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IBM: Cinco inovações que irão mudar as nossas vidas nos próximos cinco anos

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A IBM acaba de anunciar a iniciativa anual “IBM 5 in 5” (#ibm5in5), cinco inovações científicas e tecnológicas que se prevê que venham a mudar a forma como as pessoas irão trabalhar, viver e interagir nos próximos cinco anos.

Em 1609, Galileu inventou o telescópio e pôde ver o nosso cosmos de uma maneira inteiramente nova. Provou a teoria de que a Terra gira em torno do Sol, o que até então era impossível de observar. A IBM Research continua este trabalho através da busca de novos instrumentos científicos, sejam dispositivos físicos ou ferramentas avançadas de software.

“A comunidade científica tem uma tradição maravilhosa de criar instrumentos que nos ajudam a ver o mundo de maneiras inteiramente novas. Por exemplo, o microscópio ajudou-nos a ver objetos muito pequenos a olho nu e o termómetro permitiu-nos conhecer a temperatura da terra e do corpo humano”, aponta Dario Gil, da IBM Research. “Com os avanços da inteligência artificial e da nanotecnologia, o nosso objetivo é criar uma nova geração de instrumentos científicos que tornarão os complexos sistemas invisíveis de hoje em dia, visíveis nos próximos cinco anos”.

A inovação nesta área irá permitir-nos, por exemplo, melhorar significativamente indústrias como a agricultura, aumentar a eficiência energética, detetar a poluição prejudicial antes que seja tarde demais e evitar que a saúde física e mental se deteriore prematuramente.

A iniciativa “IBM Next 5 in 5” baseia-se em tendências sociais e de mercado, bem como nas tecnologias emergentes dos laboratórios de I&D da IBM em todo o mundo que tornam estas transformações possíveis.

 

– Com a Inteligência Artificial (IA), as nossas palavras irão abrir uma janela para a nossa saúde mental

Hoje em dia, um em cada cinco adultos nos Estados Unidos sofre de algum distúrbio mental, seja neurológico (Alzheimer, Parkinson, etc) ou relacionado com outras doenças.

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Mas se o cérebro é uma caixa negra que ainda não compreendemos completamente, então a linguagem é a chave para a conseguirmos desbloquear. Daqui a cinco anos, o que dizemos e escrevemos será usado como indicador da nossa saúde mental e bem-estar físico.

Padrões de fala e de escrita analisados ​​pelos novos sistemas cognitivos, como o IBM Watson, irão fornecer sinais fidedignos de um estágio inicial de doença mental e neurológica, o que pode ajudar médicos e pacientes a melhor prever, monitorizar e acompanhar estes distúrbios.

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Na IBM, os cientistas estão já a usar áudio e transcrições de entrevistas psiquiátricas, juntamente com técnicas de machine learning e processamento de linguagem natural, para encontrar padrões de fala e ajudar os médicos a prever e monitorizar alguns tipos de psicose, esquizofrenia, mania e depressão.

Hoje em dia, bastam 300 palavras para detetar a probabilidade de um paciente vir a sofrer de algum género de psicose. No futuro, técnicas semelhantes irão ajudar pacientes com sinais de Parkinson, Alzheimer, e até mesmo de condições comportamentais como autismo e Transtorno de Défice de Atenção e Hiperatividade (TDAH).

 

 

– As tecnologias de hyperimaging e de IA vão dar-nos uma visão de super-herói

Mais de 99,9% do espectro eletromagnético não pode ser observado a olho nu. Nos últimos 100 anos, foram construídos instrumentos que conseguem emitir e sentir energia em diferentes comprimentos de onda.

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Hoje, algumas destas ferramentas permitem capturar imagens médicas do nosso corpo, verificar o estado da nossa dentição, detetar produtos proibidos nas malas no aeroporto ou até aterrar um avião em condições de nevoeiro. No entanto, esses instrumentos são muito especializados e dispendiosos e só conseguem “ver” através de porções específicas do espectro eletromagnético.

Daqui a cinco anos, novos dispositivos de imagem, que tiram partido de tecnologias de hyperimaging e de IA, irão permitir ver amplamente além do domínio da luz visível, combinando várias bandas do espectro eletromagnético para revelar informações valiosas ou potenciais perigos que, de outra forma, estariam ocultos aos nossos olhos. Mais importante ainda, esses dispositivos serão portáteis e acessíveis, de tal modo que a visão de super-herói tornar-se-à parte das nossas experiências diárias.

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Por exemplo, estes novos dispositivos deverão tornar-se imprescindíveis para o tráfego automóvel ou como ferramentas de apoio a carros autónomos.

Ou seja, a tecnologia de hyperimaging pode ajudar um carro a “ver” através do nevoeiro ou da chuva e a detetar atempadamente obstruções na estrada ou condições adversas, como gelo no piso. Por outro lado, incorporadas nos nossos smartphones, essas mesmas tecnologias de computação cognitiva poderão percecionar, através de fotografias tiradas aos nossos alimentos, o seu valor nutricional ou até se estão em condições de serem consumidos.

Uma hiperimagem de um cheque bancário poderá, ainda, dizer-nos se este é ou não fraudulento. O que antes estava além da perceção humana tornar-e-à cada vez mais compreensível.

