Internet das Coisas e objetos inteligentes para a Educação no Século XXI

(Denise Filippo, Wallace Ugulino)

Como aplicar os conceitos de Internet das Coisas e objetos inteligentes na educação?

É instigante e desafiador desenvolvermos artefatos computacionais para uma área que começa a se desenvolver e a se tornar conhecida pelo grande público, como é o caso da Internet das Coisas. Novos processos e métodos de trabalho têm de ser criados ou refinados, há bastante espaço para inovação e muito trabalho para se desbravar com soluções inéditas. As novidades são frequentes e a oportunidade é única! Porém, o que deve ser levado em consideração em projetos para Internet das Coisas e, em particular, naqueles que envolvem ensino e aprendizagem? Você já pensou o que realmente há de diferente em objetos inteligentes e em “coisas” conectadas à internet? Sabe quais são as tecnologias associadas e cuidados a serem tomados? Neste capítulo, apresentamos conceitos, mostramos soluções já desenvolvidas, relacionamos tecnologias que possibilitam e potencializam sistemas computacionais para a Internet das Coisas e abordamos questões relevantes para o desenvolvimento de projetos no contexto educacional. Ao final, ressaltamos a relevância dessa área para o ensino da Engenharia e do Design. Tudo pronto? Vamos começar?

Objetivos Educacionais:

• Identificar e aplicar os principais conceitos e termos relacionados a objetos inteligentes e à Internet das Coisas;
• Identificar características dos objetos inteligentes  e de sistemas computacionais no contexto da Internet das Coisas, especialmente aqueles associados à Educação;
• Identificar oportunidades de aplicação de objetos inteligentes e Internet das Coisas para apoio à Educação;
• Reconhecer e relacionar tecnologias habilitadoras de objetos inteligentes e da Internet das Coisas;
• Identificar questões relevantes para o desenvolvimento de objetos inteligentes e de sistemas para a Internet das Coisas e, em particular, para sua aplicação no contexto educacional.

Índice:

• 1 Introdução: a Internet das Coisas já chegou!
• 2 Conceitos: Entendendo a Internet das Coisas e os objetos inteligentes
• 3 Aplicações: Usando objetos inteligentes e a Internet das Coisas na educação
• 4 Tecnologias habilitadoras: os blocos construtivos da Internet das Coisas e dos objetos inteligentes
• 5 Projetando para IoT: Hora de colocar a mão na massa!
• 6 Nossa experiência com o uso de IoT no ensino de Engenharia e Design
• 7 Conclusão
• Resumo
• Live-palestra-conversa
• Leituras Recomendadas
• Exercícios
• Notas
• Referências
• Sobre os Autores
• Como citar este capítulo
• Comentários

1 Introdução: a Internet das Coisas já chegou!

Você acompanha as notícias sobre Internet das Coisas (IoT – Internet of Things)? Estamos presenciando de perto mais uma mudança de paradigma na Computação, o que vai nos render muita história para contar sobre o antes e o depois da IoT!

O termo “Internet das Coisas” completou 20 anos em 2019, mas sua popularidade só começou a se dar 10 depois de o termo ter sido criado (SANTOS et al., 2016a). Em 2011, a IoT apareceu pela primeira vez no famoso gráfico da Gartner, denominado Ciclo de Expectativa de Tecnologias Emergentes (Hype Cycle for Emerging Technology), que mostra como é esperado que uma tecnologia evolua. Já em 2014 e 2015, a Internet das Coisas atingiu no gráfico o ponto mais alto da área “Pico das Expectativas Infladas”, revelando e, ao mesmo tempo, atraindo mais atenção para essa área. O termo “plataforma de IoT” substituiu “IoT” nos gráficos entre 2016 e 2018. A partir de 2019, o termo IoT, subáreas ou temas relacionados aparecem em análises de tendências que a empresa faz a partir de seus estudos, como nos relatórios de 2020 (espaços de trabalho inteligentes e BYOT – Bring Your Own Thing, situação em que as pessoas levam seus próprios equipamentos (coisas) para diferentes locais) e de 2021 (IoB – Internet of Behaviour, em que dados são coletados para influenciar o comportamento humano). Paralelamente ao uso do termo “Internet das Coisas”, o termo “objeto inteligente” (smart object) também chama a atenção para uma gama de dispositivos inovadores que vêm se agregar ao nosso cotidiano.

Novos paradigmas tecnológicos abrem oportunidades de desenvolvimento de aplicações nas mais diferentes áreas. Você mesmo saberá, em poucos minutos, relacionar soluções de IoT que você já viu e inventar aplicações possíveis. Pense em algumas e depois visite a página 50 Sensor Applications for a Smarter World (2020) para saber se suas ideias estão entre as 50 aplicações mais promissoras. Entre elas estão o monitoramento de veículos, o controle de ruído, a detecção de nível de gás, a busca de itens em grandes estoques, a irrigação seletiva, a medição distribuída de níveis de radiação, o envio de avisos para pontos de venda conforme interesse de consumidores, e a identificação e a localização de animais em pastos. As áreas de interesse incluem cidades inteligentes, controle industrial, logística, agricultura inteligente, e segurança e emergência, entre outras. Na esfera do indivíduo, casas inteligentes, carros autônomos, edifícios eficientes, acompanhamento médico 24 horas e pagamento automático são aplicações comumente mencionadas. Veja também exemplos de aplicações no formato de livro-quadrinhos, Inspirando a Internet das Coisas, publicado na versão brasileira pelo Fórum de Competitividade IoT – Brasil.

DEBATE: Cadê a Educação na IoT?

Ao buscar notícias e exemplos de aplicações de IoT, você vai observar que a Educação não é mencionada como uma grande área de aplicação, tal como Casas e Cidades Inteligentes e Indústria 4.0, e que, em alguns casos, ela é confundida com aprendizagem móvel (mobile learning). Na área acadêmica, Kassab e colaboradores (2019) conduziram uma revisão sistemática de literatura para traçar um panorama do uso da IoT na Educação, identificando, entre os anos de 1999 e 2017, 89 artigos, todos publicados após 2008, e uma tendência de crescimento das pesquisas sobre o tema. Debata com seus colegas por que a Educação ainda aparece de forma discreta quando o assunto é IoT. Dica: Sistemas de IoT podem ser aplicados tanto no apoio gerencial e operacional à educação quanto na aprendizagem em si. Imagine aplicações para ambos os casos e compare-as com soluções já existentes, como Casa, Saúde e Cidade Inteligente, e com produtos como carros, relógios e aspiradores inteligentes.

A Internet das Coisas e os objetos inteligentes têm enorme potencial de aplicação no ensino e na aprendizagem, mesmo que não se evidencie a educação entre as grandes áreas da IoT. Há muito trabalho a fazer! Você não sabe como e por onde começar? Siga conosco por este capítulo!

Como está a IoT no Brasil?

O Brasil já vem se organizando para implementar e desenvolver a IoT no país. Em 2014, o governo federal criou a Câmara de IoT do Brasil e em dezembro de 2016, duas ações foram implementadas. O Congresso Nacional instalou uma frente parlamentar mista das Cidades Inteligentes e Humanas com o apoio do Inmetro e da ABDI (Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial), que firmaram um contrato para a criação de um laboratório para demonstração de iniciativas de sucesso no âmbito das cidades inteligentes. Já o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) firmou um convênio com o BNDES para criar o Plano Nacional de Internet das Coisas, um estudo para diagnosticar e propor um plano de ação estratégico com políticas públicas de IoT para o país. O plano foi instituído por decreto em 25 de junho de 2019, tendo como objetivos “melhorar a qualidade de vida das pessoas e promover ganhos de eficiência nos serviços”, bem como capacitar profissionais, aumentar a produtividade e competitividade das empresas nacionais de IoT, buscar parcerias entre os setores público e privado, e integrar o país no cenário internacional (DOU, 2019). O plano elencou 10 ambientes estratégicos (denominados verticais), sendo quatro prioritários (Agronegócio, Cidades, Indústria, Saúde) para as quais foram criadas Câmaras específicas. Em 2020 foi criada a Câmara do Turismo 4.0, área não identificada previamente no plano. O plano também define temas transversais que permeiam todos os ambientes (denominados horizontais) a serem fomentados e desenvolvidos, como capacitação profissional, inserção internacional e viabilidade econômica.

Decreto do Plano Nacional de Internet das Coisas

A Internet das Coisas no Brasil não vem, porém, sem obstáculos. Em relação às dificuldades identificadas em 2017 (TI Rio TV, 2017), tivemos avanços, mas ainda temos a resolver questões como a alta demanda por capacitação que prepare profissionais para a área; a necessidade de processos mais ágeis na homologação dos novos produtos da IoT; a falta ou má compreensão do que é a IoT por parte das empresas e a resistência em adotá-la; o impacto da IoT no meio ambiente e no desemprego; a sobrecarga na infraestrutura de telecomunicações; e os desafios de prover segurança, escalabilidade e interoperabilidade, entre outros (TI Rio TV, 2017; TSIoT, 2020). Adicionalmente, sistemas de IoT devem estar em conformidade com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), sancionada no Brasil em 14 de agosto de 2018, e, caso necessário, com as leis internacionais de outros países, como a GDPR (General Data Protection Regulation), regulamentação criada pela União Europeia que entrou em vigor em 25 de maio de 2018. Em relação à Educação, um grande desafio é o de disponibilizar os benefícios da IoT, de forma ampla, para toda a rede pública brasileira.

Para acompanhar a esperada revolução que a IoT vai provocar no Brasil, busque por estatísticas atualizadas sobre quantidade estimada de Coisas conectadas, mercado, faturamento e empresas, entre outros indicadores. Faça um paralelo com outros países e fique atento: até estatísticas muito citadas se desatualizam! Mantenha-se atualizado também por meio de iniciativas brasileiras que agregam profissionais e empresas do ramo, como o Forum Brasileiro de IoT e o Tudo Sobre IoT.

2 Conceitos: Entendendo a Internet das Coisas e os objetos inteligentes

Internet das Coisas remete à ideia de que a internet, que até então conectava pessoas por meio de computadores, passa também a conectar coisas. “Coisas”, no caso, está associada à ideia de objetos diversos, como a geladeira, o micro-ondas e o carro autônomo e, se pensarmos numa escola, a carteira, o uniforme e o sino que avisa a hora do recreio. No entanto, esse conceito é bem mais amplo e ainda está sendo formado e discutido. Para entendê-lo melhor, vamos rapidamente voltar no tempo.

Em 1988, Mark Weiser, então diretor do Computer Science Laboratory da Xerox PARC, cunhou o termo “Computação Ubíqua”. Três anos depois, ele publicou um artigo visionário na revista Scientific American, que é um marco até hoje: “The Computer for the 21st Century” (WEISER, 1991). Segundo Weiser, a computação ubíqua é a 3ª Era da Computação. A 1a Era é a dos mainframes, quando um computador de grande porte era usado por muitas pessoas de uma só vez, numa relação de 1 : n. Na 2a Era, passamos a ter um computador pessoal para atender, em princípio, a uma pessoa, agora numa relação 1 : 1. A 3ª Era, você deve imaginar, é aquela em que inúmeros dispositivos atendem a uma pessoa, e a relação muda para n : 1. Já vivemos isto: celular, computador, tablet e e-reader são dispositivos computacionais que permeiam nosso cotidiano.

