e real tal como os sistemas operativos convencionais suportam. Por exemplo, qualquer sistema operativo light deve fornecer funcionalidades de rede. O Symbian é um sistema operativo leve que cresceu no mundo dos telefones móveis. Isto quer dizer que no seu começo foi um sistema operativo muito simples e limitado e que com o tempo foi-se tornando mais complexo aumentando a sua performance. O Palmos também é um sistema operativo leve que nasceu com os primeiros computadores de bolso. O WindowsCE/PocketPC e versões do Linux cobrem a área deixada pelo Symbian, porque estes, ao contrário do Symbian, tiveram como início versões complexas que corriam em PCs normais e com o tempo foram tentando perder performance de modo a se adaptarem aos novos dispositivos. Todos os sistemas operativos citados acima contemplam conexões a redes, uma interface para o utilizador, multithreading e capacidades locais de armazenamento. A definição de sistema operativo light não pode ser dada e afirmada, esta deve acompanhar o desenvolvimento que é feito na área do hardware e dos dispositivos de tamanho reduzido. Isto significa que tenderão a incluir todas as funcionalidades já existentes em sistemas operativos convencionais acrescentando outras como o reconhecimento de voz.

3.3.5 Novos Standards O uso de standards tem ganho cada vez mais importância no mundo das tecnologias de informação. Isso tem sido notado não só em grandes institutos de standards (W3C) como outros que são desenvolvidos para aplicações mais específicas. Um dos standards mais importantes é o XML que foi introduzido pelo W3C há seis anos atrás. Desde então têm se criado mais e mais aplicações para este standard. O VoiceXML é um exemplo de uma linguagem para desenvolver aplicações na área vocal. Devido ao uso dessa linguagem normalizada qualquer aplicação VoiceXML pode ser interpretada em quase todas as plataformas disponíveis no mercado. No entanto o maior exemplo de interoperabilidade provida

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por um standard é a WWW. Qualquer computador no mundo pode aceder a dados que se encontrem noutro computador simplesmente porque ambos usam os mesmos protocolos normalizados para aceder à rede (IP, TCP e HTTP) e porque ambos “falam” e “entendem” a mesma linguagem, o HTML. Muitas aplicações podem partilhar dados usando o XML, independentemente do sistema operativo que estejam a correr ou da linguagem em que foram desenvolvidas. Com os standards, será possível não só partilhar dados mas também serviços (falamos de webservices e dos seus standards como o UDDI e o WSDL) e até poder computacional (tornado possível pelas redes de computação). O XML é um standard que podemos afirmar ter atingido alguma maturidade pela sua ampla utilização. Os Webservices têm ainda alguns problemas na especificação mesmo estando disponíveis standards de core, (um exemplo é a impossibilidade de especificar e partilhar objectos por nós criados, ou até da plataforma de desenvolvimento como a String, entre webservices desenvolvidos em linguagens diferentes) enquanto que no campo das redes de computação as coisas ainda conseguem estar mais atrasadas. A Internet (baseada num conjunto de protocolos normalizados) será o meio onde recursos poderão ser partilhados por todos. A partilha de dados é já possível. A partilha de serviços embora seja possível ainda não atingiu a difusão esperada o que só deverá acontecer nos próximos anos enquanto que a rede de computação só estará disponível a partir do próximo quarto ou quinto ano.

3.3.6 Engenharia de Software Avançada (plataformas e ferramentas de desenvolvimento robustas)

A indústria de software sempre procurou melhorar cada vez mais a qualidade de software. Durante os últimos anos a pesquisa nesta área alterou os seus objectivos: a confiança e segurança continuam a ser muito importantes mas o contexto em que os sistemas são desenvolvidos tem recebido alguma atenção.

• As ferramentas precisam permitir um desenvolvimento cada vez mais rápido • O desenvolvimento deve cada vez mais, levar em conta a realidade da

existência de componentes distribuídos. • As aplicações devem ser capazes de se desenvolver, se auto configurar e

alterar enquanto executam. • Já não é mais possível planear e dirigir o processo de desenvolvimento. • Ambientes de desenvolvimento devem ser flexíveis e reconfiguráveis de

modo a permitir uma adaptação para casos particulares. Uma técnica emergente de engenharia de software é baseada em modelos. Esta técnica suporta modelos a diferentes níveis de abstracção, desde níveis mais altos facilmente entendidos pela chefia até aos mais baixos detalhados por use-cases e modelos de cenários. O processo de desenvolvimento flúi de um módulo para outro: qualquer módulo é um refinamento do anterior acrescentando mais e mais pormenores à especificação do sistema.

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Um dos primeiros problemas que a engenharia de software terá de ultrapassar será a adopção de ferramentas CASE em áreas industriais. Diferentes ferramentas CASE estão disponíveis no mercado mesmo não sendo amplamente usadas no mundo industrial. Mesmo assim existem diversas formas de definir componentes (ex. Enterprise Java Beans) e de definir a sua composição (ex. Jini). Novos conceitos têm sido introduzidos para a composição/orquestração (ex. BizTalk, EbXML, …). Em breve estarão disponíveis ferramentas de desenvolvimento para as novas metodologias de engenharia de software. “Várias empresas já desenvolveram aplicações usando ferramentas que estão próximas do MDA” (OMG). Uma grande adopção destas técnicas deve acontecer por volta do ano 2009.

