Tenho 48 anos, sou graduado em Matemática pela Universidade Federal do Ceará. Em 1990, fiz doutorado nos EUA. De projeto em projeto, acabei ficando. Trabalhei na IBM, na AT&T, como pesquisador. Aí, decidi ser professor. Sou titular dos Departamentos de Ciência da Computação e de Dados da Universidade de Nova York.”
Conte algo que não sei.
Dá para definir a noção do pulso de uma cidade. Para comparar, quando você pega o pulso (da prisão) de Alcatraz, hoje um ponto turístico, o lugar com o pulso mais próximo, em Nova York, é o Rockefeller Center. Eles são muito parecidos, no turismo: horas de operação e mesmo período de alta temporada. Você define um modelo matemático para criar essa noção de pulso urbano e tentar entender a dinâmica de lugares.
Qual é a função prática dos dados na vida social?
O primeiro problema urbano que meu grupo atacou foi o sistema de táxis de Nova York. Há cerca de 200 milhões de viagens por ano. Então, desenvolvemos ferramentas para lidar com esses dados, hoje usados pelo Departamento de Transporte para ajudar em análises. A técnica aumenta a capacidade das pessoas de encontrar respostas.
Você tem um projeto pela Universidade de Nova York para mapear os sons urbanos de Nova York…
Foi um projeto criado há dois anos. Nove entre dez habitantes são expostos a ruídos que fazem mal à saúde. Criamos uma rede de nuvens de sensores que espalhamos pela cidade. Os sensores ficam escutando a cidade continuamente. Isso é transmitido para computadores e transformado em medidas de som para entregarmos ao Departamento de Proteção Ambiental.
Então, os nova-iorquinos ficam sujeitos a esses captadores sem autorização deles? Pode ser usado contra nós?
Temos autorização do governo em todos os locais que instalamos. Desenvolvemos algoritmos inteligentes, e não há humano escutando o barulho. É como se o próprio microfone transcrevesse o que está escutando. Ou seja, o algoritmo identifica o volume em decibéis do que registra. Mas o registro é quantitativo. Em vez de identificar vozes, por exemplo, ele diz: três pessoas conversando. Se os sensores começam a falhar, somos avisados. Usamos algoritmos inteligentes ao máximo para reduzir trabalho.
O que é mais trabalhoso: coletar, armazenar ou organizar?
Coletar é difícil pela manutenção da infraestrutura das nuvens. Armazenar não é um problema, mas sim a parte de explorar. A primeira coisa que precisamos identificar é se há alguma coisa interessante. É preciso fazer algum cálculo de anomalia para ver o que chama atenção. Precisamos definir o que é normal, e então achar os destaques.
E quem aponta isso é o olho humano ou a tecnologia?
Há um conjunto de pessoas que querem treinar algoritmos de forma que sejam completamente automatizados. Ou seja, um algoritmo inteligente o bastante para que não seja necessário olhar, pois são muitos dados. Usamos a inteligência artificial para aumentar a do homem. Nós pegamos o dado, aplicamos técnicas de análise inteligentes e tentamos destilar o máximo que é interessante para fornecer ao humano.
O estágio tecnológico que já alcançamos é, de fato, eficiente e preciso para agilizar o consumo de dados?
A capacidade de fazermos aquisição de dados mudou radicalmente nos últimos 15 anos. Um projeto como esse do som seria impossível de imaginar. O grau de detalhe com que conseguimos medir o meio ambiente é muito superior. Você começa a ter a noção de otimizar processos que nunca foram pensados. Isso vai acontecer com a simplificação e a difusão da tecnologia.
FONTE: GS NOTÍCIAS