Artigo visionário de Mark Weiser
publicado na Scientific American em 1991

Para Weiser, a Era da Computação Ubíqua também abrange objetos do nosso cotidiano que deixam de ser inertes e passam a ter comportamento, tornando-se assim objetos inteligentes (smart objects): a geladeira avisa quais mantimentos devem ser comprados; o micro-ondas esquenta a comida na hora estabelecida para o jantar; o carro autônomo sabe ir sozinho até o destino; o porta-retratos recebe fotos dos filhos que estão viajando; a cadeira reclama quando você está sentado com a coluna torta. Na visão de Weiser, esses objetos sentem o ambiente, reagem quando necessário, estão conectados em rede, existem em grande quantidade, estão dispersos no ambiente, são baratos e discretos (não aparentam ter computação embutida nem são intrusivos).

Por serem inúmeros objetos e por estarem à nossa disposição quando necessitamos deles, Weiser usou a palavra “ubíquo” para nomear essa era. Ubíquo é sinônimo de onipresente, um termo mais conhecido quando associado a Deus: diz-se que Deus é onipresente porque ele está em todos os lugares simultaneamente. De forma análoga, a ideia da Computação Ubíqua é a de uma computação que está em todos os lugares, tanto porque podemos carregar um determinado objeto conosco, como por eles já estarem no local e no momento em que forem necessários. Você já parou para pensar o quanto a “lâmpada” é ubíqua? Não carregamos lâmpadas para iluminar cada cômodo em que entramos. Ao contrário, em cada cômodo já há uma lâmpada nos esperando para ser acesa. Da mesma forma, a geladeira está na cozinha, o escorrega está no parquinho e a mesa de conferência está no auditório porque, em função de onde estamos, queremos realizar determinadas atividades e assim demandamos objetos que tenham funcionalidades específicas para nos atender naquele local.

CINECLUBE: Os Jetsons // Harry PotterOs Jetsons está disponível no YouTube; Harry Potter também está disponível no YouTube.

Veja Os Jetsons, a divertida e inspiradora animação da Hanna Barbera! Lançada em 1962 e relançada na década de 1980, a série Os Jetsons vislumbrou um futuro em que o cotidiano era permeado por comodidades tecnológicas: faxineira robô, múltiplas telas nos ambientes, carro voador, videoconferência, livros num chip, máquina para se vestir, entre outras maravilhas. Mas não é só na ficção científica que o futuro é vislumbrado. Pura magia ou tecnologia? Nas histórias de Harry Potter, somos apresentados a objetos que só existem no mundo dos bruxos, como varinha mágica, capa da invisibilidade, mapa do maroto, pó para aparatar (teletransporte), vassoura voadora, espelho do desejo e relógio dos Weasleys (diz onde cada membro da família está). Identifique na vida da família Jetson ou no mundo do Harry Potter quais recursos tecnológicos ou magias concretizam objetos e ambientes inteligentes da IoT. Quais já existem ou podem ser realizados num futuro próximo? Como você compara a visão da ficção com o que acontece na realidade?

Com esse cenário da Computação Ubíqua já vislumbrado, o termo “Internet das Coisas” foi cunhado em 1999 por Kevin Ashton, cofundador do Auto-Id Center, um centro para criação de um sistema de identificação de bens por RFID (Radio Frequency IDentification [ou idenficação por radiofrequência]). Ashton descobriu que produtos da empresa para a qual ele trabalhava não estavam disponíveis nas lojas devido a problemas logísticos em seus processos. Assim, o termo “IoT” nasce da observação de que as pessoas têm limites e de que elas não são suficientes para agregar o imenso volume de informações (úteis) sobre as inúmeras coisas do nosso mundo físico (ASHTON, 2009). No conceito de IoT está a ideia de que cada produto manufaturado tenha uma identificação única no mundo e que, dessa forma, ele possa ser reconhecido, localizado, monitorado, consultado, controlado e capacitado a se comunicar desde sua criação até seu descarte ou destruição. A solução do Auto-ID Center para fábricas reduzirem desperdícios, perdas e custos foi automatizar a coleta de informações de cada produto manufaturado com uso de etiquetas RFID, sensores e dados compartilhados via internet. Automatização é, assim, uma questão que está na origem da IoT.

A partir desse cenário inicial para a Indústria, surgiram outras aplicações em que inúmeros sensores são dispersos num dado ambiente para monitorá-lo, como as já mencionadas casa, agricultura e cidade inteligente. Assim, além de objetos inteligentes vislumbrados para a era da Computação Ubíqua, temos também os ambientes inteligentes que, por sua vez, se tornaram os cenários típicos que exemplificam e caracterizam o que é a Internet das Coisas.

Entre diferentes definições do que é IoT, destacamos aqui a conceituação formal e técnica do ITU (International Telecommunication Union) estabelecida na Recomendação ITU-T Y.4000/Y.2060, específica para a Internet das Coisas. Para o ITU, a IoT acrescenta à dimensão de “Anytime communication” e à de “Anyplace communication”, a dimensão de “Anything communication”, pois a IoT inclui a comunicação entre coisas e entre coisas e pessoas. A Internet das Coisas é então definida como

[…] uma infraestrutura global para a sociedade da informação, possibilitando serviços avançados pela interconexão de coisas (físicas e virtuais) baseada em tecnologias de comunicação e informação interoperáveis já existentes ou em evolução.
(ITU, 2012, p. 1).

A IoT inclui uma terceira dimensão:
a da Comunicação entre quaisquer Coisas

Coisas são objetos do mundo físico ou virtual que podem ser identificadas e integradas a uma rede de comunicação e que têm informações associadas a elas (ITU, 2012, p.1). Confira também no site do IERC (European Research Cluster on the Internet of Things) uma definição mais detalhada de Internet das Coisas e em Meira (2007) uma abrangente e interessante definição de Coisa. Neste capítulo, nosso foco é em Coisas físicas.

Até aqui exemplificamos Coisas como sendo equipamentos computacionais, como celulares e tablets, e objetos do cotidiano que ganham computação embarcada, como a carteira, o bebedouro ou a lixeira. No entanto, enfatizamos que uma Coisa também inclui seres animados ou inanimados, como uma pedra na beira do rio, o caju que caiu na areia, uma onça andando na floresta ou mesmo você. Partes de Coisas também são potenciais Coisas: por exemplo, interessa à indústria frigorífica monitorar cada corte de carne desde o nascimento do boi até essa carne ser consumida no churrasco de fim de ano da escola.

Você também pode imaginar uma aplicação onde a Coisa é uma determinada área, como um trecho de um rio, um campo de futebol ou o box do banheiro. Adicionalmente, repare que, entre os diferentes objetos ao nosso redor temos ar, o vazio, e o vazio também pode ser uma Coisa. Complicou? Visualize então um volume cúbico imaginário de 2 m de lado localizado no centro de um salão, no cruzamento de 2 estradas, antes do portão da escola ou dentro d’água, logo abaixo de uma cachoeira. Esse espaço vazio pode ter alguma importância, e por exemplo, ao se identificar que algo adentrou naquele espaço, uma ação é disparada. Estranho? Veja em vídeo como espaços vazios numa sala foram utilizados em projetos de 2 grupos de alunas de Design da ESDI/UERJ para criar varinhas mágicas e um instrumento musical invisível.

Já vimos que é possível tornar qualquer Coisa física como uma Coisa da IoT. No entanto, o que é necessário para que algo seja considerado uma Coisa da Internet das Coisas? Meira (2017) caracteriza Coisas, em seu sentido amplo, como “dispositivos que têm, em alguma intensidade, as capacidades de Computação, Comunicação e Controle simultaneamente”.

Assim, se não há sensores e atuadores que confiram a esse dispositivo a capacidade de Controle, então o dispositivo é um sistema computacional em rede (porque tem Computação e Comunicação, como uma rede social e um sistema de compra online de ingressos). Se o dispositivo não tem capacidade de Comunicação, então ele é um sistema computacional de controle (porque tem Computação e Controle, como um sistema controle de temperatura de ar-condicionado e um sistema de controle de altitude de aviões). Por fim, se o dispositivo não possui capacidade de Computação, então ele se configura como os antigos sistemas de telemetria, capazes de fazer medições a distância sem uso de computador (porque tem Comunicação e Controle, como um sonar ou um sistema de medição de dados climáticos nos balões meteorológicos). Você por acaso já pensou nos diferentes sistemas que você conhece e quais dessas três características eles possuem?

3 Aplicações: Usando objetos inteligentes e Internet das Coisas na educação

Nesta seção, apresentamos cinco exemplos que ilustram o potencial da IoT na educação, bem como questões para as quais queremos chamar sua atenção. Três são exemplos reais de objetos inteligentes: Sifteo Cubes, Tapetes Musicais Inteligentes e Voz da Arte. Os outros dois são exemplos imaginados de ambientes inteligentes: Escola Inteligente e Kit IoT Estudante. Para conhecer outros projetos na área acadêmica, uma dica é iniciar suas buscas pela já mencionada revisão sistemática de literatura de Kassab e colaboradores (2019).

Sifteo Cubes

O Sifteo Cubes é um conjunto de pequenos blocos inteligentes nos quais são carregados diferentes jogos e aplicações. Cada bloco tem 4 cm de lado, uma tela sensível ao toque, sensores de movimento, comunicação wi-fi e capacidade de identificar a proximidade de outras peças a cada um de seus lados. Fazer manipulações típicas num objeto como um bloco, tais como mover, chacoalhar, inclinar, empilhar e tocar na tela, bem como organizar, agrupar e ordenar os blocos, dispara diferentes ações. Por exemplo, chacoalhe um bloco para sortear um número; empilhe os blocos para fazer “cair” a imagem do bloco de cima no de baixo; aproxime um bloco do outro e as fotos na tela de cada bloco se fundem. Aplicações nas quais as peças exibem letras, números e sinais das operações básicas são exemplos de uso dos Sifteos para a aprendizagem de ortografia e aritmética.

O quanto de molho você quer no seu hamburger?
O brinquedo Sifteo Cubes ilustrou o grande potencial de brinquedos educativos
compostos de um conjunto de objetos que interagem uns com os outros.

Cada bloco do Sifteo ilustra bem um objeto inteligente, na medida em que ele contém todas as cinco características ISDAN desse tipo de objeto (LÓPEZ et al., 2011). Cada bloco está:

• ciente de seu ambiente e estado (S – Sensing: Sensoreamento) por meio dos sensores de movimento e de toque;
• é capaz de tomar decisões e assim participar no controle de outros dispositivos e sistemas (D – Decision: Decisão) por meio do programa que é nele carregado;
• é capaz de atuar no mundo alterando seu próprio estado ou o de outro objeto (A – Actuating: Atuação) quando modifica o que aparece na sua tela e interfere no que aparece na tela dos outros blocos;
• recebe e fornece informação à rede (N – Networking: Rede), pois se comunica com os demais blocos e com o site da empresa via computador; e, finalmente,
• tem uma identificação única ou armazena qualquer outro dado relevante (I – Identification: Identificação), pois precisa ser reconhecido como um objeto único para poder se comunicar com os demais blocos.

Cada bloco também contém as dimensões de Computação, Comunicação e Controle que o caracterizam como uma Coisa da IoT segundo Meira (2017).

