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CronApp e Cidades Inteligentes

Equipe Cronapp

27/09/2017

CronApp e Cidades Inteligentes

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A escola de Cidades Inteligentes, realizada em São Paulo, em julho de 2017 reuniu especialistas de classe mundial em áreas como Redes Móveis, Internet das Coisas, Sustentabilidade, Visualização de Dados, Simulação em Grande Escala, Inovação, Privacidade, Aprendizagem de Máquinas, Big Data e Frameworks de Software – todos eles com um sólido histórico de Ciência da Computação.
O objetivo foi apresentar um panorama da pesquisa interdisciplinar na área e promover a colaboração entre os participantes, permitindo assim o surgimento de novas ideias para vencer os desafios necessários para transformar o conceito de Cidade Inteligente em realidade.

A equipe do CronApp participou do evento, pois está em seu roadmap disponibilizar extensões e gluonsofts para permitir o desenvolvimento de aplicações para cidades inteligentes. Esse texto apresenta um breve resumo e alguns insights interessantes alcançados durante as palestras e atividades da escola.

Mas afinal, o que é uma cidade inteligente?

Existem diversas definições que procuram capturar a ideia central, uma das mais citadas é:
“…quando os investimentos em capital humano e social e na infraestrutura tradicional (transportes) e moderna (Telecomunicações e TI) alimentam o crescimento econômico sustentável e um alto padrão de qualidade de vida, com uma sábia gestão dos recursos naturais, através da governança participativa ” (Caragliu et al., 2011)

As principais dimensões de ‘inteligência’ das cidades são (Kon, 2017):

Ou seja, a área de pesquisa é altamente interdisciplinar, abrangendo vários campos da pesquisa científica. Na área de computação e tecnologia da informação, as tecnologias mais evidentes que contribuem para o desenvolvimento de Cidades Inteligentes são (Kon, 2017):

Diversidade e multidisciplinaridade e desafios

As palestras apresentadas na escola ilustraram a diversidade e multidisciplinaridade da área de pesquisa, bem como os desafios que se apresentam para os projetos. Por exemplo, um projeto para análise dos dados de viagens de taxi na cidade de Nova Iorque exigiu um grande esforço para limpeza e organização dos dados, pois nem sempre é simples saber o que é uma informação errada ou simplesmente uma situação atípica, porém real. Em uma viagem de taxi, um valor de pagamento negativo é claramente um erro, porém uma gorjeta de 100 dólares pode não ser (Silva, 2017). A visualização dos dados de viagens de taxi permite observar a diferença da atividade noturna em diferentes dias da semana (Figura 1).

Figura 1 - Atividade noturna da Cidade de Nova Iorque num Sábado e numa Segunda-feira (Silva,2017)

Figura 1 – Atividade noturna da Cidade de Nova Iorque num Sábado e numa Segunda-feira (Silva,2017)

 

Simulação em cidades inteligentes é um processo que necessita ser particionado, devido ao grande volume de dados envolvido. Algumas opções para particionamento são: espacial (dividindo as partições de acordo com a área geográfica), ou aspectos (dividindo um simulador de tráfego em partições onde uma cuida do movimento dos carros e outra, do mapa). Um grupo de pesquisa propôs uma nova abordagem onde os dados são consolidados em um espaço de dados geo-temporais (LOPES, 2017), conforme ilustrado na Figura 2.

Figura 2 - Plataforma Geo Temporal para Simulação em Cidades Inteligentes (Lopes, 2017)

Figura 2 – Plataforma Geo Temporal para Simulação em Cidades Inteligentes (Lopes, 2017)

 

Inovação é fundamental para criar as aplicações que vão tornar a cidade cada vez mais inteligente. O ecossistema de inovação nas cidades inclui facilitadores, cidadãos, universidades, organizações financiadoras, grandes empresas, startups, governo, e organizações não governamentais. A inovação não pode ser forçada, ela vai surgir quando houver condições favoráveis para tanto. Um elemento fundamental para criar aplicações de fato úteis é a pesquisa com os usuários. E não é perguntando o que desejam, pois as pessoas nem sempre fazem o que dizem, dizem o que pensam, ou agem como se sentem. É preciso descobrir através de observações e análises (GUILERA, 2017). Nem sempre a máxima: “Construa e as pessoas utilizarão” é válida, como pode-se observar na Figura 3, onde as pessoas visivelmente não utilizam o caminho desenhado pelos arquitetos do parque.

Figura 3 - O caminho construído nem sempre é o que as pessoas usam (Guilera, 2017)

Figura 3 – O caminho construído nem sempre é o que as pessoas usam (Guilera, 2017)

 

Uma preocupação importante é a segurança e privacidade das informações. A arquitetura atual da internet não permite soluções de sucesso para garantir a segurança e a privacidade. As soluções atuais são estilo ‘band-aid’, remediando e consertando as falhas e prevenindo ataques que surgem nos mais diversos formatos, a cada dia. Existem vários grupos de pesquisa que buscam definir uma arquitetura mais confiável para a internet do futuro. A rede centrada em conteúdo (CCN) é uma arquitetura desenhada para garantir segurança e privacidade das informações, além de melhorar o desempenho geral da rede através de mecanismos sofisticados de cache (TSUDIK, 2017).

