Carreira em IoT e IA: como se preparar para trabalhar na área - PrograMaria

foto de Daniele Nazare, desenvolvedora fullstack Nest Digital

Entenda melhor o que é IoT, quais habilidades necessárias para trabalhar nesta área

Você já deve ter ouvido IoT ou “Internet das Coisas”. Mas você sabe o que significa? Esse termo foi utilizado para descrever a interconexão dos dispositivos que carregam em si um hardware embarcado com acesso a uma rede telecomunicação (Internet, 5G). Esses dispositivos são capazes de coletar dados por meio de sensores embutidos, processá-los e transmiti-los para outros nós na rede. Essa possibilidade de criar sistemas inteligentes embarcados em objetos, extrair e manipular dados significou a criação de novos produtos, negócios e soluções!

Por exemplo, a luz é um recurso essencial para a manutenção da vida humana e o desenvolvimento de lâmpadas inteligentes abriram novas possibilidades. Um sensor de presença embarcada na lâmpada em um poste na praça pública pode detectar se há pessoas durante a noite para regular a sua intensidade a fim de prover mais segurança no ambiente e consumir energia elétrica de forma eficiente. Além disso, os dados recolhidos podem ser úteis para predizer qual é o horário que as pessoas deixam a praça, se existe uma pessoa estranha na madrugada, e, com a ajuda de outros sensores embutidos, pode até emitir relatórios de criminalidade e mesmo, com base nesses dados, predizer quais os horários mais seguros para frequentar a praça ou outra via pública da cidade. Essa área está intimamente relacionada ao tema de Cidades Inteligentes.

História da IoT

Para chegarmos à era da IoT, percorremos um longo caminho. Desde a  invenção dos transistores, um dispositivo eletrônico semicondutor usado para construir chips; que permitiu a evolução dos computadores, ganhando novas funcionalidades até chegar às mãos das pessoas. Isso foi consequência da miniaturização dos transistores. O cofundador da Intel, Gordon  Moore, profetizou em 1965 que “a quantidade de transistores que poderiam ser colocados em uma mesma área no chip iria dobrar a cada 18 meses, mantendo-se o mesmo custo de fabricação”. Ou seja, o poder de processamento dos computadores dobraria a cada 18 meses. Essa previsão ficou conhecida como Lei de Moore, e, apesar de ter sido feita quase que num tom de brincadeira, ela se tornou realidade! Ela acabou se tornando uma referência para que as pessoas pesquisadoras, engenheiras e cientistas da computação enxergassem o futuro e definissem suas metas de produção, com uma total maluquice para a visão da época. “Você vê a evolução maluca que tivemos nos últimos anos. Dez anos atrás nós tínhamos um computador 100 vezes menos capaz que o celular mais moderno de hoje”, comparou Lucas Wanner, professor do Instituto de Computação da Unicamp (Veja mais em: “O que é a Lei de Moore e por que você deve se preocupar com o fim dela”) .

Em 1991, Mark Wise publicou o artigo “The Computer for the 21st Century” (em inglês), que propôs um novo modelo de computação. Uma vez que os sistemas computacionais estavam evoluindo devido a miniaturização do transistores, como previa a Lei de Moore, e as redes de telecomunicações entrando cada vez mais no cotidiano das pessoas, através dos telefones, celulares e, mais tarde, smartphones, Wise sugeriu em seu artigo que cada vez mais os computadores estariam mais onipresentes no cotidiano das pessoas, devido a ascensão da internet e a diminuição dos preços de hardware. Além disso, esses hardwares iriam estar embarcados em todos os lugares, como mesas, fogões, rádios, eletrodomésticos, entre outros. Essa nova visão de enxergar os sistemas e computadores ficou conhecida como “Computação Ubíqua”.

imagem desenhada de um globo terrestre com várias imagens conectadas, como uma pessoa, uma casa, um drone, um fone, uma blusa.

A Internet das Coisas. Fonte: Wikimedia Commons

Como é o trabalho de quem desenvolve soluções de IoT?

Para a construção de sistema embarcado conectado a rede, as pessoas precisam de conhecimentos multidisciplinares para entender como manipular dados de acordo com o contexto do projeto, e  levando a melhores tomadas de decisões. Isso implica possuir habilidades de programação, arquitetura de computadores, eletrônica embarcada, inteligência artificial, ciência de dados, física, computação e conhecimentos específicos de acordo com o projeto a ser desenvolvido, como  biologia, geografia, medicina, agronomia, física, entre outros. A IoT é um campo multidisciplinar, são necessários conhecimentos em diversas áreas para a equipe projetar um sistema. As principais áreas e profissionais que podem estar envolvidas na construção de um projeto dessa natureza são:

Engenharia, Química e Física:  usam suas habilidades em eletrônica de potência para o desenvolvimento de hardware. E conhecimento químico-físico no estudo de nanomateriais e biomateriais para a construção e uso de novos sensores e componentes de hardware.

