Comunicação entre máquinas: como será o impacto dessa tecnologia em 2018

Por Colaborador externo | 03 de Janeiro de 2018 às 11h55
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Por Carlos Morrison Fell*

Mesmo com todo o café ou energético do mundo, os seres humanos precisam dormir. Os médicos sugerem sete a oito horas por noite para ter o melhor desempenho, mas as máquinas não têm as mesmas restrições. Elas não precisam descansar, nem nos feriados. Geralmente trabalham 24 horas por dia, 7 dias por semana, e isso significa que elas detectam, analisam e transmitem dados sem parar. Existem mais de 7 bilhões de pessoas no mundo, cada uma dessas pessoas, em média, tem cinco dispositivos conectados, e há, literalmente, bilhões de máquinas no mundo inteiro para manter esses equipamentos em operação. Esses dispositivos precisam realmente operar no esquema 24/7 para atender à demanda.

Obviamente, o número de equipamentos é maior que o número de pessoas. Quando todos esses dispositivos e computadores começam a conversar um com o outro, isso cria uma quantidade extrema de estresse em qualquer rede. Em 2018 e nos anos seguintes, veremos essa pressão ainda maior, e haverá um mercado mundial crescente. A IDC prevê que o setor deve atingir US$ 7 trilhões até 2020.

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Considerando o futuro próximo, em 2018, veremos três tipos diferentes de impacto nos datacenters em termos de comunicação entre máquinas:

  1. Preparação da base para a tecnologia 5G: sim, isso também acontece nos datacenters. Todos os dispositivos que precisam se comunicar entre si e com os humanos devem exigir uma enorme quantidade de fibra, principalmente quando consideramos que a tecnologia 5G deve chegar ao mercado nos próximos 5 a 10 anos. Há muito a fazer nos bastidores mesmo antes disso. As redes sem fio precisam de muitos recursos “com fio” para entregar com eficiência o backhaul de fibra no núcleo e na borda. A densificação de sites (small cells, por exemplo) também é necessária para possibilitar a tecnologia 5G. Além disso, veremos vários tipos de soluções de energia no mercado, permitindo que as operadoras operem vários dispositivos na borda da rede de forma econômica.
  2. Redução da latência: as máquinas podem processar informações de forma quase tão rápida quanto elas as recebem. Já os seres humanos, não conseguem isso. No datacenter, as decisões são tomadas de maneira imediata e, para isso, é necessário ter um forte backbone de rede. Esta é uma mudança para os datacenters, que eram usados simplesmente como armazenamento de dados. Agora, eles estão informando, analisando e processando informações, e eles precisam fazer tudo isso em tempo real. A IDC vê a modernização dos datacenters como uma das suas principais previsões para 2018, fazendo “uso intenso de análises preditivas para aumentar a precisão e reduzir o tempo de interrupção”.
  3. Aumento da densidade e da velocidade: a implantação de grandes quantidades de fibra é a melhor solução possível, mas nem sempre é viável. O cenário mais eficiente é usar fibra de alta densidade desde o início para permitir que a comunicação entre máquinas aconteça rapidamente. A melhor opção é usar uma plataforma modular de alta velocidade que possa suportar múltiplas gerações de equipamentos.

Este é um exemplo comum de aprendizado de máquina... e é um bom exemplo. Carros autônomos estão se tornando uma realidade, graças a ações como o projeto piloto de Pittsburgh. Com base em uma rede forte e sensores quase perfeitos, o projeto está indo bem e os carros podem processar os dados com mais rapidez que qualquer humano. É como se fosse um datacenter inteiro sobre rodas!

E os carros continuam “sóbrios”. Eles não mandam mensagem enquanto se movimentam, ficam acordados ao volante, e eles têm um tempo de reação mais rápido. Contanto que os carros tomem a decisão certa no momento certo, eles continuam rumo ao futuro.

Mas os seres humanos dirigem há um século e todos nós cometemos erros; então o computador deve substituir o ser humano ao volante? E onde ficam a compaixão e a empatia, emoções que um computador ou uma máquina não conseguem sentir? O ser humano se perdeu nesse aspecto?

Certamente depende da sua perspectiva. As máquinas dependem de seus algoritmos e programação, e elas são vulneráveis à manipulação (hacking) de humanos ou talvez até de outras máquinas. Na verdade, o Gartner prevê que, até 2022, a maioria das pessoas residentes em países de economia estável consumirá mais informações falsas do que verdadeiras. E diz ainda que as informações falsas “alimentarão uma grande fraude financeira”. Com mais dispositivos do que pessoas no mundo, é justo dizer que nós estamos mais vulneráveis aos hackers e ladrões de dados. Certamente, estamos preocupados com a privacidade de dados. 

Há quem acredite que as máquinas vão acabar com os empregos. Por outro lado, o mesmo relatório do Gartner sugere que o aprendizado de máquina criará 2,3 milhões de vagas de trabalho até 2020 e, ao mesmo tempo, eliminará apenas 1,8 milhão de empregos. Ainda há muitas oportunidades para nós, humanos, embora sejam diferentes do que fazemos hoje. E também teremos problemas. O mundo não terá somente robôs no curto prazo. A tecnologia de comunicação entre máquinas requer uma mudança de mentalidade, que abre mão do controle. Sim, teremos problemas, o mundo certamente não será perfeito. Mas é um grande passo à frente nesta quarta revolução industrial. E este é um ótimo momento para fazer parte dessa indústria.

*Carlos Morrison Fell é diretor de engenharia de aplicações da Commscope para as regiões da América Latina e Caribe

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