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Já virou tradição. Todos os anos, a IBM anuncia as previsões “IBM 5 in 5”, apontando cinco inovações científicas e tecnológicas que na opinião da empresa têm potencial para mudar a forma como as pessoas trabalham, vivem e interagem.  A lista é formalizada a partir de tendências de mercado e da sociedade nos próximos 5 anos e inspirada pelas tecnologias que estão em desenvolvimento nos laboratórios mundiais de pesquisa da IBM.

O levantamento deste ano, divulgado nessa quinta-feira, 5 de janeiro, descreve como a Inteligência Artificial (IA), a nanotecnologia e a Internet das Coisas devem evoluir no sentido de abrir uma janela para a nossa saúde mental; dotar os seres humanos da visão imaginada para os super-heróis, com as tecnologias de hiperimagem; nos ajudar a entender a complexidade da Terra em detalhes; percorrer o corpo humano atrás de um maior conhecimento na área da saúde e até ajudar a detectar a poluição ambiental à velocidade da luz.

“A comunidade científica tem uma tradição maravilhosa de criar instrumentos que nos ajudam a ver o mundo de maneiras inteiramente novas. Por exemplo, o microscópio nos ajudou a ver objetos muito pequenos a olho nu e o termômetro nos permitiu conhecer a temperatura da terra e do corpo humano”, diz Dario Gil, vice-presidente de ciência e soluções do IBM Research. “Com os avanços da inteligência artificial e da nanotecnologia, o nosso objetivo é criar uma nova geração de instrumentos científicos que tornarão os complexos sistemas invisíveis de hoje em dia,

visíveis nos próximos cinco anos”, acrescenta.

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A inovação nesta área deve permitir, por exemplo, melhorar significativamente a agricultura, aumentar a eficiência energética, detectar a poluição prejudicial antes que seja tarde demais e evitar que a saúde física e mental se deteriore prematuramente. A equipe global de cientistas e pesquisadores da IBM “está constantemente trabalhando para tornar os avanços científicos em inovações para o mundo real”, diz um comunicado da empresa.

Confira as cinco tecnologias e os avanços científicos que tornarão o invisível visível nos próximos cinco anos, segundo a IBM:

 1- Com a ajuda da Inteligência Artificial, nossas palavras serão uma janela para a nossa saúde mental
Hoje em dia, um em cada cinco adultos nos Estados Unidos sofre de algum distúrbio mental, seja neurológico (Alzheimer, Parkinson, etc) ou relacionado com outras doenças como a depressão, bipolaridade, esquizofrenia ou psicose. E  cerca de metade dos indivíduos com transtornos psiquiátricos graves não recebe tratamento. O custo global das condições de saúde mental deverá aumentar para US $ 6 trilhões até 2030.

Se o cérebro é uma caixa preta que não entendemos completamente, então a fala é uma chave para desbloqueá-la. Em cinco anos, aquilo que dizemos e escrevemos será usado como indicadores de nossa saúde mental e bem-estar físico. Padrões em nossa fala e escrita analisados por sistemas cognitivos fornecerão sinais indicadores de transtornos de desenvolvimento em estágio inicial, doenças mentais e doenças neurológicas degenerativas que podem ajudar médicos e pacientes a melhor prever, identificar e monitorar essas condições.

Na prática, os computadores cognitivos podem analisar a fala de um paciente ou a escrita para procurar indicadores indicadores encontrados na linguagem, incluindo significado, sintaxe e entonação. Combinando os resultados dessas medições com aqueles de dispositivos wearable e sistemas de imagem coletados em uma rede segura, podem traçar um retrato mais completo do indivíduo para profissionais de saúde para melhor compreender e tratar a doença.

Na IBM, os cientistas estão já usando a transcrições de entrevistas psiquiátricas, juntamente com técnicas de machine learning e processamento de linguagem natural, para encontrar padrões de fala e ajudar os médicos a monitorar e prever alguns tipos de psicose, esquizofrenia, manias e até depressão.

