Marcel Caraciolo
| Silos de Informação: Nossa Web hoje! |
| Imagem do Aplicativo Siri |
Assim que aciono o aplicativo, ele já começa a me enviar alertas me lembrando da reunião com o meu colega por meio da integração com o Google Agenda e que preciso pegar coisas na lavanderia (atividade) por meio dos alertas do Remember the Milk . Claro e ainda consulto se o vôo de mais tarde está tudo ok por meio de uma integração nova do Caranguejo com as informações dos vôos por todo Brasil por meio da Infraero em tempo real. Ok, após checado tudo, é hora de fazer a primeira atividade do dia, ir até a lavanderia. Assim que saio de casa, o Caranguejo (sabendo onde estou já por meio da integração do Foursquare e por meio da minha agenda) já me envia um alerta: 'Eu vi que você já saiu de Marcel's house, você poderia me avisar para aonde você está indo ?' O Caranguejo já vem integrado com a funcionalidade voz-para-texto, então eu digo ao meu telefone: 'Eu irei para lavanderia MIX pegar minhas roupas.' Isto faz com que o Caranguejo automaticamente abra uma pequena caixa com o nome do local, telefone, endereço e um pequeno mapa com a posição da lavanderia marcada. Ele pergunta: 'Você está indo para aí ?' Eu respondo: 'Sim'. Ele automaticamente já abre um pequena caixa com minha posição atual e como faço para chegar até lá por meio da integração com o Google Maps. Ele pergunta: 'Você irá de carro, de ônibus ou à pé ?' Dessa vez como a lavanderia é perto, decido ir de ônibus. Ele já se comunica com o serviço do ÔnibusRecife e já me traz informações do ônibus, paradas e onde tenho que descer e o custo da passagem. Após chegar ao local, o Caranguejo já faz o check-in no Foursquare do local automaticamente. Após pegar tudo, me bate uma fome e decido tomar um cafézinho, mas para onde ir ? Ou melhor, será que tem uma cafeteria por aqui perto ? Pego meu telefone e já aciono o Caranguejo: 'Eu gostaria de uma cafeteria por aqui perto'. O Caranguejo já sabendo onde estou por meio das APIs do Foursquare e do Google Latitude e por meio de uma pesquisa em serviços parceiros como Guia da Veja , ObaOba, Kekanto; começa a processar a lista de recomendações e compara um a um o meu histórico no Foursquare e Reviews do mesmo e também com minha posição atual. Esse cruzamento de informações em tempo real, resulta em o o sitema me falando: 'Encontrei 1 Cafeteria São Braz há 12 km daí e o Café Delta há 8 km daí. ' (Já sabendo que frequentei muito mês passado a cafeteria São Braz e também que marquei excelente o serviço do café Delta), e ainda continua: 'Se você deseja tentar outra opção do que suas 2 escolhas comuns ou se você precisa de alguma opção diferente, me avise'. Eu já vendo o relógio, penso que vai ser difícil chegar a tempo na reunião, então desisto de ir para a cafeteria. Café vai ficar para outra hora!
Viva a Web 2.0!
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Simplesmente, uma empresa, a iVisit, demonstrou em uma conferência uma tecnologia usada em aparelhos móveis para auxilar usuários no processo de reconhecimento de objetos.
O aplicativo denominado SeeScan, permite que os usuários ao apontarem seus aparelhos móveis (especificamente a câmera) para o objeto, identifique em tempo real o mesmo. Imagine a tecnologia do Nokia Point & Find (outro sistema de identificação em tempo real). A idéia que por exemplo, você apontando seu celular com este aplicativo em execução para uma garrafa de coca-cola, ele irá identificar em tempo-real e dirá em voz alta que é uma coca-cola.
Claro que há algumas limitações, de acordo com a empresa , o software só funciona com uma quantidade limitada de objetos, mas que aos poucos irão aumentar a base de dados. Não tenho dúvidas que isto é o futuro na área de realidade aumentada.