3.3.7 Plug and Play Com o aumento da ubiquidade de computação que decorrerá nos próximos anos, a infra-estrutura informática precisa tornar-se mais dinâmica do que é no momento. O middleware actual não está preparado para tais infra-estruturas. Uma possível solução deste problema estará no surgimento de uma nova geração de middleware chamada middleware reflectivo. Um sistema reflectivo é capaz de fornecer uma representação de si mesmo e do seu comportamento. Qualquer alteração na representação do sistema será reflectida no sistema em si, afectando o seu estado e comportamento e vice-versa. Existem diversas pesquisas nesta área. A Universidade de Illinois e a Lancaster University desenvolveram sistemas middleware reflectivos chamados DynamicTAO e Open ORB respectivamente. Na Europa temos o desenvolvimento da tecnologia BIT (Built-In Test) para engenharia de software baseada em componentes. Esta tecnologia é considerada como sendo uma extensão à tecnologia OO. Qualquer uma destas tecnologias ainda está em fase de protótipo. Parece ser razoável que elas estejam no mercado entre 2006 e 2010.

3.3.8 Software que se auto repara e organiza O acesso a redes está a tornar-se tanto omnipresente como mais variado. Como consequência da crescente exigência de serviços de rede, a complexidade dos sistemas distribuídos seguirá o mesmo ritmo. Além disso os sistemas modernos são extremamente dinâmicos resultando em maior complexidade e interacções imprevisíveis entre os diferentes componentes, tornando impossível entender o seu comportamento. Dois exemplos são o P2P (Peer-to-Peer) e redes ad-hoc. As redes dinâmicas (como são chamadas muitas vezes) têm:

• Um grande número de utilizadores e nós que influenciam o seu funcionamento

• Uma estrutura e um arranque variável • Variações de topologia (nós que se conectam ou abandonam a rede,

partições de rede e quebras)

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As técnicas tradicionais para a construção de aplicações distribuídas, não são mais aplicáveis com estes sistemas complexos: só eram úteis para funcionar em sistemas centralizados e ambientes do tipo cliente-servidor. É necessário usar outra estratégia para desenvolver tais sistemas. Precisamos de algo capaz de assimilar esta explosão de complexidade e de possibilitar a construção de sistemas distribuídos robustos, escalonáveis, auto organizativos e que sejam também capazes de se auto reparar. Uma arquitectura de software que se auto organiza é aquela que automaticamente configura as comunicações de modo a ser compatível com as demais. O objectivo é reduzir ao mínimo, o grau de necessidade de intervenção administrativa específica durante evoluções, preservando a arquitectura e propriedades descritas na especificação. A implementação de arquitecturas que se auto organiza pode seguir várias estratégias. Estudos estão a ser levados a cabo tomando como exemplo sistemas complexos naturais, que podem parecer imprevisíveis e imprecisos, mas ao mesmo tempo, quando analisados fora do seu eco sistemas, mostram um grau substancial de flexibilidade e fidelidade. Esta é a estratégia baseada no comportamento e exemplos de sistemas naturais como uma colónia de insectos ou o sistema nervoso de mamíferos. A ideia geral desta implementação é caracterizada pela total ausência de coordenação centralizada. O sistema é constituído por um grande número de entidades autónomas, que individualmente têm um comportamento e uma interacção com outros muito simples. Uma outra possível implementação sugere não que se especifique o sistema com descrições precisas dos seus componentes e da sua interacção mas mais como um conjunto de directrizes sobre como devem os componentes ser compostos. A arquitectura destes sistemas auto organizativos é um grafo em que os nós são componentes ou instâncias e os arcos são as ligações entre um componente que faz a requisição de um serviço e outro que presta o serviço. Um componente destes pode oferecer como requisitar serviços. Estes serviços são fornecidos e requisitados via portas. Segundo o senhor Darwin e a figura abaixo um componente é composto por duas portas provisoras de serviços (P0 e P1) e três requisitantes (P2,P3,P4). Os Ts são tipos de portas.

Fig 24 - Componente de um sistema auto organizativo segundo Darwin

A implementação propriamente dita de um componente é um pacote que inclui uma vista da configuração e um gestor do componente como ilustra a figura seguinte.

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Fig 25 - Componente em Runtime segundo Darwin

Na implementação protótipo o componente é implementado em Java usando Java RMI para aceder a interfaces remotas. A implementação poderá ser multi-threaded. A vista de configuração é mantida pelo gestor do componente. Este é um descritor dos componentes incluídos no sistema e um grafo que representa o sistema total sendo os nós componentes e os arcos ligações. Esta vista é actualizada pelo gestor sempre que se detecte um novo componente no sistema ou um abandono de um destes. O gestor do componente para além de manter este descritor, baseia-se num conjunto de directrizes predefinidas para concretizar a nova ligação. É deste modo que se garante que o sistema seja auto organizativo. [33] Segundo a ESTO a comercialização de software auto organizativo só será uma realidade entre 2006 e 2010.

3.3.9 Personalização Na Internet a personalização é o processo de definir páginas adaptadas às características e hábitos do utilizador. A personalização é muitas vezes chamada de marketing one-to-one porque é usada para contrair clientes. É o caso do e-commerce por que tem como objectivo um cliente individual. A personalização é um modo de ir ao encontro das necessidades do cliente mais eficientemente, produzindo interacções mais rápidas e mais fáceis aumentando a satisfação do cliente e assim também aumentando o seu número de visitas a uma página. Existem alguns softwares de personalização disponíveis e neste inclui-se os da Broadvisions, ResponseLogic e Autonomy. Como a personalização depende directamente de informações pessoais sobre o utilizador, a questão da privacidade é preocupante. O Personalization Consortium é um grupo organizado de advogados que promovem e controlam o desenvolvimento de práticas de marketing one-to-one. Entre os membros que fundaram este grupo estão a PriceWaterhouseCoopers (agora a IBM Consulting Services), a American Airlines, e a DoubleClick. Eles têm estabelecido informações éticas e objectivos na gestão da privacidade que incluem por exemplo a sugestão de todas as empresas deverem informar os utilizadores sobre a informação que está sendo adquirida e armazenada e as razões pelas quais isso foi feito. Mecanismos de perfis são normalmente compostos por três módulos:

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• Perfil do utilizador: Cria um perfil do utilizador baseado em informação explícita (quando o utilizador declara a sua preferência) e implícita (por processo de data mining).

