A capacidade de transmissão, armazenamento e processamento de dados vem crescendo exponencialmente: cabos de fibra ótica, 5G e grandes data centers são alguns dos recursos que estão viabilizando esse crescimento.

Mas toda essa infraestrutura pode não ser suficiente ou pelo menos não ser uma solução ótima para dar conta do tratamento da imensa massa de dados que vem sendo capturada, especialmente, aqueles provenientes de imagens e que precisam ser tratados por aplicações de Inteligência Artificial (IA).

Vamos usar como exemplo, as câmeras que operam em circuitos fechados, vigiando determinadas áreas ou apenas verificando quantas pessoas estão em uma dada seção de uma loja ou se suas prateleiras estão abastecidas, checando o distanciamento nesses tempos de pandemia, contando os veículos que passam por uma rua, se seus condutores estão cometendo alguma infração de trânsito ou ainda se são procurados pela polícia.

Nesse contexto, tornam-se possíveis dois cenários: no primeiro, os vídeos são enviados em streaming para um servidor remoto onde sistemas baseados em IA analisarão cada frame e separarão as pouquíssimas informações necessárias para que os sistemas tomem decisões do tipo alterar o tempo de semáforos, acionar a polícia ou repositores nas lojas. Essa arquitetura pode funcionar, mas não é ótima: volumes imensos de dados serão transmitidos, armazenados, processados e logo a seguir descartados por serem inúteis.

O segundo cenário é aquele que está se tornando viável graças à Sony, que está lançando os sensores Sony IMX500 e IMX501 que devem viabilizar câmeras dotadas de Inteligência Artificial que praticarão o que chamamos de "edge computing" (computação na beirada), ou seja, coletar dados o mais próximo possível de sua origem e processá-los até o ponto em que apenas os dados que realmente interessarem sejam enviados ao servidor remoto - os demais seriam simplesmente descartados antes de deixarem as câmeras. No nosso exemplo, as prateleiras abastecidas e situações de ausência de infrações não seriam transmitidas, economizando banda, armazenagem e processamento.

Se a tudo isso juntar-se o fato de que os sensores podem ser reprogramados para utilização com novas aplicações de IA, sem que seja necessário alterar o hardware da câmera propriamente dita, ficam claras as proporções da evolução que se torna possível, especialmente com sua incorporação a veículos autônomos, nos quais decisões como frear, desviar-se ou outras precisam ser tomadas muito rapidamente, o que às vezes não é possível se os dados para essas tomadas de decisão precisarem ser enviados a um servidor remoto, que precisará também devolver informações ao veículo, praticamente em tempo real - como se diz em linguagem técnica, nesses casos a latência precisa ser baixíssima.

Em resumo: não se trata apenas do lançamento de mais um produto, mas sim de uma mudança de paradigma, surgindo a Inteligência Artificial realmente distribuída, com os primeiros produtos que utilizarão estes sensores aparecendo entre o final deste ano e o começo de 2021.

Vivaldo José Breternitz é Doutor em Ciências pela Universidade de São Paulo, é professor da Faculdade de Computação e Informática da Universidade Presbiteriana Mackenzie.