O artefato Sifteo Cubes chegou a ser premiado e comercializado em 2011, mas foi descontinuado, e seu código foi disponibilizado. Apesar disso, vale a pena ver o vídeo de como ele funciona. Esse sistema mostrou o grande potencial dos objetos interativos para uso em geral e para a Educação em particular. Vários brinquedos exploram a ideia de manipular diferentes peças que sentem o ambiente, percebem seu posicionamento em relação às outras, se comunicam e interagem entre si e com computadores, celulares e tablets ou com a rede. Boa parte deles é voltada para o próprio ensino de Computação, mas também para o ensino de Eletrônica, Robótica e Física. Divirta-se descobrindo o Cubetto, o Kibo, o Ozobot e o ClicBot!

Tapetes Musicais Inteligentes

Vamos fazer música com as próprias mãos?

Então, pés nos tapetes!

Estudantes em grupo aprendem conceitos de Música com os Tapetes Musicais Inteligentes (TMI),
trabalho de Thiago Marcondes Santos

Esse é um artefato didático concebido para o ensino de música em escolas do Ensino Fundamental, mas que não se restringe a esse ambiente (SANTOS; PIMENTEL; FILIPPO, 2016). A proposta do TMI é a de ser um instrumento musical em que o estudante aprende música por meio do próprio corpo, da colaboração com os colegas e sem precisar despender muito tempo e esforço na aprendizagem da técnica de execução de um instrumento. O artefato compõe-se de um computador, cabos, tapetes (quadrados de EVA [espuma vinílica acetinada] de 40 x 40 cm) e uma placa capaz de detectar quando há contato físico entre duas pessoas. No TMI, cada par de tapetes é associado a um som: quando dois alunos, cada um sobre um tapete diferente, encostam um no corpo do outro, um circuito elétrico ligado ao computador pela placa é fechado. Um software no computador identifica, pelo circuito, em qual par de tapetes estão os alunos, e assim faz tocar o som correspondente a esse par. Usando vários pares de tapetes, os estudantes dispõem de diferentes sons para executar, compor e improvisar músicas em grupo.

Na classificação de López e colaboradores (2011), o TMI é um SAD, pois esse objeto inteligente está:

• ciente de seu ambiente e estado (S – Sensing) porque detecta, para cada par de tapetes, se há contato físico entre dois alunos;
• é capaz de tomar decisões (D – Decision) porque, a partir da entrada, sabe quando e qual arquivo de som deve tocar; e
• é capaz de atuar porque dispara um som interferindo no ambiente (A – Actuating).

O TMI não dispõe das duas outras características: não recebe e nem fornece informação à rede (N – Networking) e não tem uma identificação única nem armazena qualquer outro dado relevante (I – Identification), pois não se comunica com outros objetos ou com a rede. Para López e colaboradores (2011), bastam pelo menos duas das cinco características ISDAN para um objeto ser considerado inteligente, embora nem todas as combinações sejam possíveis.

Diferentemente do Sifteo Cubes, que foi criado com a proposta de ser um dispositivo computacional, o TMI parte de um objeto já existente para transformá-lo num objeto inteligente: um conjunto de tapetes inertes, associado a um hardware e um software embarcados, adquire um comportamento por meio do qual podemos interagir com ele.

Observe que o TMI condiz com o cenário da Computação Ubíqua, mas, uma vez que nessa versão ele não possui a dimensão de Comunicação (não se comunica com outros tapetes nem faz uso de uma rede ou da internet), ele, em princípio, não faz parte da Internet das Coisas. Isso é um problema? Não. Esses objetos têm tanto potencial de apoiar diferentes atividades das nossas vidas e, em particular, aquelas relativas à educação, quanto os objetos mais afinados com o conceito original de Internet das Coisas. Assim, neste capítulo, consideramos Coisa de forma mais ampla, ou seja, como um objeto inteligente, que independe de estar ligado ou não à internet.

Incluir objetos inteligentes em nossos projetos e reconhecer características que eles eventualmente não possuem nos instiga a pensar em novas oportunidades. O TMI, que já está conectado à internet na sua nova versão, pode, por exemplo, ser capaz de possibilitar a colaboração entre grupos e de disponibilizar áudios de uma aula para alunos e professores de outras turmas.

Voz da Arte

A Pinacoteca de São Paulo, em parceria com a IBM e com a Olvigy, tornou interativas sete de suas obras por meio do projeto Voz da Arte. O visitante do museu interage com elas fazendo perguntas e recebendo respostas da obra com base no Watson, o projeto de inteligência artificial da IBM. Basta ao visitante colocar um fone de ouvido e pendurar um celular no pescoço. O celular irá saber por onde o visitante anda; identificar que a obra interativa está naquela sala; “ouvir”, reconhecer e aprender novas perguntas; decidir-se pela resposta; e retornar a resposta ao alto falante.

O interesse da Pinacoteca de São Paulo foi, a partir de uma situação tão comum como a de uma conversa individual e intimista (só você escuta a resposta), atrair e integrar um público que vai pouco ou que nunca foi ao museu. As perguntas podem ser sobre a obra em si, como “Em que ano foi feita esta obra?”; referirem-se ao conteúdo do que é mostrado na obra: “Por que você está chorando?”; ou que relacionem a obra e o visitante: “Você é flamenguista como eu?”.

Bom dia! Está muito quente aí hoje?

O que tem ali atrás do prédio?
Obras de arte tornadas interativas
na Pinacoteca de São Paulo

Cada obra de arte pode ser vista como um objeto inteligente, uma vez que ela passa a ter um comportamento que possibilita ao visitante do museu interagir com ela, no caso, por meio de um celular. Assim, para cada obra:

• sua identificação (I – Identification) é dada pela sala do museu onde ela está;
• a entrada de dados (S – Sensing) é realizada por um toque no celular a cada nova pergunta que se quer fazer;
• a saída (A – Actuating) é ouvida no alto-falante; e,
• via rede (N – Networking),
• o Watson é responsável por decidir a resposta à pergunta feita pelo visitante (D – Decision).

Diferentemente dos blocos Sifteo, que têm toda a computação embutida no bloco, e do TMI, cujos pisos EVA estão ligados ao computador, a obra de arte não tem computação fisicamente acoplada a ela. Vemos por esses três exemplos que, independente do hardware e do software para entradas, saídas, identificação, comunicação e tomada de decisão estarem próximos ou afastados dos objetos físicos, ainda assim, eles são considerados objetos inteligentes. Observe também que, no caso das obras de arte, diferentes hardwares (celulares de cada visitante) tornam interativo um mesmo objeto (um dos quadros) e o mesmo hardware (celular de um único visitante) torna interativos diferentes objetos (os diferentes quadros).

A visibilidade do hardware associado ao objeto depende das tecnologias disponíveis, decisões de projeto e de implementação. Uma tendência, contudo, é que a tecnologia se torne cada vez mais discreta e invisível, como proposto por Weiser e Brown (1995). A própria orientação dada pela equipe da Pinacoteca é de que, para interagir com a obra, não é necessário segurar o celular: pendurando-o no pescoço e liberando assim suas mãos de segurá-lo, o visitante se aproxima mais da experiência de conversar com a obra de arte sem intermediários.

Assim como essas obras, diferentes objetos podem passar a falar sobre si e conversar com as pessoas, o que tem grande potencial de aplicação. No contexto educacional, um estudante da escola técnica, em vez de ler manuais, pode conversar diretamente com a serra de fita da oficina de carpintaria para aprender como ela funciona. Já o estudante de Medicina pode montar e desmontar um modelo físico do sistema digestivo, em que cada órgão faz uma demonstração de seu funcionamento, responde a perguntas e complementa informações dadas por outros órgãos. Em outro cenário, diferentes objetos sobre uma mesa, como óculos, caneta-tinteiro e relógio, contam passagens sobre a vida de uma pessoa, fazendo uma criança descobrir quem é aquele personagem histórico e seus costumes à época. Os mesmos objetos, em outra situação, podem servir para que a mesma criança se inspire na criação de uma história para sua aula de redação.

Escola Inteligente

Diferentes atividades de gerenciamento e manutenção de uma instituição educacional podem ser automatizadas a partir de sensores que identificam o que acontece no ambiente. Um exemplo é o da Universidade do Arizona, nos EUA, que já implementou soluções para seu  estacionamento e estádio, entre outros. Para fins ilustrativos, aqui apresentamos um exemplo hipotético, factível de ser realizado, adaptado de exemplos clássicos de IoT, como Casa e Edifício Inteligentes: o uso de sensores de luminosidade possibilita o acionamento econômico de lâmpadas e de persianas de forma a minimizar reflexos nos quadros escolares; sabendo-se a temperatura e a velocidade do vento em todas as salas, aciona-se a abertura de janelas, ventiladores ou ar-condicionado de forma a prover conforto e otimizar o consumo de energia; sendo notificada de engarrafamentos incomuns no entorno da escola, a tolerância ao atraso dos alunos pode ser revista; identificando-se a entrada e saída de mantimentos para a merenda ou de material de papelaria da secretaria, armários disparam a compra de itens que demandam reposição.

Por meio desse exemplo da Escola Inteligente, ressaltamos que, num sistema de IoT, sensores (entradas), processadores e atuadores (saídas) não ficam necessariamente localizados num mesmo dispositivo eletrônico, pois, dependendo do sistema, é conveniente que esses módulos sejam localizados em lugares físicos distintos. Várias configurações são possíveis.

Uma primeira configuração pode ser ilustrada com um poste inteligente. O sensor de luminosidade e o relé responsável por acender e apagar a lâmpada ficam localizados num dispositivo no próprio poste, enquanto a decisão de quando acender o poste é realizada remotamente em um computador na concessionária de energia para avaliar, por exemplo, se há real demanda de iluminação pela quantidade de pessoas que passam pelo local. Aqui o sensor e o atuador ficam juntos ao objeto (poste) e o  processamento ocorre num local central (um computador na concessionária).

Em outra configuração, dispositivos com sensores de fumaça nas salas de aula da escola enviam dados para um dispositivo central na nuvem que decide quando acionar remotamente um dispositivo que toca um alarme no corpo de bombeiros. Nesse exemplo, sensores, processador e atuadores ficam, respectivamente, em três locais distintos: escola, nuvem e corpo de bombeiros.

Uma terceira configuração é aquela em que um dispositivo com sensor de umidade e microcontrolador é colocado na horta da escola, enquanto o dispositivo que aciona a válvula que controla a água é colocado próximo à caixa d´água. Nesse caso, sensor e processador ficam juntos (na horta) e separados da válvula (na caixa d´água). Observe que estando o microcontrolador na horta, o processamento se dá “nas bordas” da rede e não num sistema central como nos exemplos anteriores. Aqui já adiantamos um ponto muito relevante em projetos de IoT: se o processamento (análise e tomada de decisão) ficará localizado na nuvem ou próximo dos sensores e atuadores.

No cenário em que sensores, processadores e atuadores estão espalhados em diferentes dispositivos num determinado espaço, não há foco em objetos inteligentes, mas no ambiente em si. Aqui, é a Escola que se torna inteligente. Ambientes como a casa, a cidade, a agricultura, a indústria e a escola inteligente são gerenciados com base no monitoramento por meio de sensores, configurando-se como cenários típicos de aplicações baseadas em redes de sensores sem fio (RSSF [ou WSN – wireless sensor networks]). Vale a pena saber mais sobre essa área que promoveu avanços na automação residencial e industrial (SANTOS et al., 2016a) e fundamentou tecnologicamente a Internet das Coisas.

