O sistema de automação proporciona segurança adicional e eficaz
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Rafaela da Bomfim
Estudante de Jornalismo no IESB e estagiária na seção de Tecnologia.
Cientistas da Universidade de Tóquio criaram um sistema de automação predial que promete aumentar a segurança para os habitantes e trabalhadores dos prédios, além de desafiar os modelos centralizados. O sistema possibilita a interação direta entre aparelhos munidos de inteligência artificial. A nova abordagem, denominada D-LFBA (Aprendizado Distribuído para Automação Predial), promove uma automação que não só mantém a privacidade dos usuários, mas também otimiza a eficácia do controle de ambientes internos, como lares, escritórios e edifícios comerciais. O artigo relativo à pesquisa foi divulgado na Science Daily.
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A estrutura descentralizada do D-LFBA emprega inteligência distribuída para repartir a carga computacional entre os próprios componentes do sistema, como sensores, atuadores e controladores. Cada parte integra uma rede que evolui a partir das ações humanas, sem depender de lógica programada antecipadamente. Ao invés de obedecer a instruções específicas, o sistema analisa, interpreta e ajusta comportamentos com base na experiência contínua e na correlação de eventos registrados por timestamps sincronizados.
Progresso
A inteligência artificial incorporada nos aparelhos é capaz de reconhecer padrões discretos nas atividades dos usuários. Por exemplo, ao notar que uma pessoa tende a ligar a luz de um certo ambiente ao anoitecer, o sistema se adapta para executar essa ação de maneira antecipada, sem que o usuário necessite emitir um comando. O mesmo se aplica a regulações de temperatura, cortinas automáticas ou acionamento de ventiladores e aquecedores.
À frente da equipe, o professor associado Hideya Ochiai, do Departamento de Engenharia da Informação e Comunicação da Universidade de Tóquio, afirmou que o equipamento simboliza um progresso. De acordo com ele, o sistema D-LFBA inova em relação à lógica vigente dos formatos automatizados, onde sensores e câmeras transmitem dados para uma central que analisa e guarda as informações antes de fazer escolhas.
Os aparelhos começam a compartilhar informações entre si de forma local, atuando de modo independente e inteligente, com armazenamento reduzido e efêmero. Segundo Ochiai, o sistema tradicional de automação residencial, utilizado para funções como regulação de temperatura ou iluminação, geralmente requer monitoramento contínuo e transmissão de dados para servidores centralizados.
“Estas fotos, padrões de interação e opções de uso configuram informações extremamente delicadas, especialmente quando obtidas em locais reservados. A centralização constitui um ponto único de vulnerabilidade. Se um servidor for comprometido, tudo pode ser revelado”, adverte o pesquisador. “Nosso sistema previne essa ocorrência desde o início.”
Informações
No decorrer das avaliações realizadas em cenários reais, ao longo de 2024, os resultados mostraram-se encorajadores. Ochiai menciona que diversos usuários expressaram espanto ao notar que o sistema era capaz de prever suas preferências com exatidão. “Sem precisar digitar uma única linha de código, conseguimos criar decisões adaptativas fundamentadas unicamente em observações. É a inteligência artificial assimilando o contexto”, declara.
Além da questão da confidencialidade, o D-LFBA proporciona uma solução eficaz para um desafio frequente no setor de automação: a falta de compatibilidade entre equipamentos de diferentes fabricantes. Ao implementar uma linguagem universal de comunicação entre os componentes, o modelo remove a exigência de utilizar sistemas proprietários de um único fornecedor. Isso incentiva a interoperabilidade e torna a automação disponível para um público mais diversificado, que vai de pequenos usuários domésticos até grandes corporações.
Ambiente natural
Os pesquisadores alertam para o reduzido efeito ambiental gerado pelo sistema. Ao impedir o envio incessante de informações para servidores externos e minimizar a necessidade de processamento na nuvem, o sistema utiliza menos energia e diminui a pegada de carbono digital. Em uma época de aumento na busca por soluções tecnológicas ecológicas, essa vantagem se torna um diferencial estratégico.
