Smartphones do futuro: 10 aplicações para a Inteligência Artificial - Stylo Urbano
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Os recursos de IA se tornarão um diferenciador crítico dos smartphones, de acordo com a Gartner. À medida que o mercado de smartphones passa de um paradigma de venda de produtos para a entrega de experiências atrativas e personalizadas, as soluções de IA que funcionam no smartphone serão parte essencial dos planos dos fabricantes nos próximos dois anos.
"Com os smartphones se tornando cada vez mais uma comodidade, os fornecedores estão a procurar formas de diferenciar seus produtos", disse CK Lu, diretor de pesquisa na Gartner. "Os futuros recursos de IA permitirão aos smartphones aprender, planejar e resolver problemas dos utilizadores. Não se trata apenas de tornar o smartphone mais inteligente, mas de potenciar as pessoas, reduzindo a sua carga cognitiva. No entanto, as capacidades de IA em smartphones estão ainda numa fase inicial".
"Nos próximos dois anos, a maioria dos casos de uso explorará ainda uma única capacidade e tecnologia de IA", refere Roberta Cozza, diretor de pesquisas na Gartner. "Mais para a frente, os smartphones combinarão duas ou mais capacidades e tecnologias de IA para oferecer experiências de utilizador mais avançadas".
1) "Digital Me" integrado no dispositivo
Os smartphones serão uma extensão do utilizador, capazes de o reconhecer e de prever o seu próximo passo. Entenderão quem nós somos, o que nós queremos, quando o queremos, como o queremos e permitirão executar tarefas com a nossa autorização.
"O seu smartphone irá acompanhá-lo ao longo do dia para aprender, planejar e resolver problemas por si", indica Angie Wang, analista de pesquisa na Gartner. "O aparelho utilizará seus sensores, câmaras e dados para realizar estas tarefas automaticamente. Por exemplo, numa casa conectada, pode instruir um aspirador robótico para limpar quando a casa estiver vazia, ou ligar o robô de cozinha cerca de 20 minutos antes de chegar a casa".
A simples autenticação com base em password está se tornado muito complexa e menos eficaz, resultando em segurança fraca, numa experiência de utilizador menos positiva e num elevado custo de propriedade. A tecnologia de segurança combinada com aprendizado de máquina, biometria e comportamento de utilizador melhorará as capacidades de utilização e self-service. Por exemplo, os smartphones podem captar, aprender reconhecer o comportamento de um utilizador, como o padrão dos passos, a forma como faz swipe, como exerce pressão sobre a tela, como digita e como fazem scroll, sem a necessidade de senhas ou autenticações ativas.
Os sistemas de detecção de emoção e a computação afetiva permitem aos smartphones detectar, analisar, processar e responder aos estados emocionais e humores das pessoas. A proliferação de assistentes pessoais virtuais e outras tecnologias com base em IA para sistemas de diálogo está a agravar a necessidade de integrar inteligência emocional para uma melhor contextualização e uma experiência de serviço otimizada. Os fabricantes de automóveis, por exemplo, podem utilizar a câmara frontal de um smartphone para entender a condição física do condutor e ampliar a segurança.
Treino contínuo e aprendizagem profunda (Deep Learning) em smartphones irá melhorar a precisão do reconhecimento de fala, ao mesmo tempo que compreende melhor as intenções específicas do utilizador. Por exemplo, quando um utilizador diz "o tempo está frio", dependendo do contexto, a sua intenção real poderia ser "por favor, encomende um casaco online" ou "por favor, suba o aquecimento". Por outro lado, a compreensão de linguagem natural pode ser usada como um tradutor de voz quase em tempo real, útil quando se viaja para o estrangeiro.
Com o lançamento do iOS 11, a Apple incluiu uma funcionalidade ARKit que oferece novas ferramentas aos desenvolvedores para facilitar a integração de realidade aumentada (RA) em aplicativos. Similarmente, a Google anunciou a sua ferramenta de developer RA para Android ARCore e tenciona ativar RA em cerca de 100 milhões de dispositivos Android até ao final do ano que vem. A Google prevê que quase todos os novos smartphones Android estejam prontos para a RA no próximo ano. Um exemplo de como a RA pode ser utilizada é em aplicativos que ajudam a recolher dados de utilizadores e a detectar doenças como câncer de pele ou do pâncreas.
O aprendizado de máquina melhorará a performance e tempo de stand by do dispositivo. Por exemplo, com muitos sensores, os smartphones podem entender e aprender melhor o comportamento do utilizador, como e quando usar cada aplicação. O smartphone poderá manter os aplicativos frequentemente utilizadas em segundo plano ou desligar os aplicativos não utilizadas para economizar memória e bateria.
Os smartphones são capazes de coletar dados para elaborar um perfil comportamental e pessoal. Os utilizadores podem receber proteção e assistência de forma dinâmica, dependendo da atividade a decorrer e do ambiente em que se integra (por exemplo, atividades de lazer, trabalho, lar, ou veículo). Os prestadores de serviços, como as companhias de seguros, podem agora concentrar-se nos utilizadores e não nos ativos. Por exemplo, poderão ajustar o prêmio do seguro do automóvel com base no comportamento de condução.
8) Censura / Detecção de Conteúdo
O microfone de um smartphone é capaz de continuamente escutar sons do mundo real. A capacidade de IA do dispositivo é capaz de detectar estes sons e de instruir os usuários ou desencadear eventos. Por exemplo, se um smartphone ouve o utilizador roncar, poderá fazer uma pulseira emitir um certo estímulo de forma a incentivar uma mudança da posição de sono.