 

 

– Os macroscópios irão ajudar-nos a entender a complexidade da Terra com infinito detalhe

Hoje, temos apenas um vislumbre sobre este nosso mundo físico interconectado e tão complexo. Reunimos exabytes de dados – mas a sua maioria está desestruturada e desorganizada. Na verdade, estima-se que 80% do tempo de um cientista de dados seja ocupado a filtrar dados em vez de os analisar e entender.

Devido à Internet das Coisas, novas fontes de dados surgem de milhões de objetos conectados – desde frigoríficos, lâmpadas e até sensores remotos como drones, câmaras ou satélites. Já existem mais de seis mil milhões de dispositivos conectados, que geram dezenas de exabytes de dados por mês, com uma taxa de crescimento de 30% ao ano. Depois da digitalização de informações, transações comerciais e interações sociais, assistimos agora ao processo de digitalização do mundo físico que nos rodeia.

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Em cinco anos, usaremos algoritmos de machine learning e de software que nos ajudarão a organizar informações sobre o mundo físico para ajudar a dar uma nova visão e compreensão a todos esses dados. A este instrumento chamamos “macroscópio”, mas ao contrário do microscópio que permite ver a uma escala mínima, ou do telescópio que aproxima o que está longe, o macroscópio é um sistema de software e algoritmos que irá reunir todos os dados complexos da Terra e analisar o seu significado.

Ao agregar, organizar e analisar dados sobre clima, condições do solo, níveis de água e práticas de irrigação, por exemplo, uma nova geração de agricultores terá todo o conhecimento ao seu dispor que lhe permitirá determinar as colheitas ideais, onde plantá-las e como gerar bons rendimentos, sem qualquer desperdício de água.

 

– Os laboratórios médicos “Lab-on-a-chip” serão como que detetives na área da saúde para despistar doenças à nanoescala

A deteção precoce de uma doença é crucial. Na maioria dos casos, quanto mais cedo a doença é diagnosticada, mais probabilidade existe de cura. No entanto, doenças como o cancro ou Parkinson podem ser difíceis de detetar até que os sintomas comecem a aparecer.

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Informações sobre o estado da nossa saúde podem ser retiradas de minúsculas biopartículas em fluídos corporais como saliva, lágrimas, sangue, urina e suor. Mas as técnicas científicas existentes enfrentam desafios para capturar e analisar essas biopartículas, que são milhares de vezes menores do que o diâmetro de uma madeixa de cabelo humano.

Nos próximos cinco anos, novos laboratórios médicos – “lab-on-a-chip” servirão como detetives de nanotecnologia para a saúde. Rastreiam pistas invisíveis nos fluidos corporais e informam-nos imediatamente se temos razões para consultar um médico. O objetivo é reduzir a um único chip de silício todos os processos necessários para analisar uma doença que normalmente seria realizada num laboratório de bioquímica em grande escala.

A tecnologia de laboratório “lab-on-a-chip” poderá, em última instância, ser incorporada num dispositivo portátil conveniente de modo a permitir que as pessoas rapidamente e regularmente meçam a presença de biomarcadores em pequenas quantidades de fluidos corporais, a partir de casa, enviando esta informação por streaming a partir da cloud.

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Essa informação poderá ser combinada com dados de outros dispositivos de IoT, como monitores de sono ou medidores de glicémia. As informações recolhidas, quando analisadas em conjunto, darão uma visão em profundidade de nossa saúde e alertar-nos-ão para os primeiros sinais, ajudando a detetar doenças antes que estas progridam.

Na IBM Research, os cientistas estão já a desenvolver nanotecnologias “lab-on-a-chip” que podem separar e isolar biopartículas até 20 nanómetros de diâmetro. Estas partículas podem ser analisadas para potencialmente revelar se estamos perante alguma doença, mesmo antes de começarem os sintomas.

 

– Sensores inteligentes irão detetar poluição ambiental à velocidade da luz

A maioria dos poluentes é invisível ao olho humano, até que os efeitos se tornam impossíveis de ignorar. O metano, por exemplo, é o principal componente do gás natural (considerado uma fonte de energia limpa) mas habitualmente é libertado para a atmosfera, sendo por isso considerado o segundo maior contribuinte para o aquecimento global, a seguir ao dióxido de carbono (CO2).

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Em cinco anos, novas tecnologias de deteção de gases, implementadas perto de poços de extração de gás natural, nas instalações de armazenamento e ao longo de condutas de distribuição, permitirão que a indústria identifique em tempo real esses vazamentos invisíveis.

Redes de sensores de IoT, conectadas de forma wireless à cloud, fornecerão uma monitorização contínua da vasta infraestrutura de gás natural, permitindo que estes vazamentos sejam detetados numa questão de minutos em vez de semanas, reduzindo a poluição e os resíduos e a probabilidade de eventos catastróficos.

Na IBM, no centro da investigação nesta área encontra-se a Fotónica em Silício, uma tecnologia em evolução que transfere dados pela luz, permitindo a computação à velocidade da luz, literalmente. Estes chips poderão ser incorporados numa rede de sensores no terreno ou dentro de infraestruturas, ou mesmo em drones, gerando perceções que, quando combinadas com outros dados em tempo real, como dados de satélites e fontes históricas, podem ser usadas para construir modelos ambientais complexos por forma a detetar a origem e a quantidade de poluentes à medida que eles surgem.

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