A Escola Inteligente que imaginamos tem sua função de gerenciar e manter a operacionalidade da escola, o conforto ambiental e sua eficiência energética, mas, num ambiente educacional, em vez de esconder seus detalhes, o sistema pode ser aproveitado como recurso didático em si. Expor os dados dos diferentes sensores da escola aos alunos revela as condições do ambiente em que eles vivem, tornando essas informações mais relevantes para eles do que aquelas contidas, por exemplo, em exercícios com dados dissociados do seu contexto. Entender quais e quando ações devem ser executadas, como apagar a luz, ligar o ar-condicionado, regar o solo da horta, é um aprendizado de como atuar no mundo. Conhecer o algoritmo de tomada de decisão, ou mesmo desenvolver um novo algoritmo, possibilita ao aluno aprender o que fazer em determinadas condições. Monitorar e analisar dados ao longo de um período possibilita ao aluno perceber variações e, eventualmente, melhorar o algoritmo de tomada de decisão ou propor a inclusão de sensores e atuadores para coletar novos dados de entrada ou para prover novas formas de saída.

Enviar dados para um sistema que coleta dados semelhantes de outras escolas possibilita uma visão e gerência mais global do que se passa numa dada região e de como processos podem ser otimizados em larga escala. Por exemplo, dados de temperatura corporal e do tipo de tosse (que ganhou importância a partir da pandemia em 2020) combinados à quantidade de falta de alunos, professores e funcionários podem revelar o surto de uma doença na região e, assim, alertar os órgãos de saúde da cidade para que providências sejam tomadas.

Kit IoT Estudante

Esse é outro exemplo hipotético de sistema de IoT para apoiar o aluno no ambiente escolar. No sistema Kit IoT Estudante, cada aluno recebe um kit composto de objetos inteligentes, como uma pulseira, uma mochila, uma camisa, um tênis, um estojo, cadernos e livros. Esses objetos pessoais conversam e interagem com objetos de uso comum da escola: carteira, mesa, quadro, mural, bola e violão.

Na Computação Vestível (wearable), vestuários como relógio, camisa ou tênis identificam a entrada, a saída e a movimentação do aluno na escola; sua proximidade com colegas e professores; sua disponibilidade de falar com alguém; seu interesse em responder a uma pergunta feita pelo professor; os dados biométricos da sua corrida na aula de Educação Física; e se ele está com febre. Por meio de wearables também é possível que o estudante interaja com colegas, professores e funcionários da escola através de mensagens e alertas.

Vamos tirar uma dúvida do nosso projeto com o Brendan? Onde será que ele está?

A mochila do Kit Estudante avisa, por exemplo, se o material esperado para as aulas daquele dia está completo ou se falta algo; se o estudante colocou o livro do amigo por engano na sua mochila; se ele deve levar o guarda-chuva naquele dia; se há uma autorização para o responsável assinar; e se o peso do que o aluno carrega ultrapassou os 10% recomendados. Os conteúdos de livros e cadernos são identificados e associados a tablets, celulares e e-readers, facilitando o estudo em diferentes mídias. Material escolar, mochila e sala de aula podem conversar entre si para descobrir onde um livro emprestado da biblioteca foi perdido ou de quem é aquele estojo esquecido.

No Kit IoT Estudante, dados são coletados para apoiar o aluno em suas atividades por meio da organização de seus afazeres, da comunicação com colegas, professores, funcionários e pais, e de atividades envolvendo sua aprendizagem em si. Nesse exemplo do Kit IoT Estudante, ressaltamos a possibilidade de Coisas falarem com Coisas, o que é conhecido pela sigla T2T (Thing To Thing).

Além disso, também ressaltamos que um objeto de uso geral pode ser associado a um objeto pessoal: a carteira, sendo um objeto inteligente compartilhado, tem um comportamento genérico de avisar para qualquer aluno que sua postura não está boa. Porém, quando o aluno está vestindo uma roupa que o identifica, a carteira inteligente é capaz de fornecer um alerta personalizado. Os dados trocados entre a carteira e sua roupa formam um histórico sobre o sentar daquele aluno que é armazenado na rede e analisado com base em técnicas de Inteligência Artificial, o que pode gerar um alerta para o professor e para os pais. No âmbito escolar, dados da postura de todos os alunos podem revelar um padrão de mau hábito ao se sentar que necessite ser trabalhado numa atividade especial sobre sistema ósseo e doenças de coluna, por exemplo, nas aulas de Educação Física e de Ciências.

DEBATE: Qual o papel da IoT para possibilitar novas práticas e novos espaços para a educação?

Os exemplos mostrados até aqui envolveram (re)pensar objetos e ambientes típicos de uma escola e imaginar como eles podem ser tornados inteligentes. Outra forma de refletir é se perguntar como a IoT apoia, possibilita e potencializa uma escola (radicalmente) diferente da que existe hoje. Qual o papel da IoT em fazer emergir novos espaços de aprendizagem, novas práticas pedagógicas, novos recursos didáticos, novas interações com a região onde a escola se encontra, novas formas de integração entre alunos, professores e demais atores? Quais os potenciais problemas advindos do uso dessa tecnologia? Para se inspirar, conheça “o melhor jardim de infância do mundo” que, constituído por uma cobertura oval vazada e sem paredes, propõe uma nova forma de transformar a vida das crianças.

4 Tecnologias habilitadoras: os blocos construtivos da Internet das Coisas e dos objetos inteligentes

Uma série de tecnologias possibilitou ou potencializou o surgimento da IoT e dos objetos inteligentes. Entre elas, a miniaturização dos dispositivos eletrônicos facilitou seu uso embarcado; memórias baratas e de alta capacidade possibilitaram o uso em diversos dispositivos; RFIDs tornaram viável a identificação automática de dispositivos; a comunicação de objetos partiu de protocolos de redes sem fio já bem desenvolvidos;  IA e Big Data apoiam o tratamento de dados e a tomada de decisão; e novos materiais, como displays flexíveis e tinta condutiva, abrem o leque de oportunidades e instigam novas ideias, entre outras .

Baseado nas características propostas por López e colaboradores (2011), apresentamos a seguir as tecnologias associadas a um objeto inteligente: processamento, entradas e saídas, identificação e comunicação. Lembramos aqui que um objeto inteligente não precisa ter integralmente todos esses recursos: por exemplo, ele pode não ter sensores (porque recebe entradas de outro objeto), não ter atuadores (porque envia dados de saída para outro objeto), ou não ter módulo de comunicação (porque opera de forma independente de outros objetos e de uma rede). Observe também que os circuitos eletrônicos podem estar fisicamente acoplados ou embutidos a um objeto específico do cotidiano (como a carteira, o quadro-negro e o ônibus escolar) ou funcionarem como um dispositivo eletrônico dissociado de um objeto (como uma caixinha com sensores colocada no corredor ou teto da escola para sensoriar o ambiente).

Acrescentamos também outra característica para a apresentação das características dos objetos inteligentes: armazenamento e processamento dos dados coletados em projetos de IoT. Ressaltamos que, neste capítulo, o foco está naquilo que diferencia a IoT de outros tipos de sistemas computacionais: tornar inteligentes objetos e ambientes. Soluções para IoT relativas a armazenamento, tratamento e análise de dados e tomada de decisão, que Cunha (2017, p.15) denomina Analytic of Things (Análise das Coisas), fogem ao escopo deste capítulo por já serem abordadas em áreas específicas como Inteligência Artificial e Big Data.

Processamento: como eu, objeto, sei o que fazer?

A essência de um objeto inteligente está na sua capacidade de ter um comportamento que o faça sentir, decidir e (re)agir no ambiente. Esse comportamento é determinado pelo software que, por sua vez, está baseado em um hardware.

Criada em 2005, a mais famosa solução de hardware e software para projetos de IoT é o Arduino, uma plataforma de eletrônica aberta que justamente esconde as complexidades da eletrônica a fim de facilitar o desenvolvimento de dispositivos computacionais para pessoas que não têm formação em engenharia e computação. A plataforma é composta de uma placa de hardware, um IDE (integrated development environment [ou ambiente de desenvolvimento integrado]) e uma linguagem de programação. A placa vem com um microcontrolador, entradas e saídas analógicas (saída PWM), entradas e saídas digitais,  interface serial/USB e diferentes opções de alimentação. O IDE é usado tanto para você escrever seu programa quanto para carregá-lo no microcontrolador. Existem diferentes variantes de placas e de módulos adicionais (shields) com hardware específico para determinadas finalidades, como wi-fi, áudio e uso em roupa. Procure as versões mais recentes de placas e de shields em Arduino quando for fazer seu projeto.

Solte sua imaginação na hora de fazer seu projeto!
Existem diversos modelos de placas do Arduino para dar conta da sua criatividade!

A partir de um programa, o Arduino lê dados de entrada, processa esses dados, aciona saídas e se comunica com o computador. Por exemplo, imagine que uma escola tem uma horta que não seja regada nos fins de semana. Uma “torneira inteligente”, feita com base no Arduino, pode coletar dados de um sensor de umidade para detectar se a terra está seca e usar uma válvula eletromecânica, na própria torneira, para liberar a água de um recipiente. O Arduino também se comunica via rede wi-fi para informar para um grupo de alunos que é hora de encher esse recipiente ou para mostrar um gráfico que associa as condições da terra à temperatura e à incidência de sol e chuva ao longo de um bimestre escolar.

Embora pioneiro, o Arduino não é a única opção para a IoT. O Raspberry Pi, comercializado a partir de 2012, é uma solução que implementa um microcomputador de baixo custo. Uma placa de Raspberry Pi tem um microprocessador, entradas e saídas digitais, saídas analógicas (PWM), leitor de cartão de memória para o sistema operacional, conexão wi-fi e Bluetooth, além de conectores diversos, como USB, Ethernet, HDMI e câmera.

Quer fazer um computador pequeno e diferente?
Coloque a mão na massa no Raspberry Pi!

Como a solução do Raspberry Pi é baseada num microprocessador e o Arduino num microcontrolador, há diferenças que devem ser observadas. No Arduino, um programa é carregado no microcontrolador e não há um sistema operacional para controlar sua execução; já no Raspberry Pi carrega-se um programa num dispositivo de armazenamento (por exemplo, na memória Flash), que é executado pelo sistema operacional instalado na placa, sujeito, portanto, a todas as regras e controles de execução típicos de um sistema operacional. Enquanto o Arduino é projetado para facilitar nosso trabalho com sensores e atuadores analógicos e digitais, o Raspberry Pi tem foco na conexão de periféricos digitais, demandando soluções adicionais para se trabalhar com entradas analógicas. Por outro lado, ao contrário do que ocorre no Arduino, no Raspberry Pi é possível conectar diretamente periféricos como teclado, mouse, monitor e fone de ouvido; além disso, no Raspberry Pi as conexões de rede e todo o suporte de um sistema operacional e de bibliotecas já estão disponíveis.

Dessa forma, projetos de IoT que demandam mais processamento e memória e maior complexidade são mais adequados para serem desenvolvidos com o Raspberry Pi, enquanto o Arduino é indicado para projetos mais simples e que incluem entradas e saídas analógicas. Por exemplo, na horta da escola, o Arduino é mais adequado para capturar os dados de sensores de umidade, temperatura e luminosidade porque ele possui entradas analógicas, enquanto o Raspberry Pi é mais adequado para enviar notificações aos alunos via rede wi-fi e traçar gráficos a partir dos dados coletados, pois ele já inclui suporte a esses recursos. Arduino e Raspberry Pi atendem a demandas distinas, de modo que é possível, e até aconselhável em alguns casos, combinar o uso desses diferentes tipos de placas em projetos mais complexos.

