Blog de Convidados

Informações Reveladas sobre o NSA Podem Inspirar um Boom Global em Vigilância Invasiva

Governos que já brincam de controlar de forma autoritária a Internet podem ser estimulados ao saber da vigilância da NSA.

Tom Simonite 12/11/2013

Relatos sobre os programas de vigilância da Agência de Segurança Nacional Americana com base em documentos revelados por Edward Snowden são constrangedores para alguns e enfurecedores para outros. Mas, para os governos e serviços de segurança das economias em desenvolvimento eles serão inspiradores, de acordo com um relatório (PDF) do Citizen Lab da Universidade de Toronto, que estuda segurança e privacidade online.

O relatório adverte que os governos que já impõem controles autoritários sobre a Internet, como China, Índia e Arábia Saudita, podem tentar impulsionar esses esforços com programas estilo NSA de coleta de dados que passam por cima das liberdades civis.

Ron Deibert, diretor do Citizen Lab, escreve no relatório que:

"Sem dúvida, uma das implicações das revelações de Snowden será o surgimento de inúmeros esforços nacionais para recuperar o controle da infra-estruturas de informação através de concorrentes nacionais ao Google, Verizon e outras empresas implicadas, sem mencionar o desenvolvimento de programas nacionais de inteligência que tentam reproduzir o modelo Americano."

Deibert diz que muitas empresas já enfrentam solicitações "complexas" e "frustrantes" de "mercados emergentes" dos dados de seus usuários. Ele acredita que as revelações sobre a NSA farão com que isso se torne ainda mais comum, com resultados indesejáveis.

"Muitos países do Sul global não têm nem garantias fundamentais e mecanismos de prestação de contas sobre as operações dos serviços de segurança e suas solicitações para o setor privado podem contribuir para graves violações dos direitos humanos e outras formas de repressão."

Índia, Emirados Árabes Unidos e Arábia Saudita, por exemplo, já exigiram que a BlackBerry incorporasse tecnologia de interceptação em seus serviços, nota Deibert. Ele diz que, insistir que as empresas incorporem esse tipo de "porta-dos-fundos" a seus serviços apresenta sérios riscos de segurança, porque eles poderiam ser descobertos e usados indevidamente por outras pessoas.

O Citizen Lab tem provas para sustentar esse argumento. Em 2008, pesquisadores do grupo que a versão chinesa do Skype, Tom-Skype, tinha sido modificado para ajudar os esforços de vigilância do governo chinês. O programa enviava registro da conversa para um servidor do governo se determinadas palavras-chave eram digitadas, mas esse servidor não era protegido por senha. Qualquer um poderia baixar milhões de conversas pessoais recolhidos pelas autoridades, que incluíam números de cartões de crédito e outras informações confidenciais.

Deibert não defende que os serviços de segurança nunca devem acessar dados mantidos por empresas de Internet. Mas ele afirma que isso pode ser feito sem incorporar portas-dos-fundos clandestinas aos serviços de comunicações. Ao contrário, ele prefere as agências tenham acesso restrito a poucas informações de contas específicas determinadas caso-a-caso, ao invés recolher dados em massa para posterior processamento como ficamos sabendo que a NSA faz.

O Ingrediente Secreto da Criatividade Computacional

IBM construiu uma máquina de criatividade computacional que cria coisas inteiramente novas e úteis a partir do seu conhecimento de coisas existente. E o segredo de tudo isso? Big data, dizem os cientistas da computação por trás da invenção.

Emerging Technology From the arXiv 12/11/2013





Computadores podem ser criativos? Essa é uma pergunta que deve gerar respostas controversas. Ela também levanta algumas questões importantes, por exemplo como definir criatividade.

Aparentemente sem medo da polêmica, a IBM mergulhou de cabeça na briga respondendo a esta pergunta com com um sonoro "sim". Os computadores podem ser criativos, dizem eles, e para provar isso, eles construíram uma máquina de criatividade computacional que produz resultados que um ser humano consideraria inovadores, úteis e até mesmo valiosos - as características da criatividade genuína.