De acordo com os cientistas, bastam 300 palavras para detectar a probabilidade de um paciente vir a sofrer de algum tipo de psicose. No futuro, técnicas semelhantes irão ajudar pacientes com sinais de Parkinson, Alzheimer, e até mesmo de condições comportamentais como autismo e Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH).

O que antes eram sinais invisíveis se tornarão sinais claros da probabilidade dos pacientes entrarem em um determinado estado mental ou de como seu plano de tratamento está funcionando, complementando visitas clínicas regulares com avaliações diárias no conforto de suas casas.

2 – Juntas, as tecnologias de hiperimagem e IA nos darão visão de super-herói
Mais de 99,9% do espectro electromagnético não pode ser observado a olho nu. Nos últimos 100 anos, foram construídos instrumentos que conseguem emitir e sentir energia em diferentes comprimentos de onda. Hoje, contamos com alguns desses instrumentos para capturar imagens médicas do nosso corpo, verificar o estado da nossa dentição, detectar produtos proibidos nas malas no aeroporto ou até ousar um avião em condições de baixa visibilidade. No entanto, esses instrumentos são muito especializados e dispendiosos e só conseguem “ver” através de porções específicas do espectro electromagnético.

Daqui a cinco anos, novos dispositivos de imagem, que tiram partido de tecnologias de hiperimagem e Inteliência Artificial, irão permitir ver amplamente além do domínio da luz visível, combinando várias bandas do espectro electromagnético para revelar informações valiosas ou potenciais perigos que, de outra forma, estariam ocultos aos nossos olhos. Mais importante ainda, esses dispositivos serão portáteis e acessíveis, de tal modo que a visão de super-herói se tornará parte das nossas experiências diárias.

Estes novos dispositivos serão imprescindíveis também  para o tráfego de veículos autônomos.A tecnologia de hiperimagem ajudará um carro a “ver” através do nevoeiro ou da chuva e a detectar antecipadamente obstruções na estrada ou condições adversas, como gelo no piso.

Por outro lado, incorporadas nos smartphones, essas mesmas tecnologias de computação cognitiva poderão percepcionar, através de fotografias dos nossos alimentos, o seu valor nutricional ou até se estão em condições de serem consumidos. Uma hiperimagem de um cheque bancário poderá, ainda, dizer se é fraudulento ou não.

O que antes estava além da percepção humana se tornará cada vez mais compreensível.

3 – Os “macroscópios” nos ajudarão a entender a complexidade da Terra em seus mínimos detalhes
Segundo os cientistas, hoje temos apenas um vislumbre do nosso mundo físico interconectado e tão complexo. Reunimos exabytes de dados, em sua maioria desestruturado e desorganizado. Na verdade, estima-se que 80% do tempo de um cientista de dados seja gasto para filtrar dados em vez de os analisar e entender.

Devido à Internet das Coisas, novas fontes de dados surgem de milhões de objetos conectados – de refrigeradores, lâmpadas e monitores de freqüência cardíaca a sensores remotos e câmeras acoplados a drones, estações meteorológicas, satélites e telescópios. Já existem mais de seis mil milhões de dispositivos conectados, que geram dezenas de exabytes de dados por mês, com uma taxa de crescimento de 30% ao ano. Depois da digitalização de informações, transações comerciais e interações sociais, assistimos agora ao processo de digitalização do mundo físico que nos rodeia.

Em cinco anos, usaremos algoritmos de machine learning e de software que nos ajudarão a organizar informações sobre o mundo físico para nos dar uma nova visão e compreensão a todos esses dados. A IBM chama esse instrumento de “macroscópio” –  que ao contrário do microscópio, que permite ver a uma escala mínima, ou do telescópio que aproxima o que está longe, é um sistema de software e algoritmos que reúne todos os dados complexos da Terra e analisa o seu significado.

Ao agregar, organizar e analisar dados sobre clima, condições do solo, níveis de água e práticas de irrigação, por exemplo, uma nova geração de agricultores terá todo o conhecimento ao seu dispor para determinar as colheitas ideais, onde plantar e como gerar bons rendimentos, sem qualquer desperdício de água.

Em 2012, a IBM Research começou a implementar este conceito em Gallo Winery, na Califórnia, ao cruzar dados sobre irrigação, solo e clima, com imagens de satélite e outros dados de sensores, para prever a irrigação específica necessária para produzir uvas de ótima qualidade e rendimento.