Arduino e Raspberry Pi: novos recursos/ferramentas educacionais

O Arduino e o Raspberry Pi foram criados para fins educacionais. Nascido no Instituto de Design de Interação de Ivrea (Itália), o Arduino foi concebido para, inicialmente, possibilitar que alunos, especialmente de Design e Arte, aprendessem eletrônica e programação básicas e que pudessem prototipar seus projetos com rapidez e de forma autodidata. Já o Rasbperry Pi foi criado para promover o estudo da Ciência da Computação em escolas e recuperar a “alegria de aprender computação”. Seus criadores, na sua maioria oriundos da Universidade de Cambridge, optaram por desenvolver uma placa de baixo custo, já que um dos objetivos do Raspberry Pi era possibilitar que cada aluno na Inglaterra pudesse ter seu próprio computador, numa ideia semelhante à do movimento OLPC – One Laptop Per Child, e que essa solução também pudesse ser usada em países em desenvolvimento.

Complementando as plataformas de hardware, linguagens como Processing, Scratch e Swift foram criadas para facilitar a entrada de não profissionais no mundo da programação. Além disso, uma série de kits educacionais de eletrônica, como para montagem de robôs, está disponível.

Todas essas iniciativas promovem a prática do DIY e a cultura Maker, importantes tanto na aprendizagem de conteúdos quanto na experiência do pensar e fazer projetual, na vivência do trabalho colaborativo e multi/interdisciplinar e na percepção e autoconfiança do indivíduo de que ele é capaz de concretizar suas ideias. Nesse contexto, confira o projeto Rio Mozilla Club, que, transformando as LAN houses em espaços Maker, busca que “as pessoas aprendam a produzir conteúdo ao invés de somente consumi-lo” (AGUSTINI; NICOLAU; YACCOUB, 2017). Confira também o Jewelbots, uma pulseira com LEDs integrada a redes sociais e desenvolvida especialmente para incentivar meninas a aprenderem a programar.

Além do Arduino e do Raspberry Pi, um mundo de novas soluções de hardware e software para IoT surgem para facilitar ou focar um aspecto específico de projeto. Atualmente já é comum encontrarmos placas que combinam um microcontrolador, um conjunto de sensores e uma ou mais soluções para conexão a uma rede sem fio, reduzindo assim a necessidade de conexões externas à placa, como você pode ver no vídeo “O poder das novas tecnologias em suas mãos” (2021) no canal do Youtube do Tudo Sobre IOT. Uma boa forma de se manter atualizado em relação a essas tecnologias é simplesmente buscar o que está sendo vendido nas lojas especializadas. Por exemplo, você vai encontrar o Makey Makey, que tem a característica singular de possibilitar que o acionamento de entradas digitais seja feito com materiais pouco convencionais em circuitos elétricos como massa de modelar, água, grafite, flores, frutas e corpo humano. O projeto Tapetes Musicais Inteligentes é baseado no Makey Makey. Você vai ver que não há novidades somente para o “processamento” do seu projeto; e encontrará diversos materiais alternativos, como fios na forma de linhas e tecidos condutivos, especialmente úteis para o uso com wearables, e tintas para se desenhar circuitos e pintar paredes e objetos! Você vai ver que se manter atualizado nesse mundo Maker é também muito divertido e que sua criatividade será sempre instigada pelas novidades lançadas a todo tempo!

Inspire-se e solte sua criatividade!
Exemplos de uso da placa Makey Makey.

Entradas e saídas: o que acontece à minha volta? Quero agir no mundo!

Um aspecto fundamental de um objeto inteligente é sua capacidade de se relacionar com o ambiente. Para tal, entradas analógicas e digitais são usadas junto ao microcontrolador. Sensores oferecem várias possibilidades de entradas de dados para o objeto inteligente “sentir” o que acontece:

• Consigo próprio: onde estou? Estou em movimento? Girei muito rapidamente?
• Com o ambiente em que ele está: qual a temperatura, a pressão, a luminosidade do ambiente ao meu redor? Consigo detectar alguma cor, som, cheiro, fumaça, gás?
• Com atores aos quais ele está associado: qual o batimento cardíaco, a pressão arterial e o nível de glicose do idoso que me usa? Ele se move, quantos passos ele deu hoje? Por onde andou o gato que me veste? O que cheira o cachorro que me pendura no pescoço? Qual a velocidade da bicicleta onde estou acoplado neste momento?
• Com outros atores deste ambiente: existem outros objetos como eu à minha volta? Há objetos diferentes, animais e pessoas com os quais devo interagir? Quantos são, onde estão, eles se movimentam?

Você teve uma ideia genial de um artefato para sua aula?
Há muitos sensores para você realizar o seu projeto!

Além dos sensores, dados de entrada podem ser coletados a partir de chaves (liga/desliga) e botões (aperta/solta) e de dispositivos que proveem sinal digital, como teclado, mouse e joystick.

Outro tipo de entrada de dados é aquele obtido por diferentes tecnologias de reconhecimento, como as de impressão digital, íris, movimento dos olhos, face, expressões da face, gestos do corpo ou das mãos, e voz. O uso dessas tecnologias diminui ou elimina a dependência que temos de periféricos de entrada convencionais, como teclado e mouse, tornando mais naturalizada nossa interação com um objeto ou com outras pessoas por meio de objetos. Um grupo de alunos pode colaborar de forma mais integrada com o espaço físico se tiver as mãos livres para gesticular e segurar objetos e, também, se puder se movimentar em relação às outras pessoas. Por exemplo, uma criança pequena não precisa aprender a digitar se puder interagir por meio de voz com um artefato didático formado por um conjunto de robôs que simulem animais.

Além de saber o que ocorre à sua volta, os objetos inteligentes são capazes de prover saídas para o ambiente. LEDs, luzes, displays, telas, alto-falante, motores, relés e válvulas eletromecânicas são exemplos de dispositivos que o objeto inteligente controla para agir sobre o ambiente. Esses dispositivos de saída vêm sendo chamados de atuadores porque atuam no ambiente modificando-o; por exemplo, iluminando-o, introduzindo um som, fazendo um brinquedo se mexer. Vale ressaltar que o termo “atuador” originalmente está associado apenas a dispositivos que transformam algum tipo de energia em energia mecânica, por exemplo, para girar um ventilador, movimentar um pistão, deslocar uma peça, provocar uma vibração ou abrir uma válvula.

Você teve outra ideia genial de um artefato para sua aula?
Consulte os melhores atuadores para você realizar o seu projeto!

Outra forma de prover saída é por meio de conexão direta ou via rede a um determinado computador para que ele, por exemplo, projete vídeos que estejam ali armazenados. Saídas remotas também são possíveis: por exemplo, um objeto pode controlar, via rede, os motores de outro objeto.

Identificação: quem sou eu?

Você já parou para contar quantas coisas há à sua volta: no seu quarto, no restaurante, no ônibus, no campo? Já pensou quantos bois ou laranjas existem no mundo? Ou quantos objetos são produzidos diariamente: carros, antenas, flautas, enxadas, cadernos, guindastes, pacotes de biscoito, rolos de tecido, copinhos, vacinas, clips? Faça uma busca na internet pela quantidade média de objetos com os quais lidamos todos os dias e surpreenda-se!

Para podermos usufruir de tantas Coisas, devemos ser capazes de procurá-las e encontrá-las na rede em que elas estiverem. Para isso, é necessário que cada Coisa possa ser identificada em termos de um nome (um ID que a distingue de todas as outras Coisas) e de um endereço de rede (que possibilite localizá-la).

Existem vários esquemas de identificação que atribuem um ID a uma Coisa (AFTAB et al., 2020). Um desses esquemas é o EPC (Electronic Product Code [código de produto eletrônico]), um identificador que pode carregar informações como código da empresa, número serial e referência de localização. O EPC foi desenvolvido pelo Auto-ID Centre do MIT em 1999 e está intrinsecamente ligado à ideia de Internet das Coisas ali concebida. No cerne da proposta da Internet das Coisas, um identificador EPC é gravado numa etiqueta RFID para ser lido de forma automatizada, possibilitando que uma Coisa saiba falar sobre si mesma sem demandar intervenção humana.

RFID é, assim, a tecnologia mais amplamente associada à identificação de uma Coisa na IoT. Uma etiqueta RFID consiste de um chip com uma antena, amplamente utilizada em cartões de ônibus e comumente apresentada sob a forma de um adesivo que se cola num objeto. Etiquetas RFIDs são lidas por meio de um dispositivo leitor próprio e podem ser passivas ou ativas. As passivas são alimentadas pelo sinal de rádio emitido pelo leitor e só podem ser lidas; já as ativas têm alimentação própria e é possível tanto ler quanto gravar dados nelas.

O que você acha de colocar identificadores RFID em suas unhas…

…para ter seus dedos transformados em notas musicais?
Identificadores RFID no formato de grão de arroz são aplicados em unhas
no trabalho Beauty Technology (VEGA; FUKS, 2014)

Uma vantagem da tecnologia RFID é que, para se ler uma etiqueta RFID, basta que ela esteja dentro do alcance do sinal de rádio emitido pelo leitor. Por exemplo, leitores instalados na entrada da biblioteca do colégio identificam automaticamente a entrada e saída de livros, enquanto bens patrimoniais podem ser inventariados e rastreados espalhando-se leitores nos diversos ambientes escolares. Diferentes instituições já utilizam a tecnologia RFID para monitorar a entrada e saída de alunos da escola, uma aplicação controversa que vamos apresentar mais adiante. Mas até lá, solte sua imaginação! Que tal pensar num drone com um leitor de RFID achando e trazendo aquela bola que voou alto e se perdeu no matagal atrás do recreio?

Outra forma muito difundida de identificar uma Coisa e obter informações sobre ela é através da tecnologia amplamente utilizada dos códigos de barra uni ou bidimensionais, como o QRCode (Quick Response Code [código de resposta rápida]). Códigos de barra podem ser impressos ou disponibilizados em telas, não havendo a necessidade de serem comprados. Porém, leitores de código de barras ou câmeras são necessários para realizar o reconhecimento desses códigos: é preciso que o leitor “veja” direta e integralmente o desenho do código, o que torna a leitura automatizada mais difícil de ser realizada. Embora não ofereça tantos recursos quanto a tecnologia de RFID, os códigos de barra mantêm sua  aplicabilidade e podem ser utilizados em combinação com os RFIDs ou com outras tecnologias que dão suporte à identificação de produtos.

Em relação  ao endereçamento, são os endereços da versão 6 do protocolo IP (IPv6) que ganham destaque. O IPv6 oferece um espaço de endereçamento que parece ser suficiente, por muito tempo, para atribuir endereços únicos a tudo que quisermos identificar: são 2128 (340 seguido de 36 zeros), o que significa que cada uma das 7 bilhões de pessoas da Terra teria mais de 48 oitilhões (48 seguido de 27 zeros) de endereços para si própria [ou 48 vezes a quantidade estimada de estrelas visíveis no universo (1 septilhão – um 1 seguido de 24 zeros)] (Mundo Estranho, 2016). Ainda assim, é importante ter em mente que há uma infinidade de Coisas a serem endereçadas no mundo, inclusive as produzidas diariamente, e uma má política de atribuição de endereços pode causar desperdícios desnecessários, a exemplo do que ocorreu com o IPv4.