O campo escolhido pela IBM para este esforço é a cozinha. A máquina de criatividade da empresa produz receitas com os ingredientes ou estilos escolhidos. Eles pediram para chefs profissionais avaliarem os resultados e dizem que o feedback é promissor.

Primeiro algumas informações. Máquinas computacionais evoluíram muito desde que foram utilizadas pela primeira vez na guerra para decifrar códigos e apontar armas e no negócio de armazenamento, tabulação e processamento de dados.

Mas levou algum tempo para que essas máquinas serem tão boas quanto humanos. Em 1997, por exemplo, a máquina Deep Blue da IBM usou raciocínio dedutivo para ganhar do campeão mundial de xadrez pela primeira vez.

Seu sucessor, um computador chamado Watson, deu um passo adiante, em 2011, aplicando o raciocínio indutivo a grandes conjuntos de dados para ganhar de humanos especialistas no programa de TV, Jeopardy!.

Agora Lav Varshney e colegas do Centro de Pesquisas T J Watson da IBM em Yorktown Heights, estão usando o Watson para resolver o problema da criatividade computacional. Eles revelaram alguns aspectos do trabalho para a imprensa no mês passado e agora publicaram mais no arXiv.

O primeiro problema, claro, é definir criatividade. "Criatividade é a geração de um produto que é considerado como sendo novo e também adequado, útil ou valioso por um grupo social adequadamente experiente", dizem Varshney e seus colegas

Assim, um fator-chave nesse trabalho é que a criatividade é totalmente subjetiva e, portanto requer um feedback detalhado de especialistas humanos. "Um sistema de criatividade computacional não faz sentido em um universo fechado desprovido de pessoas", dizem eles.

Além do mais, esta definição implica que a criatividade é um processo que, a princípio, pode ser automatizado. Varshney e col. discutem um plano de 8 passos bem conhecido que descreve o processo criativo. Ele começa com a descoberta de um problema, a coleta de informações sobre ele, pensar nele e, em seguida, gerar idéias, às vezes combinando ideias antigas. As etapas finais são selecionar as melhores idéias e colocá-las em ação.

Voila!

É evidente que alguns desses passos são mais fáceis para os seres humanos do que computadores e vice-versa. Então Varshney e col recriaram este processo com um modelo inovador de colaboração no qual seres humanos realizam algumas tarefas e computadores outras.

A escolha do problema, criar novas receitas, é claramente uma decisão humana. A equipe, em seguida, reuniu informações baixando uma grande quantidade de receitas que incluem pratos de todo o mundo usando uma ampla variedade ingredientes, combinações de sabores, sugestões de como serví-las e assim por diante.

Eles também baixaram da Wikipedia informações relacionadas, como a descrição de culinárias regionais, a concentração de ingredientes em diferentes gêneros alimentícios provenientes da base de dados "Volatile Compounds in Food" e do Manual de Ingredientes de Sabor de Fenaroli. Então, Big Data está no centro desta abordagem - você poderia chamá-lo de molho secreto.

Eles, então, desenvolveram um processo para combinar os ingredientes de formas que nunca foram tentadas usando um "algoritmo de novidade" que determina quão surpreendente a receita resultante parecerá a um observador experiente.

Isso depende de fatores como "agradabilidade do sabor". O computador avalia isso usando um conjunto de treinamento sobre sabores que as pessoas acham agradável, bem como as propriedades moleculares dos alimentos que produzem esses sabores, como sua área de superfície, a contagem de átomos pesados, a complexidade, a contagem de ligações covalentes, receptores de ligações de hidrogênio e assim por diante .

A última etapa é uma interface que permite que um especialista humano sugira alguns ingredientes iniciais como barriga de porco ou filé de salmão e talvez uma escolha de estilo culinário, como tailandês. O computador gera um número de novos pratos, explicando o seu raciocínio para cada um. Destes, o especialista escolhe um e, em seguida, o prepara.