Engenharia de software, Ciência da computação, Desenvolvimento software: desenvolvem uma aplicação (mobile, web, desktop) funcional e amigável para os diversos perfis de usuários.  

Engenharia de usabilidade, Engenharia ergonômica: Construção da interface humano-máquina acessível e que traga conforto, segurança e desempenho eficiente, acerca das limitações físicas e motoras dos usuários finais.

Matemática, Estatística,  Ciência e Engenharia de dados:  Fica com a missão de dar sentido aos dados alimentados pela rede através de técnicas de processamento de dados, estatística,  inteligência artificial, etc.

 Profissionais com Conhecimentos Específicos: profissionais do ramo da indústria, agricultura, medicina, metalúrgica, eficiência energética, biologia, e outras áreas que contribuem com os requisitos e as regras de negócio, fornecendo conhecimentos específicos e suas principais necessidades.

Devido a Hype do IoT nos últimos anos surgiram novas necessidades no mercado, e as novas soluções para a Internet das Coisas trouxeram um grau de simbiose entre hardware, software e otimização para dar inteligência e onipresença às coisas. Como vimos, para isso, é necessário que os objetos estejam interconectados através de uma rede de telecomunicações, coletando, processando e transmitindo  para o servidor ou outra máquina na rede. Portanto, esse novo contexto tecnológico afeta a interação entre pessoas e objetos, pessoas e pessoas, objetos e objetos, porém fica algumas questões éticas em aberto como: “Qual é o limite tecnológico na vida das pessoas?”, “Até que ponto a minha privacidade irá ser mantida?”, “Qual a consequência do vazamento de dados pessoais em massa?”, “E se um hacker invadir o meu sistema?”

IoT e Inteligência Artificial

Ao conectar as coisas na rede, para atender as pessoas de forma autônoma, há um novo desafio que consiste em agregar valor ao ecossistema em que essas “coisas” atuam. Essa tarefa é dada a Inteligência Artificial, que fica responsável por dar inteligência aos dados coletados por objetos embarcados e por fazer predições que levem a uma melhor tomada de decisão dentro do sistema.

Assim como as estradas conectam cidades, a internet conecta os  equipamentos com servidores. A inteligência artificial pode atuar de duas formas em um sistema IoT: processando os dados coletados e armazenados em cloud, ou nos dados armazenados pelo próprio equipamento embarcado, chamado local, edge ou borda. Geralmente essa decisão leva em consideração as trocas entre capacidade de processamento e de conexão, e o custo: equipamentos com grande capacidade de processamento podem prescindir de uma boa conexão, enquanto um hardware mais simples com boa conexão pode utilizar a capacidade de processamento em nuvem.

Para escolha do algoritmo de inteligência artificial não existe regra e nem protocolo, um determinado problema pode ser resolvido de diversas maneiras, mas o modo que o algoritmo vai comportar para  entregar os resultados faz diferença no final do processamento.

Sendo assim, a evolução da computação flexibilizou a experiência da construção da tecnologia, ou seja, hoje é possível construir hardware sem precisar entender linguagem de baixo nível ou o assembly, porém é importante conhecimento em circuitos elétricos e eletrônica e conceitos básicos de lógica de programação, e, pra quem tem dificuldade em lógica de programação, podem contar com as ferramentas visuais para construção da lógica orientada a fluxo. Abaixo segue o exemplo  mais simples para iniciar na plataforma,  que consiste em um led piscando na linguagem do Arduino e o seu circuito básico.

 

imagem de circuito elétrico

Fonte: Arduino

imagem de exemplo de lógica de programação

Fonte: Arduino

Além disso, é possível usar a inteligência artificial sabendo o que ela faz, e não necessariamente detalhes de como ela faz. Existem ferramentas visuais que abstraem as funcionalidades e funcionamento dentro da sua plataforma, deixando  disponível somente o bloco lógico, como o Node-Red,  ambiente para construção de sistemas IoT através de programação em fluxos. Existem similares como o Diagflow da Microsoft, o AWS IoT, ThingsBoard.io, n8n.io, entre outras alternativas que podem ser encontrados no site do AlternativeTo, um site para fazer pesquisas de alternativas semelhantes a um programa qualquer.

Esse fenômeno de abstração de funcionalidades em plataformas ocorre também com a Inteligência Artificial. Entre as plataformas existentes temos o Watson da IBM  e a  Alexa da Amazon que podem serem integradas com hardware através de uma API.