Comunicação e redes: como falo com os que estão à minha volta e com o mundo?

Imagine uma sala de aula em que todos os objetos e dispositivos computacionais fossem interconectados por uma rede cabeada. Seria um emaranhado interminável de cabos por todo o lado! Para evitar esse cenário, uma profusão de diferentes tecnologias de redes sem fio está à disposição para o desenvolvimento de sistemas IoT, como as redes de celulares e wi-fi. Redes sem fio também são úteis para conectar dispositivos enquanto eles se movem; para baratear custos de cabeamento na implantação da rede; e para situações em que não é conveniente ou viável usar cabos, como numa área do Pantanal ou da floresta Amazônica.

No entanto, a conexão de dispositivos da IoT demanda soluções de rede particulares. Na IoT, devemos levar em conta que objetos a serem interconectados têm recursos que variam muito quanto às suas características e capacidades. Por exemplo, um livro pode ser associado a um dispositivo composto apenas de um marcador RFID para poder ser identificado na rede, enquanto outro livro pode ser associado a um dispositivo capaz de reconhecer as digitais e as emoções na face dos leitores, bem como ler em voz alta seu próprio texto.

Adicionalmente, devemos considerar que dispositivos com sensores e atuadores precisam estar localizados nos lugares onde os dados são coletados e onde o ambiente é modificado. Esses lugares frequentemente se encontram distantes da infraestrutura computacional da instituição, são de difícil acesso e não disponibilizam acesso à energia elétrica, como em cima da caixa-d’água da escola, no topo da árvore no pátio do recreio, numa área de plantação agrícola, ou dentro de um rio. Assim, considera-se que estes dispositivos ficam “nas bordas” da rede, já que estão longe de um centro computacional ou da nuvem.

Também por essa localização afastada, os dispositivos de IoT frequentemente são alimentados por uma bateria. Daí surge um problema: imagine, por exemplo, você ter de recarregar diariamente as baterias que alimentam 1.000 sensores espalhados na sua escola! Por esse motivo, uma bateria deve ser feita para durar anos; os dispositivos eletrônicos devem operar em stand by e consumir um mínimo de energia; e os protocolos de rede devem garantir uma comunicação eficiente para evitar o desperdício de bateria.

Para termos soluções de comunicação na IoT, além da questão da economia de energia, é importante considerar a área a ser abrangida pela rede, a quantidade de sensores, o volume e a frequência de geração dos dados, entre outros. Prover endereçamento mais enxuto e identificar rotas de boa vazão também geraram a demanda de protocolos mais adaptados para dispositivos de IoT. Assim, protocolos de comunicação para a IoT nas diferentes camadas de rede vêm sendo criados e aprimorados, como o BLE, o ZigBee, o 6LoWPAN e o MQTT (SANTOS et al., 2016a).

Um cenário muito recorrente em IoT que demanda uma solução diferente da dos tradicionais wi-fi e rede de celulares é quando temos sensores espalhados numa área da ordem de quilômetros, enviando poucos dados com uma frequência baixa, por exemplo, a cada 1h ou a cada dia. Nesse cenário, dados capturados de sensores são pequenos quando comparados aos dados de arquivos que costumamos transitar. Por exemplo, enviar pela rede o valor da leitura de um sensor de temperatura significa enviar um número inteiro que não passa de dois algarismos, muito menor que o conteúdo de uma página web simples.

Surgem assim as redes denominadas LPWAN ou LPWA (Low Power Wide Area Network [rede de longo alcance e baixa potência]) que buscam, justamente, atingir uma longa distância mesmo com baixa potência de transmissão, como LoRaWan, Sigfox e NB-IoT (Narrow Band IoT [banda estreita IoT]). Você também ouvirá o termo LLN (Low-Power and Lossy Networks [redes de baixa potência e com perdas]) para indicar redes com equipamentos com restrições de processamento, memória e energia e enlaces de rede ruidosos, instáveis e com baixa taxa de transmissão.

Quando iniciar um projeto, comece procurando por protocolos e soluções mais atualizadas de comunicação. Uma dica é procurar por imagens que falem de “pilha de protocolos de IoT” para ter uma visão geral das possibilidades e tendências mais recentes. Rede de celulares 5G e wi-fi 6 também introduzirão nesse cenário mudanças bastante significativas no aumento da taxa de transmissão de dados, na diminuição do tempo de resposta e na quantidade de dispositivos simultaneamente conectados, o que viabilizará aplicações até então não disponíveis. Portanto, atualize-se sempre!

Em relação à configuração da estrutura de rede de um projeto de IoT, são possíveis diferentes cenários. Um primeiro cenário é o de objetos inteligentes que se comunicam por meio de uma rede própria e sem conectividade com outras redes, como no caso dos blocos dos Sifteo Cubes. Outro cenário é o de objetos inteligentes que estão conectados diretamente a uma rede porque utilizam os mesmos protocolos dos equipamentos dessa rede, por exemplo, objetos com capacidade de conexão wi-fi se conectam diretamente, sem equipamentos intermediários, a uma rede com esse mesmo protocolo. Um terceiro cenário é quando objetos se conectam a uma rede por meio de um gateway que faça a tradução de protocolos, por exemplo, entre o ZigBee que esteja sendo utilizado por Arduinos e o wi-fi da rede que os conecta à internet.

Ressaltamos também que redes sem fio estruturadas, como a wi-fi de nossas casas, têm sua importância, mas o uso de redes sem fio não estruturadas é uma opção bastante adequada para aplicações da Internet das Coisas, já que elas não demandam uma infraestrutura de rede pré-estabelecida. Em redes sem fio não estruturadas, também conhecidas como ad hoc, temos uma topologia em malha com equipamentos (nós) que têm a função tanto de “dispositivo final” quanto de “roteador”. Sendo esses equipamentos móveis, a rede se estabelece dinamicamente, já que sua topologia, área e localização mudam conforme os nós da rede entram, saem e se movimentam numa dada região. Numa rede ad hoc, dois dispositivos trocam mensagens diretamente (sem necessidade de um Ponto de Acesso) ou, caso não estejam “visíveis” entre si, por meio de um ou mais dispositivos que ofereçam um caminho entre eles naquele momento.

Um exemplo de rede sem fio não estruturada é o de alunos que fazem um passeio no zoológico usando bonés inteligentes. Os bonés filmam o que eles veem, registram o trajeto e se conectam entre si, possibilitando a comunicação entre os alunos mesmo enquanto eles caminham por diferentes lugares. Para que nenhum aluno seja perdido no passeio, a rede pode ser estabelecida desde a saída dos alunos da escola até sua volta. Repare que, ao longo de todo o caminho, não há dependência de nenhuma infraestrutura prévia de rede para que a comunicação entre os alunos possa ser estabelecida.

Outro exemplo de rede não estruturada é aquele de uma rede formada por carros e ônibus que se movimentam dentro de um grande campus universitário. Esses carros podem carregar dispositivos que, ao mesmo tempo que coletam dados do ambiente e da forma de dirigir do motorista, também atuam como roteadores de redes sem fio, ampliando assim o espaço de conectividade para a comunidade que ali transita. Observe que, neste último exemplo, a alimentação dos dispositivos não é um problema, pois o sistema próprio de bateria e de recarregamento que já existe no carro pode ser aproveitado. Essa é inclusive uma vertente da IoT, a IoMT (Internet of Mobile Things – Internet das Coisas Móveis) ou a V2V Communication (Vehicle-to-Vehicle communication [comunicação veículo para veículo).

Outra solução de rede sem fio muito usada em aplicações da Internet das Coisas são as chamadas redes Mesh. No caso, redes Mesh são redes sem fio com topologia em malha, mas, de forma diferente às redes ad hoc, aqui há separação entre dispositivos finais e os roteadores mesh e assume-se que a mobilidade dos roteadores é restrita: esses se movem ocasionalmente, por exemplo, quando há uma rearrumação física do ambiente ou falha em outro roteador. Dessa forma, a complexidade das redes Mesh é menor do que as das redes ad hoc, mantendo as vantagens dessas. Redes Mesh podem, assim, substituir redes sem fio estruturadas trazendo maior alcance, flexibilidade e facilidade de configuração, e quantidade de dispositivos conectados. É interessante informar-se mais sobre as características, vantagens e desvantagens dessas soluções para iniciar  seu projeto.

Armazenamento, análise e decisão: onde armazeno os dados que coletei? O que meus muitos dados revelam? Onde e como tomo decisões? Como apresento os resultados?

Conforme já comentamos, dados capturados de sensores são tipicamente pequenos quando comparados aos dados de arquivos que costumamos transitar, como páginas da web e arquivos de texto e imagem. No entanto, se os dados de um sensor são lidos com uma frequência muito alta ou se a quantidade de sensores é muito grande, o armazenamento e o processamento desses dados se tornam críticos. Dados capturados por entradas digitais vindas, por exemplo, de dispositivos que identificam gestos e movimentação corporal; de um sistema de reconhecimento de face que grava as expressões de um rosto; ou de um microfone que captura uma música também tornam crítico o armazenamento e o processamento dos dados.

Nesse cenário, a decisão de projeto a ser feita em essência é: o armazenamento e a inteligência do sistema (análise dos dados e tomada de decisão) devem ocorrer nos próprios dispositivos que fazem a captura dos dados (nas bordas da rede) ou devem ser realizados na nuvem? Se há pouco espaço de memória e baixo poder de processamento nos dispositivos que ficam nas bordas da rede, os dados coletados devem ser enviados para a nuvem onde serão processados e armazenados (cloud computing). Caso se queira manter o processamento e armazenamento dos dados nas bordas da rede (edge computing), uma possibilidade é prover mais memória e capacidade de processamento para os dispositivos que fazem a captura dos dados e o acionamento das saídas para o ambiente.

A vantagem de enviar dados para a nuvem é poder usar todo o poder de armazenamento e processamento de servidores em rede. Por outro lado, a vantagem de armazenar e de processar os dados de entrada nas bordas é a de poder acionar atuadores rapidamente, de não precisar transmitir um grande volume de dados nem de ter de implementar uma solução central. Esses são casos extremos, mas, na prática, há uma gama de soluções intermediárias, com parte do armazenamento e parte da decisão distribuídas entre as bordas e a nuvem (fog computing).

Quando o volume de dados é efetivamente muito grande, como no caso de aplicações em Cidade Inteligente e Indústria 4.0, é necessário tratar os sistemas com técnicas de Big Data e Inteligência Artificial. Algoritmos de mineração de dados (data mining) viabilizam o aprendizado de máquinas (machine learning) e a tomada de decisão. Também deve ser considerado, para a análise dos resultados, o uso de técnicas de visualização de informação advindas da área de Design. A forma como uma grande massa de dados é representada pode revelar relações não esperadas entre variáveis, promover insights e facilitar nosso entendimento sobre aquele contexto.