• Avaliação de interesses: Os conteúdos são ordenados numa lista. Cada documento (ou página informativa) tem associado um valor que representa o interesse do utilizador para esse conteúdo.

• Apresentação: Os conteúdos são organizados e só depois enviados para o utilizador.

Ferramentas de personalização estão no momento disponíveis no mercado e considera-se uma área já bem desenvolvida e conhecida. Na verdade muitos utilizadores estão bem cientes das já usadas técnicas de personalização e ficam satisfeitos com a ajuda fornecida por tais e por obterem conteúdos que os satisfazem mais rapidamente. Alguns dos produtos comercias como o Ensure XyLoc oferecem serviços de personalização mesmo em ambientes wireless. O que na verdade não implica muitas coisas desde que essas técnicas já estivessem a ser usadas em sites ordinais. O próximo objectivo na área de personalização é desenvolver um sistema que esteja ciente do estado do utilizador. Por exemplo: se uma pessoa gosta de informações acerca de turismo, mas de momento está no hospital, será inconveniente enviar-lhe uma imagem com pessoas a desfrutarem de uma praia tropical.

3.4 Gestão do Conhecimento A gestão do conhecimento tem muitas definições mas não deixa de ser a próxima revolução em negócios e organizações. O grupo Gartner declara que: “A gestão do conhecimento provê o meio para identificar, capturar, recuperar, partilhar e avaliar fontes de informação empresariais. Estas informações podem incluir bases de dados, documentos, políticas, procedimentos assim como a experiência armazenada na mente de um indivíduo” (www.gartner.com). Também inclui o processo de gestão de toda esta informação. A gestão de conhecimento inclui por necessidade muitas pessoas de diferentes formações e com diferentes campos de experiência. (Newman) [36]

3.4.1 Web Semântica “A Web semântica não é um conceito separado da rede que já existe, mas uma extensão da mesma, na qual a informação é fornecida com um sentido bem definido, melhorando assim a cooperação entre computadores e pessoas” (TopQuadrant 2003; Gartner 2001) [16]. Enquanto que o e-mail, Javascript, HTML e outros têm tornado possível a cooperação entre pessoas, a mais recente tecnologia que permite a cooperação entre computadores é os web services. Estes são o primeiro passo no sentido da

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realização da Web semântica (uma web que passa a incluir o sentido das coisas e não só letras a formar palavras e estas por sua vez a formarem frases). De momento os web services são ainda uma plataforma que permite interoperabilidade entre componentes de software. No entanto, considera-se que seja possível incluir nos web services a capacidade de entender informação contextual incluindo assim alguma inteligência na web embora rudimentar. A IDA da Singapura espera que os web services inteligentes ganhem forma nos próximos 2 a 4 anos antes de atingir a visão completa da web semântica. (Infocomm 2002). A IDC há um ano atrás publicou uma análise de mercado o U.S. Web Services Market Analysis, 2002 (IDC #28493) e lá declararam que os web services tornar-se-ão a arquitectura dominante de distribuição de software nos próximos 10 anos e que eventualmente definiria o fabrico das máquinas. Acrescentavam ainda que estes serviços forneceriam oportunidades de desenvolvimento de software e de hardware na ordem dos $21 mil milhões e que teria como máximo os $27 mil milhões em 2010.

3.4.2 Ontologia Nos próximos três a cinco anos ferramentas e técnicas de ontologia fornecerão a semântica necessária para suportar aplicações dinâmicas e integradas a um nível empresarial. (TopQuadrant 2003; Gartner 2001). “Até 2005, ontologias leves (taxonomias) farão parte de 75% dos projectos de aplicações integradas” (Forrester – é uma companhia independente de pesquisa tecnológica que prevê e aconselha sobre o impacto da tecnologia no comércio. Surgiu em 1983. Profissionais na área de tecnologia de informação e de marketing em conjunto com grandes empresas colaboram de modo a estas últimas obterem bons investimentos tecnológicos em concordância com os seus objectivos). [16]

3.4.3 Standards Os standards são indispensáveis à gestão de conhecimento de modo a suportar a interoperabilidade e interactividade entre ambientes heterogéneos. A partilha de conhecimento pela rede precisa de standards para permitir a aquisição desse conhecimento, validação, gestão e disseminação. Nos cenários futuros de disseminação, a importância da segurança nos web serices aumenta. Esta parece ser uma área que ainda necessitará de desenvolvimento antes de as aplicações terem uma implementação universal. O XKMS (XML Key Management Service) é uma especificação para segurança nos web services que permite que estes se registem e incluam chaves criptográficas usadas em assinaturas digitais e encriptação. A especificação XKMS é actualmente o esboço recomendado pela XML Key Management Work Group da World Wide Web Consortium (W3C, http://www.w3.org/). Rectificações estão a ser feitas no XKMS pela W3C.