O uso desse aplicativo ? Imagine os deficientes físicos como cegos por exemplo. Usando esse aplicativo nos seus aparelhos, eles poderiam ajudar na identificação de objetos quando apontados, como se fossem "olhos virtuais" . Muito legal, ein ?
A melhor parte, vem agora, que uma versão beta do aplicativo estará disponível ainda este ano, com suporte para os aparelhos Windows Mobile, e futuramente Symbian e Iphone.
Meus comentários:
1 - Isto é um avanço gigantesco na área de realidade aumentada especialmente em sistemas embarcados. Construção de aplicativos deste porte em aparelhos em que desempenho é limitado é um desafio, especialmente quando se trata sistemas críticos com tempo de resposta real.
2 - Incrível como no vídeo, o usuário aponta com uma câmera que de certa maneira tem algumas limitações como resolução da câmera, luz ambiente, etc e consegue em apenas 2 a 3 segundos identificar o objeto. Quero imaginar que algoritmos de reconhecimento de imagens estão por trás deste aplicativos e se há alguma técnica inteligente (RNA ou SOM, Hopfield) para aprimorar ou dar suporte nesta identificação.
3 - A melhor parte é quando ele amassa a nota, e ele ainda consegue identificar o objeto. Imagino que o algoritmo é bem robusto e consegue trabalhar com ruídos e partes de imagens (parcialmente visíveis). Muito interessante!
Recomendo a todos a leitura e visualização desse post, especialmente interessados em reconhecimento de imagens em tempo real para sistemas móveis!
Fonte: IntoMobile
Estive essa semana aproveitando alguns intervalos livres para ler alguns feeds de blogs de Inteligência Artificial que acompanho. Uma das novidades que me chamou bem atenção foi a execução de algoritmos inteligentes de forma computacionalmente distribuída. Irei dar um simples exemplo:
Um dos projetos aceitos em um congresso internacional na Espanha (International Symposium on Distributed Computing and Artificial Intelligence 2009 - DCAI ) foi o desenvolvimento de um framework de computação de distribuída por meio de aparelhos móveis através de comunicação via sem fio Bluetooth. A idéia do projeto é desenvolver uma API em JavaME disponibilizando um ambiente de computação distribuída com uso de camadas, cliente-servidor e arquitetura de comunicação assíncrona entre os dispositivos. Na prática, eles solucionaram alguns problemas bem conhecidos na literatura de computação evolucionária (O problema do Caixeiro Viajante e o problema de maximização de funções de onda).
O mais interessante é que eles usaram aparelhos móveis reais para executar os experimentos a fim de solucionar os respectivos problemas. De acordo com os autores, a parte mais difícil foi encontrar aparelhos que tivesse a pilha de protocolos Bluetooth funcionando corretamente. A figura abaixo ilustra o experimento em execução:
2 aparelhos Nokia em execução
Achei muito interessante a idéia, especialmente este campo de sistemas distribúidos com computação inteligente. Imagine se cada telefone nosso fosse um agente inteligente e as conexões fossem as conexões sem fio através de WiFi, Bluetooth, etc. Imagine uma rede de varios telefones interconectados processando informações em paralelo. Agora dimensione isso para mais de 150 milhões de aparelhos rodando em paralelo. Uma mega infra-estrutura de computação distribuída pervasiva portátil e móvel! Incrível não ?? Quem sabe não ouviremos isso num futuro próximo. Por sinal, tive até a idéia de portar minha implementação de algoritmos de inteligência de enxame para os aparelhos móveis. E não foi só eu que tive essa idéia, já existe já uma implementação de algoritmos genéticos rodando em aparelhos móveis (smartphones) solucionando problemas de otimização. O mais legal ainda criada por um brasileiro! Essa notícia deixo para um próximo post. ;D
Referências sobre o trabalho acima , ver o blog GeNeuraTeam.