Com tantas opções de tecnologias e soluções, escolher o conjunto daquelas que dão suporte à implementação de um sistema da Internet das Coisas torna-se um quebra-cabeça para os desenvolvedores. Atentas a essa demanda e ao potencial do mercado de IoT, empresas fornecem soluções de plataformas e tentam torná-las um padrão de fato. No entanto, as opções de plataformas são da ordem de centenas num mercado não consolidado (TROISE, 2020).  Ao fazer uma busca por “(lista de) plataformas de IoT”, você encontrará plataformas que atuam de forma vertical ou horizontal; que são disponibilizadas na própria empresa ou na nuvem; que incluem captura de dados, análise e tomada de decisão em tempo real; que são de código aberto ou proprietárias; que gerenciam diferentes tipos de dispositivos; que se conectam a diferentes redes e através de diferentes protocolos; e que apoiam o desenvolvimento de diferentes tipos de aplicação, como software embarcado, cidades inteligentes e wearables (MAROTO, 2017).

Ainda há uma grande confusão sobre o que caracteriza uma plataforma de IoT e, por isso, fique atento para fazer uma escolha que atenda à sua demanda. Perard (2015) alerta para que aplicações não sejam confundidas com uma plataforma, pois uma plataforma de IoT de fato é aquela que provê e abstrai todos os serviços fundamentais (comunicação e gerenciamento de dispositivos, armazenamento e análise de dados, desenvolvimento e disponibilização de aplicações, suporte à interface com o usuário e segurança), oferecendo ferramentas a fim de que aplicações de IoT possam ser desenvolvidas em nível mais alto de abstração, de maneira mais eficiente e envolvendo mais profissionais da empresa. Maroto (2017) mostra uma lista de critérios para a escolha de uma plataforma, como estabilidade do negócio, padrões adotados e segurança.

5 Projetando para IoT: Hora de colocar a mão na massa!

A inclusão de um objeto físico e a necessidade de se coletar e tratar uma quantidade enorme de dados de sensores introduzem uma série de novidades e desafios que aumentam a complexidade para se desenvolver um sistema para a IoT. As empresas oferecem diferentes soluções de equipamentos, serviços e plataformas, não estando claro que padrões vão ser adotados. Também estão sendo buscadas metodologias e melhores práticas de desenvolvimento de projetos de IoT. Nesta seção, buscamos trazer, da nossa experiência no ensino, questões que devem ser consideradas nesse cenário.

Agora temos objetos!

Na era da Internet das Coisas, teremos mais Computação
e menos computadores permeando o mundo.

Desenvolvedores de TI têm foco no software e não são acostumados a dar atenção ao dispositivo em si. Repare bem na forma de um computador, de um celular ou de um tablet e diga: só por sua aparência, é possível você saber o que ele está fazendo neste momento? Observe que, em todos os casos, estes equipamentos são um paralelepípedo, geralmente preto, quase sempre com um teclado, um dispositivo apontador, uma tela e um alto-falante. Assim, programamos para uma forma que não informa: sem olhar para a tela ou ouvir algum som, não sabemos o que o paralelepípedo faz. Isso, no entanto, não é um problema: é uma decisão de projeto. O computador foi criado para ser uma máquina genérica, múltipla, que pode se “transformar” em diferentes objetos, como numa calculadora, numa tela de pintar, num brinquedo, numa máquina de escrever e num rádio.

Já na Internet das Coisas, desenvolvemos levando em consideração as funções originais e a forma do objeto, o que dá uma pista ao usuário sobre o que esse objeto faz e de como interagir com ele. Por exemplo, uma fechadura, para se tornar inteligente, deve embutir um hardware e um software que deem a ela comportamentos adicionais mais avançados, mas, ainda assim, associados às funções originais de possibilitar ou bloquear a passagem por uma porta. São algumas das novas possibilidades de uma fechadura inteligente: liberar a entrada de alunos e de professores numa sala de aula por meio de reconhecimento da face ou digital, checar quantos alunos já voltaram após o recreio, informar ao professor quais estão faltando e sinalizar que a lotação máxima do auditório foi alcançada. Ao programarmos para uma fechadura, é importante sabermos que esse objeto tem uma lingueta, uma tranca, uma maçaneta e uma entrada para uma chave de segurança em caso de falha, pois algumas dessas partes físicas servem como entrada de dados ou funcionam como saídas a serem controladas.

Além de levar em consideração o objeto e sua fisicalidade, num projeto de IoT também devemos buscar o que Weiser e Brown (1995) chamaram de Tecnologia Calma: os objetos com tecnologia embarcada devem passar despercebidos, tanto visual como comportalmentalmente. Por exemplo, os componentes eletrônicos e o alto-falante que fazem a cadeira nos avisar que estamos sentados tortos não precisam estar visíveis, podendo ficar embutidos no objeto. Quanto ao comportamento dos objetos, imagine se, quando você chegar à sala de aula de manhã, mesas, quadro, carteiras, armários, mochilas e ventiladores começarem a dar bom-dia para todos, a pedir senha e atualização de antivírus, e a notificar que a bateria precisa ser trocada! Vai ser estranho e incômodo, não vai? Por isso, é um parâmetro importante de um projeto de IoT que um objeto inteligente se comporte de forma discreta, tal como um juiz de futebol que não interfere no jogo: ele não atrapalha a jogada, não dificulta a visibilidade dos jogadores e só aparece quando necessário.

Assim como no projeto de objetos inteligentes, no caso de projetos de ambientes inteligentes (escola ou cidade inteligente, por exemplo) também precisamos considerar as particularidades físicas, geográficas, sociais, culturais, econômicas, políticas e legais do ambiente em que o sistema irá operar. Alertamos aqui que você não subestime as demandas não técnicas, pois essas são tipicamente mais desafiadoras do que as demandas técnicas!

Todas as questões sobre objetos e ambientes inteligentes que mencionamos adicionam complexidade aos projetos que estamos acostumados a desenvolver, e nos levam ao próximo tópico, sobre os profissionais envolvidos num projeto de IoT.

Equipes multi e interdisciplinares e integração com o usuário

No contexto de IoT, as equipes precisam agregar profissionais com conhecimento em diferentes áreas. Fique atento, pois a colaboração entre esses profissionais deve ocorrer desde o início do projeto! As decisões tomadas nas primeiras fases têm impacto ao longo de todo o desenvolvimento, e é um risco agregar profissionais de outras áreas só nas fases finais.

Desenvolvedores de software frequentemente trabalham com designers de comunicação visual responsáveis por aspectos de interface e pela experiência do usuário com o sistema. No entanto, um sistema de IoT não se propõe a ser puramente informacional, ele existe no mundo físico. Por isso, a criação de novos objetos, a adaptação e combinação de objetos já existentes, a confecção de roupas e a criação de ambientes e instalações interativas são atividades que podem fazer parte do processo de desenvolvimento de um sistema. O profissional que há muito tempo tem conhecimento e é habilitado para essas funções é o designer e, em particular, o designer de produto. Esse é um perfil profissional chave no desenvolvimento de IoT. Adicionalmente, o conhecimento em áreas mais novas, como o Design de Interação, Design de Serviço e UX (user experience [ou experiência de usuário]), também é importante de ser agregado numa equipe de IoT.

Engenheiro eletrônico é outro profissional que passa a ser requisitado nesse cenário. Mesmo com a eletrônica facilitada e com o suporte da comunidade atualmente disponíveis, há sistemas que demandam soluções mais complexas ou não convencionais. Além disso, diversos projetos são realizados e finalizados com o Arduino, o Raspberry Pi e placas similares, mas essas placas não compõem necessariamente a versão final do produto: ao contrário, elas foram projetadas como recursos para facilitar a prototipação. Uma vez testado e funcionando, um protótipo tende a ser substituído no produto final por outro circuito, para, por exemplo, que o hardware caiba no objeto ao qual ele será acoplado ou para baratear seu custo em larga escala. Esses são outros casos em que um engenheiro eletrônico é chamado.

Outros profissionais também devem compor uma equipe de IoT, como, por exemplo, engenheiros mecânicos para o desenvolvimento de projetos de robótica; estilistas para a criação de wearables; arquitetos, paisagistas e urbanistas para projetos que envolvam edificações,  áreas de lazer e cidades; e geólogos, biólogos e veterinários na agropecuária.

Menos comum é pensar em advogados compondo uma equipe de desenvolvimento de um sistema de IoT, mas questões legais importantes envolvendo segurança, privacidade e ética devem ser consideradas em projetos de IoT. Psicólogos, sociólogos e filósofos também têm seu papel. O impacto do uso de serviços de IoT em indivíduos e grupos deve ser considerado e avaliado desde o início do projeto: por exemplo, que novos comportamentos individuais ou de grupo emergem com o uso de um objeto que às vezes parece ser desobediente e ter vida própria? Que diferentes sentimentos são evocados em diferentes pessoas por um mesmo objeto? A sandália havaiana inteligente que você acabou de ganhar de um amigo resgata em você um sentimento de afeto (você usava uma quando ia à praia com sua avó) ou de repulsa (você levava chineladas de havaianas quando fazia algo errado)? Qual objeto inteligente deve avisar uma criança que está na hora dela escovar os dentes: sua escova, seu bichinho de pelúcia, uma boneca de uso comum na sala de aula? Imagine que você, todo feliz, comprou um assistente inteligente para casa. Como seus familiares reagem a você e a esse assistente capaz de vigiar e tomar decisões por sua família ininterruptamente? E você sabe porque seu filho, depois da compra, passou a ser mandão?

Finalmente, como já sabemos, profissionais da área de domínio do projeto são fundamentais para fazer parte da equipe de desenvolvimento desde o início do projeto. No contexto da Educação, professores, pedagogos, psicólogos, médicos, staff técnico e administrativo são potenciais profissionais para compor a equipe de um projeto de IoT. A estreita integração com os futuros usuários finais do projeto, como alunos, professores, responsáveis, funcionários e atores externos, também é recomendada: design participativo, cocriação e codesign são práticas a serem consideradas para aumentar as chances de sucesso do projeto.

Mas não só eles! Devemos nos lembrar que uma instituição de ensino não é uma ilha: ela está inserida num determinado momento e numa determinada região. Sua comunidade faz uso, se movimenta e influencia outras instituições de ensino, comércio, serviços públicos (saúde, segurança) e associações (de bairro, esportivas, musicais, religiosas) que estejam no seu entorno. Dependendo do projeto, profissionais e interessados também devem ser ouvidos e incluídos.

Metodologia de desenvolvimento

O desenvolvimento de um sistema de IoT acrescenta um nível maior de complexidade ao combinar o desenvolvimento de hardware, software, objeto ou ambiente físico, mesmo em sistemas relativamente simples. Sendo uma área nova, métodos de desenvolvimento de sistemas específicos para IoT ainda estão sendo propostos e refinados (M.SOSA-REYNA, TELLO-LEAL E LARA-ALABAZARES, 2018; CUNHA, 2017; RIAÑO E AMAZONAS, 2016; FORTINO, GUERRIERI, RUSSO E SAVAGLIO, 2015; PATEL E CASSOU, 2015; SULISTYO, 2013). Você deve procurar, na literatura técnica, por métodos mais utilizados e atualizados a cada vez que iniciar um projeto em IoT.

O uso de uma arquitetura de referência que nos oriente no desenvolvimento de serviços de IoT bem estruturados, interoperáveis, escaláveis, confiáveis e com bom desempenho é recomendado no desenvolvimento de sistemas mais simples, mas imprescindível se essa complexidade for mediana ou alta. Para conhecer diferentes modelos e arquiteturas de referência para IoT, veja a compilação feita por  Breivold (2017). Plataformas também devem ser utilizadas para o apoio ao desenvolvimento e implantação dos serviços que você irá desenvolver. Sendo assim, ao iniciar projetos de maior porte, esteja atento para atualizar-se e selecionar criteriosamente a arquitetura de referência e plataforma que você irá utilizar.