3.4.4 Armazéns de Dados e Descoberta de Conhecimento

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Os armazéns de dados são sistemas de base de dados integrados, orientados por assunto, baseados no tempo, não voláteis e de suporte aos sistemas de apoio à gestão (Inmon 1992). Os armazéns de dados integram dados oriundos de vários departamentos e aplicações de uma empresa, aglomeram e estruturam os dados por assuntos relativos aos vários processos de negócio e em períodos específicos de tempo (diariamente, semanalmente, mensalmente,...), Satisfazendo a necessidade de informação de utilizadores com diferentes perfis (Kimball 1998). O objectivo de um armazém de dados é fornecer uma imagem única da realidade do negócio (Hackathorn 1994). Com estes armazéns a informação deixa de estar ordenada por atributos, mas leva-se em conta o sentido dos dados e das informações, estes dados passam a estar organizados por assunto. Para isso integram e consolidam informações armazenadas em diferentes bases de dados. Do ponto de vista das empresas, estes armazéns de dados permitirão renovar e valorizar a empresa já que possibilitam que sistemas antigos já existentes continuem em funcionamento enquanto muitos dados inconsistentes dos sistemas antigos são consolidados em conjuntos coerentes. Como características, são orientados por assunto, integram dados de diferentes aplicações homogeneizando os seus formatos, levam em conta o tempo (dados recolhidos em alturas diferentes são relacionados de modo a extrair tendências, evoluções e obter previsões) incluem nos dados o instante temporal a que reportam e finalmente não são voláteis (a informação recolhida nunca é actualizada ou alterada, pode apenas ser carregada e explorada). [17] A Microsoft, NCR, IBM e Oracle estão a incluir funcionalidades de data mining nas suas bases de dados. A próxima geração da Web espera-se que seja baseada em redes de conhecimento – “Knowledge Grids” que transportam conteúdo de todo o mundo e que permitem pesquisas fáceis e relevantes. É a chamada Web semântica. Esta é uma iniciativa da World Wide Web Consortium (W3C) que pretende atingir o objectivo, por classificar os documentos usando a ontologia, provendo ferramentas que permitam a navegação por conceitos em vez de hyperlinks e motores de busca semânticos. As redes de conhecimento (Knowledge Grids) fornecem o middleware para serviços de descoberta de conhecimento para uma grande variedade de aplicações distribuídas. As ferramentas de data mining e de data analysis usadas em tais aplicações estão a ficar disponíveis na forma de pacotes individuais e como serviços remotos na Internet. [18] Um exemplo é o Clementine 8.0. O processo de descoberta de conhecimento é composto por vários passos. Na transição de um passo para outro os dados podem ser movidos, filtrados, integrados e submetidos a ferramentas de data mining. O analista com base nos outputs escolhe os dados que ainda deseja acrescentar ao modelo e que transformações deseja ainda aplicar para obter o modelo de conhecimento desejado. A arquitectura de uma rede de conhecimento é composta por uma série de serviços divididos em duas camadas:

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• Core K-Grid layer – é a interface do middleware da rede com a camada • High-level K-Grid layer – que por sua vez é a interface de alto nível com o

utilizador. Esta oferece serviços de estruturação e execução de aplicações para descoberta de conhecimento.

Ambas as camadas tiram proveito de um repositório de informação contendo meta dados, planos de execução e conhecimento já adquirido por aplicações de descoberta de conhecimento. A camada de alto nível (High-level K-Grid layer) inclui serviços usados para compor, validar e executar planos de descoberta de conhecimento. Também oferece serviços para analisar e armazenar o conhecimento extraído. Os principais serviços desta camada são:

• DAS (Data Access Service) – Fornece serviços de procura, de selecção, de transferência, de transformação e de entrega de dados para serem processados por data mining.

• TAAS (Algorithms Access Service) – Responsável por procurar, seleccionar e carregar ferramentas e algoritmos de data mining.

• EPMS (Execution Plan Management Service) – Um plano de execução é representado por um esquema onde vemos os fluxos de dados entre ferramentas de extracção, de mining e de apresentação de dados. Note um exemplo a seguir:

Fig 26 - Exemplo de um EPMS aplicado a um negócio de telecomunicações (Clementine)

• RPS (Results Presentation Service) – fornece facilidades em apresentar e

visualizar os modelos de conhecimento extraídos (ex. regras de associação, clustering, classificação).

A camada Core K-Grid layer inclui essencialmente dois serviços:

• KDS (Knowledge Directory Service) – Lida com meta dados que descrevem

recursos da rede de conhecimento. Os recursos podem ser repositórios de

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dados, ferramentas e algoritmos de extracção, de análise e de manipulação de dados, planos de execução para descoberta de conhecimento e processos de mining. Os meta dados são representados por documentos em XML armazenados em KMRs (Knowledge Metadata Repository).

• RAEMS (Resource Allocation and Execution Management Service) – é usado para encontrar os recursos necessários para executar um plano abstracto formalizado em XML. Depois da activação do plano, este serviço gere e coordena a execução da aplicação e o armazenamento dos resultados nos KBRs (Knowledge Base Repository).

Como conclusão faz sentido a preocupação apresentada pelo srº Paul Avery - University of Florida numa sua apresentação: “Comunidades globais científicas precisarão fazer uma análise das necessidades impostas pelo conjunto de dados geograficamente distribuídos que crescerão em três escalas na próxima década, de 200 Terabytes para 100 Petabytes” [19].

3.5 Inteligência Artificial

3.5.1 Definição A inteligência artificial pode ser definida como a simulação de inteligência humana processada em máquinas, especialmente em sistemas computacionais e algoritmos. As técnicas algorítmicas incluem:

• Redes Neuronais • Programas adaptáveis • Meta aprendizagem • Programação genética • Agente inteligente

Não vou rever estes componentes “básicos” mas me concentrar na aplicação da AI que fornecerá funções úteis à implementação de Ambientes Inteligentes, a questão deste estudo. Seleccionei as seguintes aplicações:

• Visão Cognitiva (reconhecimento de padrões, fuzzy matching, indexação de conteúdo de imagens)

• Reconhecimento de voz • Sistemas que aprendem e se auto adaptam • Perfil avançado • Sensibilidade ao contexto e computação afectiva

Esta área é especialmente extensa para ser totalmente contemplada, para além de se cruzar com muitas das coisas já mencionadas como Software ciente, gestão de conhecimento e algumas áreas que ainda falaremos.