Esses especialistas humanos parecem impressionados. "Receitas criadas pelo sistema de criatividade computacional, como uma Sobremesa de Banana Verde Cayman, foram classificados como mais criativos do que as receitas existentes em repositórios online", dizem Varshney e col.

Eles até deixaram chef profissionais testar o novo sistema para planejar menus. "Chefs profissionais de vários hotéis, restaurantes e escolas de culinária têm indicado que o sistema ajuda a explorar novos horizontes em alimentos", dizem eles.

Se o resto de nós vai ter a chance de experimentá-lo, Varshney e col não disseram. Supostamente, seria trivial criar uma interface online que permitiria a qualquer um usá-lo. E ainda assim a IBM não ofereceu acesso geral.

Talvez seja algo pelo qual devemos esperar. Ou talvez a IBM tenha outras idéias em mente.

Vai ser interessante ver a direção para a qual os pesquisadores levarão o processo. Se eles estão confiantes de que a sua máquina de criatividade computacional funciona bem para desenvolver receitas, em que outras áreas eles poderiam aplicá-la que tenha um conjunto tão rico e grande de dados para minerar e analisar?

Sugestões na seção de comentários, por favor.

Ref: arxiv.org/abs/1311.1213: Uma Abordagem Big Data para a Criatividade Computacional

As Pequenas Coisas que Podem Suportar ou Quebrar a Indústria Solar

Enquanto o setor de energia solar amadurece, é melhor que ele comece a se preocupar com poeira, como a SunPower tem feito com a sua aquisição da empresa de limpeza de painéis solares.

Kevin Bullis 11/11/2013

Esta semana a empresa americana de energia solar SunPower anunciou uma aquisição que à primeira vista pode não parecer grande coisa, ele comprou uma empresa que fabrica sistemas de lavagem automatizados para painéis solares.

Mas, enquanto o setor de energia solar amadurece, tecnologias como esta podem fazer a diferença entre inovações solares ganhar dinheiro ou fracassar. Esse é, em especial, o caso enquanto desenvolvedores tentam entrar em mercados onde a energia solar vai competir com outras fontes de energia, sem subsídios maciços ou mandatos para sustentá-lo.

Se você olhar para um mapa da quantidade de luz solar que atinge o solo ao redor do mundo, alguns lugares se destacam como áreas importantes para a energia solar: o Saara, as montanhas do Chile, o sudoeste dos Estados Unidos, grande parte da Índia, o interior da Austrália e a Arábia Saudita. Mas a quantidade de energia solar que qualquer um desses locais pode produzir pode variar significativamente dependendo de outros fatores além do sol. Altas temperaturas fazem com que a eficiência solar caia. Umidade pode ser um problema também. E, ainda, há a poeira.

Considere o Oriente Médio. "Tempestades de poeira enormes atravessam [o oriente médio] quatro ou cinco vezes por ano e param a produção", diz Gwen Bender, gerente de produto para avaliação de energia da 3tier, uma empresa que fornece dados de mapeamento que os desenvolvedores solares podem usar ​​para estimar o lucro que podem conseguir de uma usina de energia solar. Algumas tempestades podem interromper a produção por uma semana ou mais. "Isso não é capturado pelo processo de avaliação padrão", diz ela. O que é necessário não é apenas uma compreensão de quanta poeira pode se acumular sobre os painéis solares, mas também que tipo de poeira, porque isso afeta a quantidade de luz que irá bloquear.

Os locais mais ensolarados não só são, muitas vezes, poeirentos, mas eles também não têm muita água por perto para a limpeza dos painéis solares. Quantos painéis solares a Arábia Saudita realmente consegue manter limpo?

A aquisição da SunPower pode ajudar. A empresa, chamada Greenbotics diz que usa apenas meio copo de água por painel solar, ou 90 por cento menos do que lavá-los à mão. Outras inovações poderiam ajudar também, como revestimentos que repelem poeira. Além disso, alguns tipos de células solares respondem melhor ao calor, a First Solar está contando com isso para ajudá-la a vender seus painéis solares de película fina.

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