Na opinião da IBM, no  futuro, as tecnologias de macroscópio nos ajudarão a levar este conceito de agricultura de alta performance a qualquer lugar do mundo.

Além de nosso próprio planeta, as tecnologias de macroscópio podem lidar, por exemplo, com a complicada indexação e correlação de várias camadas e volumes de dados coletados por telescópios para prever colisões de asteróides entre si e aprender mais sobre sua composição.

4 – Os “Lab-on-a-chip” serão nano detetives na área da saúde
A detecção precoce de uma doença é crucial. Na maioria dos casos, quanto mais cedo a doença é diagnosticada, mais probabilidade existe de cura e de controle. No entanto, doenças como o câncer ou o Parkinson podem ser difíceis de detectar em seus estágios iniciais. Geralmente é preciso que os sintomas comecem a aparecer. Informações sobre o estado da nossa saúde podem ser retiradas de minúsculas bio-partículas em fluídos corporais como saliva, lágrimas, sangue, urina e suor. Mas as técnicas científicas existentes enfrentam desafios para capturar e analisar essas bio-partículas, que são milhares de vezes menores do que o diâmetro de uma mecha de cabelo.

Nos próximos cinco anos, novos laboratórios médicos em escala de nanômetros – “lab-on-a-chip” – servirão como detectives de nanotecnologia para a saúde – atrás de pistas invisíveis nos fluidos corporais informadas imediatamente para determinar uma consulta ao médico. O objetivo é reduzir a um único chip de silício todos os processos necessários para analisar uma doença. O que normalmente seria realizado em um laboratório clínico.

A tecnologia de laboratório “lab-on-a-chip” poderá, em última instância, ser incorporada a um dispositivo portátil

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conveniente de modo a permitir que as pessoas meçam, rapidamente e regularmente, a presença de bio-marcadores em pequenas quantidades de fluidos corporais, a qualquer hora e em qualquer lugar, enviando esta informação para o médico por streaming. Essa informação poderá ser combinada com dados de outros dispositivos de IoT, como monitores de sono ou medidores de glicemia, para serem analisadas em conjunto, dando uma visão em profundidade de nossa saúde, de modo a nos alertar para os primeiros sinais de uma doença, ajudando a detecta-la antes que progrida.

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No IBM Research, os cientistas estão já a desenvolvendo nanotecnologias “lab-on-a-chip” (nas fotos abaixo) que podem separar e isolar bio-partículas até 20 nanômetros de diâmetro.

5 – Sensores inteligentes poderão detectar a poluição ambiental à velocidade da luz

A maioria dos poluentes é invisível ao olho humano, até que os efeitos se tornem impossíveis de ignorar. O metano, por exemplo, é a principal componente do gás natural – comumente considerado uma fonte de energia limpa – mas habitualmente libertado para a atmosfera, sendo por isso considerado o segundo maior contribuinte para o aquecimento global, depois do dióxido de carbono (CO2).

Em cinco anos, novas tecnologias de detecção de gases, implementadas perto de poços de extração de gás natural, nas instalações de armazenamento e ao longo de condutores de distribuição, permitirão que a indústria identifique em tempo real vazamentos hoje invisíveis. Redes de sensores de IoT, conectadas à nuvem, fornecerão monitoramento contínuo da vasta infraestrutura de gás natural, permitindo que estes vazamentos sejam detectados em questão de minutos em vez de semanas, reduzindo a poluição e os resíduos e a probabilidade de eventos catastróficos.

Os pesquisadores da IBM têm estudado a fotônica de silício, uma tecnologia em evolução que transfere dados pela luz, permitindo a computação à velocidade da luz, literalmente. Estes chips poderão ser incorporados a redes de sensores em campo ou dentro de infraestruturas, ou mesmo em drones, gerando percepções que, quando combinadas com outros dados em tempo real, como dados de satélites e fontes históricas, podem ser usadas para construir modelos ambientais complexos e detectar a origem e a quantidade de poluentes à medida que ocorram.

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