3.5.2 Visão Cognitiva

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Os sistemas cognitivos consolidam teorias e métodos para a construção de sistemas artificiais inteligentes. Estes pretendem fornecer a tecnologia para a automação de robôs, entendimento da linguagem natural, interacção homem-máquina e sistemas complexos. A visão cognitiva é o processo de aprendizagem visual e de raciocínio que permite a máquinas tomar automaticamente decisões com base numa interpretação de uma imagem. Este processo inclui reconhecimento de padrões, fuzzy matching, indexação do conteúdo de imagem. Um sistema de visão cognitiva pode ser definido como um sistema que usa informação visual para atingir os seguintes objectivos:

• Reconhecimento e categorização de objectos, estruturas e eventos. Relacionar o observado com o aprendido ou com bases de conhecimento previamente incluídas no sistema. A maioria dos sistemas de visão computorizada baseia-se no reconhecimento ou na classificação para atingir os seus objectivos. Estes métodos dificultam a reutilização da aplicação para outros casos. Os sistemas são capazes de reconhecer objectos em geral ou particulares (um veículo ou um tipo de veículo, uma cadeira ou um tipo de cadeira) e para além disso são capazes de classificar segundo meta conhecimento (veículo é um meio de transporte e uma mesa é uma plataforma de suporte). Os sistemas de visão cognitiva devem ser dotados de todas estas capacidades. No entanto existe a questão de um objecto da mesma categoria poder apresentar uma aparência completamente diferente. Note o exemplo de uma cadeira nesta imagem.

Fig 27 - Complexidade de reconhecer uma cadeira com uma única técnica. [28]

• Representação de conhecimento de objectos e estruturas.

O ideal seria que a representação exibisse a forma do objecto ou da sua categoria de acordo como sistema de visão.

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• Aprendizagem. Existem pelo menos dois aspectos a serem contemplados pela aprendizagem. O primeiro a aprendizagem do que vê (aprender a entender o ambiente visual em que se insere). O segundo a aprendizagem do que fazer (aprender o que fazer ou como atingir os seus objectivos). Outros modos de aprendizagem talvez sejam necessários em sistemas de visão completos.

• Raciocínio Raciocinar sobre um objecto ou sua estrutura (ou uma combinação dos dois). É possível distinguir três tipos de raciocínio: raciocínio que facilita a aprendizagem, raciocínio que facilita o reconhecimento/classificação e o raciocínio que ajuda formular hipóteses (ex. ‘e se’ – evolução mental do cenário para incluir planeamento).

• Especificação do objectivo. Identificação do comportamento pretendido para atingir determinado objectivo (esta será a essência do desenvolvimento da aplicação). A especificação do objectivo não incluirá apenas a transformação de informação sensorial em informação simbólica. Inclui certamente tal processo, mas por si só é insuficiente para um sistema de visão que terá frequentemente um grande número de sub objectivos em conflito.

• Percepção do contexto (focagem e atenção). A percepção exige informação contextual. O contexto determina as entidades a serem observadas e as propriedades e relações a serem analisadas. (ex. se estamos num museu de pintura o contexto diz-nos que devemos olhar é para os quadros e pinturas e analisar as cores formas). O contexto nos dá os meios para concentrar a capacidade de focagem, o que é realmente importante para o objectivo.

A visão cognitiva também deverá necessitar de uma estrutura de suporte, autonomia, articulação ou agilidade. Esta área inclui diversas disciplinas como visão computacional, inteligência artificial, senso cognitivo e engenharia de sistemas.

3.5.2.1 Visão Cognitiva e Inteligência Artificial A Inteligência Artificial como uma disciplina científica inclui diversos estudos que são relevantes ou pelo menos de ajuda à implementação de visão cognitiva. A tarefa da visão acoplada à inteligência artificial surgiu quando o srº Selfridge, tão cedo quanto o ano 1955, propôs que a visão fosse incluída num contexto cognitivo e a interagir com outros processos cognitivos. Mas nesta altura o estudo sobre a visão estava na sua infância e por isso a visão continuou numa mão ao passo que a inteligência artificial na outra. Um tema de interesse comum e também um dos fundamentais da AI é a aquisição, representação e utilização de conhecimento de senso comum. Sabemos que um humano interpreta tudo o que à luz do conhecimento adquirido previamente e da sua experiência acerca do mundo. Conseguimos entender o alcance deste conhecimento quando consideramos o exemplo de assistirmos a um filme mudo. Imagine-se a assistir e entender um filme com Buster Keaton. Se o sistema de visão deve interpretar a informação visual de tal filme mudo, o sistema teria de recorrer a