Uma alternativa para quem quiser dar os primeiros passos construindo aplicações de IoT pode ser utilizar essas opções existentes no mercado de programação em fluxo!

IoT, da ciência à profissão

Para a criação de sistemas computacionais mais robustos é imprescindível o conhecimento em diversas áreas da ciência da computação, mas principalmente na área de programação para escrever algoritmos que resolvam  o problema e a eletrônica para a construção e implantação de computadores embarcados nas coisas.

Segundo a Intel, o mercado de IoT em 2025 irá movimentar um mercado de $6,2 trilhões de dólares, e esse mercado exigirá profissionais com múltiplas proficiências, principalmente em inteligência artificial. São inúmeras aplicações de inteligência artificial para otimização e predição: monitorar um comportamento de malware na rede, apresentar as vulnerabilidades e riscos para um negócio, seja para detectar pragas em uma lavoura através de fotos tiradas de um drone, pegar fotos de câmeras instaladas nos postes da cidade para obter informações do tráfego e direcionar em tempo real o motorista para vias pouco pavimentadas, pegar a temperatura através de um sensor para controlar a temperatura do ar condicionado e assim com a IA prever quantos reais a pagar da conta de luz do próximo mês, entre outras. 

Existem várias oportunidades de especialização na área de internet das coisas pelo mundo afora:

  1. Internet of Things Degree (em inglês)
  2. Learn to guide IoT projects and design IoT solutions – Micro Master (em inglês)
  3. Programa de cursos integrados
  4. Programa de cursos integrados Developing Industrial Internet of Things – Especialização

Assim como no Brasil:

  1. Internet das Coisas Faculdade de Computação e Informática Campus Higienópolis 
  2. Internet das Coisas: inovação tecnológica e negócios
  3. Pós-Graduação em Internet das Coisas

Além disso, existem plataformas com cursos nas mais diversas áreas interdisciplinares que envolvem IoT: Udemy, UNccelearn.org, EDX, Coursera, My Mooc, Future Learn etc. Para quem quiser aperfeiçoar suas habilidades de IA, a plataforma Coursera possui ótimos cursos gratuitos de diversas universidades e empresas em torno do mundo (para obter seu certificado precisa pagar um valor em dólar). Segue abaixo algumas recomendações:

  1. Aprendizagem Automática – Universidade de Stanford (em inglês)
  2. Introduction and Programming with IoT Boards – Universidade de Ciência e Tecnologia de Pohang (em inglês)
  3. Applied Machine Learning in Python – Universidade de Michigan (em inglês)
  4. Project Planning and Machine Learning – Universidade do Colorado em Boulder (em inglês)
  5. Natural Language Processing in TensorFlow – Deeplearning.ai (em inglês)
  6. Advanced Manufacturing Enterprise – Universidade de Buffalo e Universidade Estadual de Nova York (em inglês)

Uma dica para quem deseja trabalhar fora do país na área de IoT e Inteligência Artificial: acesse o site CB insight, empresa especializada em inteligência de mercado e confira os relatórios e infográficos sobre as empresas no ramo de Inteligência Artificial, IoT, Agrosmart, Saúde 4.0, entre outras áreas da Indústria 4.0 pelo mundo. Quem sabe alguma delas não esteja contratando? Acesse o site da empresa que escolheu e envie seu currículo! 😉 Veja, por exemplo, o mapa do mercado de startups em Inteligência Artificial em vários ramos da Indústria, emitido pela CB insight: AI 100: The Artificial Intelligence Startups Redefining Industries em março de 2020:

imagem com 100 startups selecionadas em categorias diferentes

100 startups para acompanhar em 2020, nas áreas de saúde, finanças & seguro, transporte, construção, varejo & armazenamento, governo & planejamento urbano, meios de comunicação & entretenimento, educação, fábricas, legal, minería, agricultura & alimentos, telecomunicações, energia, imobiliária. Fonte: AI 100: The Artificial Intelligence Startups Redefining Industries.

Daniele Nazaré Tavares Desenvolvedora Full Stack na Nest Digital Sou graduanda em Engenharia de Computação e sou desenvolvedora Full Stack na Nest Digital. Sou organizadora/coordenadora do Flisol Santa Rita do Sapucaí desde 2018 e além disso contribuo para a comunidade de desenvolvedores palestrando em eventos, já tive a oportunidade de palestrar na 9ª semana de SI da USP, Cryptorave, abcdev, QA-Ladies, Meetup FlutterSP, Brazil JS On the Road, Python Brazil 2019, Inatel e Nerdzão Week.

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