O futuro da informação da Ciência

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Não faz muito tempo que nós vivemos em um mundo totalmente analógico. Dos telefones para os televisores e livros para encadernação, a tecnologia digital foi amplamente relegada para o laboratório.

Mas durante os anos de 1960, a computação tinha começado a fazer o seu caminho para os back offices das organizações maiores, tendo as funções como contabilidade, folha de pagamento e gestão de stocks de desempenho. No entanto, a grande maioria dos sistemas naquela época (como o sistema de saúde, redes de eletricidade ou as redes de transportes) e a tecnologia que se interagia ainda era análoga.

Avançando uma geração, hoje o nosso mundo é altamente digital. O número um e número zero permeia nossas vidas. A computação invadiu quase todos os aspectos do esforço humano, de cuidados de saúde às telecomunicações, entretenimento e mídia. Vamos usar como exemplo os smartphones, que foram criados em torno de uma década atrás, e considerar quantos equipamentos este “aparelhinho” substituiu: agenda, mp3, mp4, jornal, câmera, e por aí vai a lista…

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Além do uso da internet, estamos vendo um uso ainda mais difundido a fim de conectar todos os tipos de dispositivos, máquinas e sistemas em conjunto – a chamada Internet das Coisas, ou a “Internet Industrial” ou a “Internet do tudo”.

Nós agora vivemos em uma era onde a maioria dos sistemas foram instrumentados para produzir grandes volumes de dados digitais. A Ciência dados reúne domínios como a estatística, aprendizado de máquinas, análise e visualização para fornecer uma fundamentação rigorosa para este campo. E ele está fazendo isso da mesma forma que a informática surgiu na década de 1950 para apoiar a computação.

No passado, temos desenvolvido com sucesso complexos modelos matemáticos para explicar e prever fenômenos físicos. Por exemplo, pode-se prever com precisão a força de uma ponte, ou a interação de moléculas químicas.

No entanto, com base em modelos de Previsão Numérica do Tempo e grandes volumes de dados observacionais, juntamente com computadores poderosos, temos melhorado a precisão da previsão tendo modelos computacionais muito precisos e confiáveis.

Mas há muitos problemas onde os modelos não são tão fáceis de definir. Não há um conjunto de equações matemáticas que caracterizam o sistema de cuidados de saúde ou de modelos de um cybercrime.

O que temos, no entanto, é o aumento dos volumes de dados coletados a partir de fontes diversas. O desafio é que esses dados são muitas vezes em muitas formas, a partir de muitas fontes, em diferentes escalas e contém erros e incertezas.

Então, ao invés de tentar desenvolver modelos deterministas, como fizemos para pontes ou interações químicas, podemos desenvolver modelos baseados em dados. Estes modelos integram os dados de todas as várias fontes e podem ter em conta os erros e as incertezas nos dados. Podemos testar esses modelos contra a hipótese específica e refiná-los.

O mundo de hoje está encharcado de dados. Ele está abrindo novas possibilidades e novos caminhos de pesquisa e compreensão.

Fonte: The Conversation

 

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