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conhecimento sobre comportamentos típicos e atípicos de pessoas, intenções, desejos, situações que provavelmente irão acontecer, a física envolvida no dia a dia e necessidades. A mesma necessidade mantém-se em outras áreas da inteligência artificial como será o exemplo da compreensão da linguagem natural de um humano, robôs, planeamento, diagnostico, gestão de conhecimento e outros. Performances similares ao do humano parecem definitivamente depender da largura e da profundidade do senso comum. Um dos ideais mais interessantes da AI na área de raciocínio sobre senso comum é a física natural. O objectivo é desenvolver uma teoria para inferência sobre o senso comum, por exemplo sobre o comportamento de líquidos, objectos em movimento sujeitos à gravidade e outros. É evidente que tal teoria seria muito importante e fundamental para um agente interagir com o mundo real. Para a visão, isto significaria por exemplo a previsão do desenvolvimento de uma cena dinâmica ou a inferência sobre partes invisíveis que podem ser geradas. A linha de raciocínio para modelar a física é seguir classificações qualitativas ao contrário de quantitativas. Uma avaliação qualitativa é baseada em símbolos, em cada um deste corresponde a uma classe de situações. A descrição da física de modo qualitativo abstrai-se de números e provê um nível de abstracção muito útil à compreensão de alto nível de cenas com visão cognitiva. Esta teoria de análise qualitativa deve levar em conta o espaço e o tempo de modo a poder descrever cenas complexas e extensivas no tempo a um nível conceptual. O srº Allen desenvolveu em álgebra uma forma de raciocinar estabelecendo relações temporais (Allen 83). Outra teoria também baseada em álgebra e incluindo expressões quantitativas foi desenvolvida por Neumann (Neumann 89). Por fim srº Vila desenvolveu uma teoria de análise temporal e qualitativa. É também possível fazer um reconhecimento visual usando inferência lógica. Neste caso a interpretação da imagem seria atingida por uma sucessiva construção a partir de módulos (quatro paralelepípedos com as mesmas dimensões em forma de estaca em conjunto com um tampo pode constituir uma banco ou mesa dependendo agora da dimensão do tampo). A auto aprendizagem é outra área da inteligência artificial que é relevante para a visão cognitiva. Muitos comportamentos podem ser previstos a partir de uma estatística de um grande número de observações. Muitas formas de aprendizagem têm sido usadas na visão de baixo nível e mais recentemente para tarefas de alto nível como aprender dos padrões de tráfego. Na visão cognitiva será de extrema importância os dois modos de aprendizagem quer supervisionada quer não supervisionada. Nos últimos dez anos a aprendizagem baseada numa plataforma probabilística, ganhou mais importância com as redes Bayesianas (Bayesian Nets ou Belief Nets). Estas redes permitem um tipo de raciocínio que pode ser aplicado em diversas sub tarefas da visão. Mais recentemente alguns têm trabalhado numa combinação da teoria baseada na lógica e na baseada na probabilidade. Têm chegado à conclusão de que a distância entre o mundo quantitativo de classificação por visão computacional e o mundo simbólico de classificação com AI está a diminuir rapidamente.

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Um dos objectivos do estudo da visão cognitiva é interpretar cenas de modo a formar intenções de acção ou de plano. Claro que tudo tem a ver com aquela que é uma das mais antigas e bem estabelecidas sub áreas da inteligência artificial. O estudo do planeamento em AI inclui também o reconhecimento de planos que pode ser abordado pela probabilidade. Até hoje existe uma quantidade de métodos a desenvolver. Em adição a isto, a tarefa da visão de interpretar observações também requer um entendimento mais profundo das causas do mundo físico. Quando é que será possível concluir que duas ocorrências foram apenas casuais? Em resumo é justo dizer que na inteligência artificial o raciocínio com base no senso comum e a visão, embora reconhecidos como se complementando, ainda não foram integrados ao nível necessário. A principal razão para isso foi o facto de a inteligência artificial e a visão terem vivido e amadurecido percorrendo caminhos diferentes. Mas acredita-se que com estes novos esforços será possível juntá-las mesmo numa fase madura.

3.5.3 Reconhecimento de Voz O reconhecimento de voz refere-se à capacidade de uma máquina entender e representar a fala humana. Os computadores são capazes de identificar fonemas por parti-los segundo frequência e intensidade. A tarefa do reconhecimento de voz foi considerado trabalho a ser realizado pela inteligência artificial, mas agora, a maioria dos projectos neste campo são considerados ciência computacional em geral. Na última década a tecnologia de reconhecimento de voz tem conseguido transcrever vocabulários extensos usados em discurso corrente, falado de uma forma natural por um humano. Estes sistemas conseguem reconhecer um discurso contínuo que use um vocabulário de 60000 palavras, o que é equivale ao nível de exactidão de um humano normal. Um exemplo que faça referência a este número de palavras é o DragonDictate Power Edition da Software Maintenance. O obstáculo maior para o reconhecimento de voz é a discrepância entre o modo de falar onde incluímos os sotaques: pessoas diferentes falam com acentuações distintas e até mesmo a mesma pessoa pode falar de um modo diferente em diferentes ocasiões. Os sistemas actuais de reconhecimento de voz requerem uma fase de “treino” para se adaptarem à voz do utilizador. Este processo pode ser melhorado usando lógica fuzzy no sistema de reconhecimento e por criar loops de aprendizagem à medida que o utilizador vai usando o sistema. De qualquer modo atingir a performance humana continua difícil e muito distante.

3.5.4 Sistemas que aprendem e se adaptam Estes sistemas são adaptáveis e inteligentes. Quer dizer que eles podem modificar-se e eventualmente progredir ao longo do tempo. Qualquer dos termos adaptar-se ou inteligente envolvem a capacidade de aprendizagem. Os agentes inteligentes são um exemplo destes sistemas.

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3.5.5 Sensibilidade ao Contexto e Computação Afectiva Relembro que a computação ubíqua é uma visão de uma sociedade informativa em que os humanos estarão rodeados por interfaces inteligentes. As tecnologias que suportam tal, estarão embutidas em todo o tipo de objectos como mobília, roupas, veículos, ruas e materiais inteligentes. Um dos primeiros exemplos de ubiquidade numa aplicação foi localizar pessoas e objectos. Foi o senhor Marc Weiser (parceiro da Xerox) que cunhou o termo “Computação Ubíqua” por volta de 1990. Ele acreditava que seria o oposto da inteligência artificial. Ubiquidade nada tem a ver com realidade virtual. Realidade virtual é colocar uma pessoa dentro de um mundo gerado por computador ao passo que ubiquidade é fazer o oposto, colocar os computador no mundo real onde existem pessoas. Esta ideia ajudou ao recente boom da computação móvel, de qualquer modo, não é a mesma coisa, nem é uma extensão ou parte da computação móvel. Já que é um termo frequentemente usado neste estudo decidi incluir as duas definições do próprio autor do termo: [20] “Inspired by the social scientists, philosophers, and anthropologists at PARC, we have been trying to take a radical look at what computing and networking ought to be like. We believe that people live through their practices and tacit knowledge so that the most powerful things are those that are effectively invisible in use. This is a challenge that affects all of computer science. Our preliminary approach: Activate the world. Provide hundreds of wireless computing devices per person per office, of all scales (from 1" displays to wall sized). This has required new work in operating systems, user interfaces, networks, wireless, displays, and many other areas. We call our work "ubiquitous computing". This is different from PDA's, dynabooks, or information at your fingertips. It is invisible, everywhere computing that does not live on a personal device of any sort, but is in the woodwork everywhere.”