Figura 4 - Esquema simplificado da arquitetura da rede centrada em conteúdo – CCN (TSUDIK, 2017)

Figura 4 – Esquema simplificado da arquitetura da rede centrada em conteúdo – CCN (TSUDIK, 2017)

 

Engenharia de software para sistemas de grande escala também é um aspecto importante na construção das aplicações, pois em muitos casos são sistemas com milhões de linhas de código, com muitas redes integradas, muitos pontos de falha possíveis, com dados distribuídos em vários locais. A metodologia ágil tornou-se muito popular nos últimos tempos, porém ainda existe uma grande preocupação com a qualidade da arquitetura do software, que pode ser negligenciada, especialmente quando a atenção fica toda centrada nas funcionalidades. É preciso atingir um ponto de equilíbrio, conforme ilustrado na Figura 5, para que o software seja produzido rapidamente, porém de modo organizado para garantir o seu bom funcionamento e evolução. Pequenas revisões (refactoring) constantes e incrementais podem ser um grande aliado para conquistar essa meta. (YODER, 2017)

Figura 5 – Equilíbrio necessário para alcançar maior qualidade em projetos ágeis (YODER, 2017).

Figura 5 – Equilíbrio necessário para alcançar maior qualidade em projetos ágeis (YODER, 2017).

 

As cidades inteligentes vão surgindo através de uma coleção de iniciativas individuais, em um modelo ‘bottom-up’, que é prático e barato, apesar de não possuir um direcionamento estratégico. Já os grandes fabricantes de hardware e software preferem criar uma perspectiva ‘top-down’, para viabilizar a venda de produtos caros. Existe uma iniciativa de diversos governos ao redor do mundo pelo modelo denominada ‘Governo 2.0’, que se refere a políticas governamentais que visam utilizar tecnologias colaborativas para criar plataforma aberta em que o governo, cidadãos e empresas inovadoras podem melhorar a transparência e eficiência (GAMA, 2017). Nessa linha, diversas cidades do Brasil já adotaram uma política de dados abertos, disponibilizando informações variadas para que os cidadãos possam construir aplicações que contribuam para a melhoria da vida na cidade. O Brasil ocupa uma posição de destaque no Ranking de países com dados abertos, à frente de países como Estados Unidos e Japão, conforme pode-se observar na Figura 6.

Figura 6 - ranking de dados abertos de países. Fonte: https://index.okfn.org/place/

Figura 6 – ranking de dados abertos de países. Fonte: https://index.okfn.org/place/

 

Um aspecto bem importante no domínio das cidades é a questão de segurança e crime, pois afeta a qualidade de vida e o desenvolvimento econômico. Vários estudos mostram que há uma concentração significativa de crime em determinadas regiões da cidade, denominados ‘pontos do crime’. Um fator chave para previsibilidade do crime é rotina dos cidadãos, que pode ser estimada através dos registros de dados de seus celulares. Esses registros podem indicar a densidade da população, fluxos e movimentos, padrões de deslocamento, entre outros. Através do estudo dos dados de celulares e de registros de crime nas cidades de Londres e Bogotá, pode-se concluir que a diversidade da população, gerando uma boa utilização e ocupação do espaço reduz a incidência de crime (OLIVER, 2017).

Um exemplo interessante do uso de técnicas de mineração de dados foi o observatório da Dengue, onde pôde-se concluir que os dados da rede social Twitter são úteis para a supervisão da doença. A mineração de dados baseada em recursos de programação visual facilita a criação de estudos desse tipo, pois permite que analistas de dados possam se concentrar nas atividades algorítmicas, ao invés de programação. Por esse motivo, foi criada uma ferramenta de código aberto denominada Lemonade (interface ilustrada na Figura 7) para mineração de dados visual. (MEIRA, 2017).

Figura 7 - Interface de usuário da ferramenta Lemonade

Figura 7 – Interface de usuário da ferramenta Lemonade

Enfim, o tema é amplo e existem inúmeras possibilidades de colaboração para criação de projetos e aplicações que aumentem o nível de ‘inteligência’ das cidades. As extensões do CronApp possibilitarão incorporar frameworks para acesso simplificado a dispositivos e sensores, além de ferramentas para apoiar atividades de limpeza e visualização de dados em grande escala. Dessa forma o desenvolvedor CronApp poderá exercer sua cidadania e criar aplicações que melhorem a sua própria qualidade de vida, bem como a de seus vizinhos.

Referências

CARAGLIU, A; DEL BO, C. & NIJKAMP, P (2011). “Smart cities in Europe”.Journal of Urban Technology:65-82
KON, Fabio (2017). “Smart Cities: your chance to do relevant research”. São Paulo Advanced School on Smart Cities. http://interscity.org/advanced-school/presentations/ , acessado em Agosto/2017.
SILVA, CLAUDIO (2017). “Analysis and Visualization of Urban Data”. São Paulo Advanced School on Smart Cities. http://interscity.org/advanced-school/presentations/ , acessado em Agosto/2017.
LOPES, CRISTINA (2017). “Simulating Cities:The SpacetimeFramework”. São Paulo Advanced School on Smart Cities. http://interscity.org/advanced-school/presentations/ , acessado em Agosto/2017.
TSUDIK, GENE (2017). “ Security & Privacy in Content-Centric Networking (CCN)”. São Paulo Advanced School on Smart Cities. http://interscity.org/advanced-school/presentations/ , acessado em Agosto/2017.
YODER, JOE (2017). “Software Engineering for Large Systems”. São Paulo Advanced School on Smart Cities. http://interscity.org/advanced-school/presentations/ , acessado em Agosto/2017.
GAMA, KIEV (2017). “From urban data flows and civic hacking to a smart city software ecosystem
OLIVER, NURIA (2017). “Crime, Cities, and Data”
MEIRA, WAGNER (2017). “Data Mining for Social and Cyber-Physical Systems”

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