Apesar de ainda estar em fase de criação, o D-LFBA apresenta a capacidade de transformar a forma como os ambientes inteligentes operam. Ao combinar segurança, eficácia, adaptabilidade e sustentabilidade, o projeto vislumbra um futuro onde privacidade e inovação deixam de ser nocões antagônicas, tornando-se elementos complementares. A equipe de pesquisadores está refinando a tecnologia e deseja implementá-la em larga escala, incluindo cidades inteligentes e instalações públicas. A previsão é que, nos anos vindouros, soluções descentralizadas como esta se tornem o novo padrão em automação de edifícios, abrindo portas para um ecossistema tecnológico cada vez mais viável.
*Estudante em estágio supervisionado por Renata Giraldi
QUATRO QUESTÕES PARA…
HERIBERTO ROMES DE ARAÚJO, especialista na área de cibernética e Inteligência Artificial, além de docente do curso de engenharia de software no Centro Universitário UNICEPLAC
Este estudo progride de maneira favorável, qual é o aspecto mais fascinante?
Certamente, esta pesquisa avança de maneira bastante encorajadora, especialmente por abordar diretamente uma das principais inquietações contemporâneas relacionadas ao uso de inteligência artificial: a proteção das informações. O modelo sugerido, denominado Automação de Edifícios Sem Lógica Distribuída (D-LFBA), se destaca por descentralizar a análise da IA, eliminando a necessidade de servidores centrais — que frequentemente se tornam alvos de ataques e comprometem a segurança. O aspecto mais intrigante é que o sistema propicia aprendizado distribuído entre dispositivos, sem armazenar dados pessoais por longos períodos, o que diminui consideravelmente os riscos à privacidade. Trata-se de uma estratégia em consonância com tendências como computação em borda e aprendizado federado, que buscam eficiência sem abrir mão da segurança.
Para aqueles que já aplicam inteligência artificial na proteção de casas e escritórios, quais seriam suas recomendações?
Para aqueles que empregam inteligência artificial em plataformas de segurança, principalmente em casas, prédios e escritórios, é fundamental prestar atenção à estrutura do sistema. Foque em soluções que, tal como o D-LFBA, implementem comunicação descentralizada e aprendizado local, visto que elas garantem uma proteção superior à privacidade. É também vital demandar clareza dos fornecedores, entendendo claramente como as informações estão sendo capturadas, armazenadas, utilizadas e descartadas.
Há aspectos que precisam ser levados em consideração?
É essencial confirmar se existem medidas rigorosas de proteção, como a criptografia de informações, acesso limitado e auditorias de segurança regulares. Além disso, a LGPD garante ao residente o direito de não fornecer dados biométricos, o que implica que o condomínio deve disponibilizar alternativas seguras para aqueles que escolherem não compartilhar tais informações. A conscientização e o consentimento informado dos residentes são vitais, e os administradores devem incentivar fóruns de esclarecimento e estabelecer políticas claras acerca do uso e descarte desses dados. A segurança digital inicia-se com decisões conscientes e respeito à privacidade pessoal.
Certamente, a trajetória para assegurar a integridade e a defesa através da salvaguarda de informações é a indicada por esta pesquisa?
De maneira bastante consistente, sim. A trajetória sugerida pela pesquisa está em conformidade com as melhores práticas globais de proteção de dados e segurança digital. Ao prevenir a concentração e o acúmulo de informações em servidores únicos, a tecnologia diminui a superfície de ataque e resguarda os usuários contra violações em grande escala. Além disso, o sistema respeita princípios legais fundamentais, como o da minimização de dados, previsto em normativas como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e o GDPR na Europa. Em outras palavras, ele coleta apenas o que é necessário e evita a retenção inadequada de dados pessoais — uma condição vital para assegurar a confiança do usuário em ambientes automatizados.
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