“For thirty years most interface design, and most computer design, has been headed down the path of the "dramatic" machine. Its highest ideal is to make a computer so exciting, so wonderful, so interesting, that we never want to be without it. A less-traveled path I call the "invisible"; its highest ideal is to make a computer so imbedded, so fitting, so natural, that we use it without even thinking about it. (I have also called this notion "Ubiquitous Computing", and have placed its origins in post-modernism.) I believe that in the next twenty years the second path will come to dominate. But this will not be easy; very little of our current systems infrastructure will survive. We have been building versions of the infrastructure-to-come at PARC for the past four years, in the form of inch-, foot-, and yard-sized computers we call Tabs, Pads, and Boards. Our prototypes have sometimes succeeded, but more often failed to be invisible. From what we have learned, we are now explorting some new directions for ubicomp, including the famous ‘dangling string’ display. ”

Podemos encontrar muitos projectos sobre computação ciente do contexto mas apesar dessas iniciativas, a informação contextual é muito pouco usada em sistemas computacionais interactivos reais em resultado de entender mal ao que se refere e sobre o modo como pode ser usada. Por outro lado a definição de contexto é dependente do contexto. Tomando como exemplo o clima. Este pode ser muito

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importante se planejamos actividades ao ar livre, mas pode também ser completamente irrelevante no caso de pretendermos ficar dentro de casa. Outro desafio é o facto de serviços baseados em informação contextual assumirem que essa informação é correcta, quando na realidade, a interpretação de cada um faz com que tudo isso seja ambíguo.

3.5.6 Agentes Inteligentes, Perspectiva da Inteligência Artificial Muitas definições são encontradas embora nenhuma seja suficientemente completa. “... Um agente é uma entidade persistente de software, dedicada a um objectivo específico. A persistência distingue os agentes de subrotinas pois estes têm as suas próprias ideias sobre como realizar tarefas e têm as suas próprias agendas. O objectivo específico distingue-os de aplicações multifunção; os agentes são tipicamente muito mais pequenos.” [Smith et al., 1994] “Os agentes inteligentes desempenham continuamente 3 funções: percepção das condições dinâmicas do ambiente; acção para afectar as condições desse ambiente; raciocínio para interpretar as percepções, resolver problemas, realizar inferências e determinar acções.” [Hayes-Roth, 1995] “Agentes inteligentes são entidades de software que realizam um conjunto de operações em nome de um dado utilizador ou de outro programa com um dado grau de independência ou autonomia, e que fazendo-o, utilizam algum conhecimento ou representações dos objectivos e desejos do utilizador.” [IBM, 1997] “Uma entidade é um agente de software, unicamente se for capaz de comunicar correctamente com outros numa linguagem de comunicação de agentes (ACL)” [Genesereth e Ketchpel, 1994] “Um agente autónomo é um sistema situado e que faz parte de um dado ambiente, que sente esse ambiente e age nele ao longo do tempo, de forma a realizar a sua própria agenda e de forma a afectar o que sentirá no futuro“ [Franklin e Graesser, 1996] “Um Agente é um tuplo <P,A,I,in,out> onde P é um conjunto de objectos de entrada (percepções), A é um conjunto de objectos de saída (acções), I é um conjunto de estados internos, in é uma função de P X I para I (a função de entrada do agente) e out é uma função de I para A. O ambiente do agente é um tuplo <A,P,W,see,do> onde A é um conjunto de operações de saída do agente, P é o conjunto de operações de entrada do agente, W é o conjunto de estados possíveis, see é uma função de W para P, e do é uma função de A X W para W” [VanLehn, 1991] Eu resumiria dizendo que um agente inteligente é um software persistente com objectivo específico e um determinado grau de independência. Desempenha funções de percepção, acção e raciocínio acrescentando a capacidade de interagir com outros para atingir o seu objectivo. Uma das definições de agente mais conhecidas e aceites na comunidade é apresentada por Wooldridge e Jennings (Wooldridge e Jennings, 1995) que definem um agente como uma peça de hardware ou (mais usual) um sistema computacional baseado em software que goza das seguintes propriedades:

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• Autonomia: Os agentes são capazes de agir sem intervenção humana ou até

mesmo de outros agentes e possuem algum controlo sobre as suas acções e estado interno.

• Reactividade: Os agentes têm a percepção do seu ambiente e respondem a determinadas alterações no mesmo.

• Pró-Actividade: A acção dos agentes não se resume a reacções. Eles são capazes de tomar a iniciativa de exibir um comportamento direccionado por um objectivo.

• Habilidade Social: Embora não sejam dependentes da interacção, isso é-lhes possível, quer com outros agentes4 ou com humanos.

Outra propriedade apresentada pela comunidade científica é a capacidade de um agente viver indefinidamente. Algumas destas características embora sejam apresentadas não são de muito fácil implementação e algumas talvez inacessíveis pelo menos na totalidade. Por exemplo, por mais que um agente seja autónomo alguém (um humano) teve que o criar e pô-lo em funcionamento, esta é uma regra universal: qualquer coisa teve um projectista ou criador. A capacidade de viver indefinidamente também é muito relativa. A pró-actividade ou capacidade de agir guiado por um objectivo é relativamente fácil de implementar num sistema funcional. A simplicidade não se mantém se o ambiente for variável. Estas variações obrigarão o agente a verificar se o seu objectivo ainda é válido. Isto exige reactividade e velocidade. A capacidade social não se limita ao envio de mensagens com dados, mas semelhante à socialização humana, as mensagens devem ser de alto nível incluindo significado. Estas interacções incluem coordenação, cooperação, negociação e competição. É possível acontecer que a cooperação entre agentes exija uma negociação ou até mesmo impossível já que podem ter objectivos opostos. Um exemplo típico desta situação é um jogo de futebol robótico em que metade dos agentes tem como objectivo defender a baliza 1 e marcas na baliza 2 e outra metade tem o objectivo oposto. Um slogan é usado para descrever esta negociação e para diferencia os agentes de objectos:

“Objects do it for free; agents do it for money5“ (Wooldridge) Notamos até agora a necessidade de se equilibrar aquelas quatro capacidades principalmente quando o trabalho é conjunto e o objectivo o mesmo. Os senhores Wooldridge e Jennings apresentam ainda outras características como mobilidade, verdade, racionalidade, inteligência, carácter, capacidade de aprendizagem e outras.

4 Existem linguagens para a comunicação entre agentes que são vulgarmente chamadas por ACL (Agent Communication Language). 5 Outra versão do slogan é: “Objects do it for free, agents do it because they want to”.

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Fig 28- Categorias de Agentes definidas por Nwana.

Actualmente, filtros de e-mail, motores de busca podem muito bem ser produto de agentes inteligentes. Estes agentes são pré programados para reconhecer padrões e aprenderem de experiências passadas. De um modo mais geral, estes agentes são software que têm acesso a uma ou mais fontes distribuídas de informação que podem até ser outros agentes, e mecanismos de busca, que lhes permitem manter uma base de informação relevante no momento. Para o desenvolvimento de agentes inteligentes é necessário conjugar diversas disciplinas como Inteligência Artificial, bases de dados e sistemas de conhecimento avançados, sistemas distribuídos e HCI (Human Computer Interaction).

3.5.7 Perspectiva da Inteligência Artificial O termo “Inteligência Artificial” foi cunhado numa conferência em Dartmouth, Massachusetts, US, em 1956 trazendo consigo as luzes condutoras na área de robôs e pesquisa mecânica. A AI (Artificial Intelligence) é um exemplo de como a ciência pode ser mais lenta do que aquilo que se previa o que se adapta a todas as previsões apresentadas neste projecto mesmo que ditas por algum cientista ou outra entidade de referência.

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Capítulo 4

Conclusão Neste estudo foi levada a cabo uma investigação tendo em conta os três factores: funções, tecnologias e o tempo. Os Ambientes Inteligentes ainda não existem numa forma que faça jus à sua definição, por isso estes factores foram os mais úteis para encontrar as aplicações de AmI mais promissoras em termos de utilidade, acessibilidade e inovação. O destacamento das possíveis aplicações deste conceito era necessariamente o ponto de partida para uma boa descrição da arte em questão, e só depois incluir questões temporais e tecnológicas. A questão que pode faltar responder é se este é o método mais eficiente para estabelecer a relação entre as dimensões tecnológicas e humanitárias. Esta metodologia não permite por exemplo que questões económicas afectem o desenvolvimento tecnológico ou até mesmo a elaboração e geração de cenários. Um próximo passo seria levar tais factores em conta tornando o desenvolvimento tecnológico mais sustentado. As dimensões sociais e políticas foram destacadas propositadamente no início, de modo a que estas pudessem influenciar, pelo menos, mentalmente o leitor de modo a este compensar os cenários e tecnologias desenvolvidas com algumas realidades da nossa sociedade. Tais dimensões influenciarão o uso, aceitação e o nível de realidade de muitas tecnologias descritas, mesmo que existam protótipos já implementados e testados. Afinal os AmI pretendem alterar o nosso ambiente e para isso precisam ser usados e aceites não apenas implementados assim como se dá com um medicamento prescrito por um médico. É impressionante quão vasta é área de aplicação dos AmIs. Mas a diversidade das áreas não faz com que os meios e tecnologias para a implementação variem muito. Isso quer dizer que quando começarmos a ver no nosso meio estas aplicações será de um modo global, influenciando ao mesmo tempo várias áreas da vida. Isso poderá ter implicações na aceitação por parte da população que normalmente prefere processos progressivos. Esta implementação gradativa se não surgir por si só deverá ser imposta. Outra questão crítica da aplicação de AmIs é o desafio de fazer a tecnologia conhecer uma pessoa: seus hábitos, preferências, padrões de comportamento e de como aplicar tal conhecimento numa variedade de contextos. Ao mesmo tempo que se tenta atingir tal objectivo, é necessário continuar a assegurar segurança, privacidade e fidelidade. É um facto que a dificuldade de controlo destes parâmetros cresce com a complexidade do sistema. Os AmI agrupam o que de melhor se desenvolveu nas mais diversificadas áreas com a promessa de alterar o meio e o ambiente em que vivemos e de simplificar e tornar mais significativa a vida de todos, inclusive aqueles limitados a um local físico. É pertinente realçar importância de se analisar se será realmente esta a solução para a simplicidade na vida, já que não é o que se tem observado com o surgimento

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de outros avanços tecnológicos (ex. surgimento do telemóvel). A verdade é que se o motivo impulsionador continuar a ser a ganância, ignorando as reais necessidades, certamente as famílias e em consequência as sociedades serão prejudicadas pela excessiva complexidade que poderá resultar destas aplicações. A motivação é importante já que faz a única diferença entre os foguetes que levaram o homem à lua do meio de transporte de ogivas nucleares capazes de exterminar a raça humana. A motivação das aplicações dos ambientes inteligentes será facilmente percebida se a questão da “divisão digital” for levada em conta, ou seja, se o perigo de se criar um abismo ainda maior entre classes de pessoas for levado em conta, já que todos nós somos humanos e assim carentes das mesmíssimas necessidades.

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