Feitas essas observações, indicamos aqui duas diretrizes: o uso de métodos ágeis e de Design Thinking. Os processos que utilizam desenvolvimento evolucionário de software são os mais adequados para problemas complexos (wicked problems), como é o caso de projetos em IoT, pois aprendemos sobre o sistema a ser desenvolvido ao longo da busca por sua solução. Sendo assim, o uso de métodos ágeis em IoT evita que falhas sejam identificadas tardiamente, pois demandam a aprovação periódica e frequente do cliente. Deve-se ter atenção pois, como esses métodos foram criados no contexto do desenvolvimento de software, particularidades introduzidas pela IoT, que abrange também o hardware e o objeto/ambiente, podem demandar ajustes nesse processo.

Num nível mais abstrato, sugerimos que seja considerado o Design Thinking como abordagem de desenvolvimento de projetos de IoT. O Design Thinking ficou conhecido mundialmente através de Tim Brown e sua consultoria IDEO. Para esse autor, Design Thinking é “uma abordagem centrada no ser humano, voltada para inovação e que utiliza as ferramentas de designers para integrar as necessidades das pessoas, as possibilidades da tecnologia e os requisitos para o sucesso de negócios” (IDEO, 2021). Essa abordagem tem a vantagem de ser particularmente bem-sucedida em problemas complexos e, para os desenvolvedores de TI, de não ter sido criada para o desenvolvimento de sistemas de software.

Dessa forma, somos expostos a diferentes maneiras de pensar, diferentes práticas projetuais e diferentes formas de compreender o problema, as pessoas e seus contextos: diferentemente dos métodos indutivo e dedutivo, o Design Thinking é um método abdutivo, típico do pensamento projetual de designers. Estudam-se fatos e criam-se conjecturas que são avaliadas num processo iterativo até se chegar a uma solução satisfatória. O método também caracteriza-se por estimular o pensamento visual e a geração de ideias através da empatia com aqueles envolvidos na situação problema.

O processo do Design Thinking esquematizado na forma de um diamante duplo

Diversos autores e grupos têm oferecido visões diferentes da abordagem de Design Thinking. Vianna e colaboradores consideram que a implementação de um projeto envolve as etapas de imersão, análise e síntese, ideação, e prototipação (2012), alternando momentos de divergência e convergência de ideias. Veja exemplos do uso de Design Thinking associado à Internet das Coisas no e-book Internet das Coisas – Design Thinking e a Ponte entre o Mundo Físico e o Mundo da Informação e exemplos de uso de Design Thinking em Educação em Design Thinking for Educators.

Prototipação

Enfatizamos a importância do uso de protótipos tanto para o desenvolvimento de sistemas de IoT em si, quanto para a aprendizagem do processo de desenvolver projetos, como exemplificado na criação de um jogo colaborativo por meio da Prototipação Colaborativa (CARDADOR et al., 2013).

Logo que possível, protótipos de baixa fidelidade devem ser disponibilizados para testes. Esses protótipos, feitos de maneira rústica, são de grande valia. É comum fazermos protótipos em papel e cartolina como uma forma barata para se criar modelos reduzidos ou em tamanho real dos objetos. A criatividade deve imperar: use materiais diversos e o que estiver à sua volta, como tecidos, fios, massa de modelar, pedaços de madeira, molas, pedras, galhos, folhas, sucata e objetos em geral. Os protótipos de baixa fidelidade devem ser feitos rapidamente, com baixo custo e sem preocupação com o acabamento. Eles não precisam funcionar, podendo ser usados para simulação e encenação. Por exemplo, para prototiparmos uma cadeira que alerta quando uma criança se senta com a coluna torta, uma pessoa escondida do usuário pode falar o que a cadeira falaria; se a entrada de um aluno na sala de aula faz com que a luz seja ligada e a janela seja aberta, coloque uma pessoa para acender a luz e outra para abrir a janela quando um aluno entrar na sala. Essa técnica de prototipação é conhecida como Mágico de Oz.

Experimentando o tamanho e a localização dos dispositivos eletrônicos a serem usados no projeto de um jogo.

Experimentando o tamanho e a localização de apliques num poncho
para pessoas com dificuldades intelectuais e desenvolvimentais.
Projeto e dissertação de mestrado de Natalia Chaves Bruno

Já nos protótipos de alta fidelidade, buscamos chegar o mais próximo possível do produto final. Eles devem, por isso, ser confeccionados em tamanho real e serem avaliados num ambiente próximo do esperado. A demora e o custo de confecção do protótipo de alta fidelidade são maiores do que os de baixa resolução, mas, atualmente, impressoras 3D e máquinas de corte a laser tornaram mais fácil, rápido e barato o desenvolvimento de protótipos, por exemplo, de uma bengala, de uma escova de dentes e das peças de um robô.

Experimentando o posicionamento de placas e fios na camisa piano,
alto-falante no boné e conforto para tocar com a camisa.
Prototipar é divertido!

Versão final da Camisa Piano, agora com fios embutidos
e sem boné, apresentada como
TCC de Thiago Marcondes Santos
para conclusão de graduação em Música na Unirio (2010)

A partir de nossa experiência, sugerimos que hardware, software, objeto ou ambiente físico e rede sejam prototipados com alta fidelidade inicialmente em separado e, de forma gradativa, com componentes de operação mais fácil que possam substituí-lo. Por exemplo, se seu projeto objetiva identificar se está quente ou frio na sala de aula, comece usando um potenciômetro para simular os dados do sensor de temperatura; se ele em seguida vai acionar um motor para ligar o ventilador da escola, comece seu teste acionando um LED; se apertar um botão no seu uniforme vai disparar uma música no uniforme do colega que está distante, simule a transmissão sem fio da rede ligando as duas roupas por meio de fios. Também é possível desenvolver e avaliar o software em separado do hardware usando valores aleatórios, dentro de uma faixa esperada, para simular a entrada de dados dos sensores, e mostrando numa tela os valores de saída que acionarão os atuadores quando software e hardware forem integrados.

ATIVIDADE: Projetando fora da caixa

Pule correndo para fora da caixa: assuma que você pode usar qualquer tecnologia existente ou que você vislumbre num futuro próximo e proponha um sistema IoT tão inédito e inovador quanto possível. Para auxiliá-lo, comece escolhendo o contexto educacional (ensino fundamental, médio, superior, pós-graduação, EAD, cursos técnicos, cursos livres, aula particular), um tema (disciplina, tópico, livro, exercício), uma atividade (prática pedagógica) e uma situação particular (alunos especiais, em áreas de risco, com grande desnível de idade, que sofrem bullying, superdotados, estrangeiros). Diga como diferentes atores (estudantes, professores, responsáveis, pedagogos, psicólogos, merendeiras, faxineiros, coordenadores, diretores) e serviços relacionados (atendimento médico e policiamento no entorno, transporte público e particular, limpeza urbana e comércio local, como livrarias, papelarias, lanchonetes, bombonieres, restaurantes e lojas de uniforme, entre outros) estão envolvidos com o uso do seu sistema. Analise as tecnologias habilitadoras, sua segurança, privacidade, escalabilidade, interoperabilidade, custo, e como seu sistema será desenvolvido, implantado e oferecido. Lembre-se ainda de estar aberto a aspectos não mencionados aqui!

Pesquisa em IoT

Caso seu interesse em IoT seja o de fazer pesquisa científica, considere a Design Science Research (DSR) como abordagem epistemológico-metodológica. A DSR emerge das Ciências do Artificial (SIMON, 1996) propondo uma abordagem própria para se gerar conhecimento científico sobre os artefatos feitos pelo homem (e não sobre fenômenos da natureza, dos seres humanos e das sociedades). Essa abordagem é bastante útil à sua pesquisa em IoT, pois, em um grande número de casos, você irá desenvolver e avaliar um objeto ou ambiente inteligente (criado pelo homem) como parte de da investigação.

Com a DSR, o objetivo é duplo: a pesquisa parte de um problema prático a ser solucionado por meio do desenvolvimento de um artefato (seu objeto ou ambiente inteligente) ao mesmo tempo em que você investiga o comportamento que indivíduos ou grupos têm ao usá-lo. O uso do artefato apoia a pesquisa sobre o comportamento dos usuários, o que, por sua vez, apoia o desenvolvimento e a melhoria do artefato. A pesquisa se dá de forma iterativa, sendo condizente com as práticas evolucionárias de desenvolvimento de software, métodos ágeis, prototipação e Design Thinking que já sugerimos a você. Um exemplo de pesquisa realizada na perspectiva da DSR é a dos Tapetes Musicais Inteligentes (SANTOS; PIMENTEL; FILIPPO, 2016a).

Segurança, privacidade e ética

A segurança é uma questão particularmente crítica em IoT: a superfície de ataque à internet aumenta de forma drástica com a diversidade e com o volume e a localização mais espalhada de bilhões de Coisas adicionadas à rede. Observe ainda que, na internet, os dispositivos, como computadores e celulares, têm como base alguns poucos sistemas operacionais robustos e bem estabelecidos, assim como padrões e políticas de segurança. Na IoT, as Coisas ainda são adicionadas de forma experimental e frequentemente amadora, sem serem consideradas possíveis vulnerabilidades.

No entanto, a segurança deve ser abordada desde o início e ao longo de todo o projeto de IoT, e, se necessário, serviços de auditoria devem ser contratados (CAMARGO, 2017). Cada Coisa a ser projetada para a IoT não deve ser vista de forma isolada ou inofensiva, mas como uma possível porta de entrada para uma invasão à rede. Falta de atenção a aspectos de segurança dos dispositivos de hardware e da rede, falhas e defeitos do software, má configuração e mau uso dos dispositivos são vulnerabilidades que devem ser combatidas. Um caso que ficou muito conhecido foi o da lâmpada inteligente Philips Hue: uma falha de segurança possibilitava que qualquer pessoa atualizasse seu firmware com código malicioso, podendo assim controlar outras lâmpadas e mesmo causar uma pane elétrica (CRIST, 2016). O Alexa da Amazon já apresentou diversas vulnerabilidades, sendo que, em uma delas, os invasores emitiam remotamente o som de um gargalhada maligna.

Se esses exemplos aparentam ser inofensivos, há outros evidentemente mais graves. Por exemplo, uma invasão num sistema de refrigeração de um avião pode dar aos invasores o controle da aeronave e causar um acidente fatal, assim como em centrais elétricas e sinalização de trânsito. Numa escola, o que acontece se, de repente, portões são abertos, luzes são apagadas e dados dos alunos são disponibilizados publicamente?

A privacidade também é outro tema extremamente crítico na área de IoT, já que a profusão de sensores gera uma quantidade muito grande de dados que podem ser coletados, processados, analisados, monitorados e utilizados indevidamente ou deturpados. Que dados acerca do seu escaninho podem ser do conhecimento de seus colegas, dos seus pais ou do Ministério de Educação? O fabricante de sua mochila pode trocar dados com o fabricante da pulseira que mede seus sinais vitais? Uma atenção especial deve ser dispensada aos dados classificados como “dados sensíveis”, que, se revelados, podem gerar danos ainda mais graves, especialmente em menores de idade. Por exemplo, um aluno pode ter um pedido de bolsa recusado por conhecimento indevido de seu estado de saúde ou de suas preferências políticas, religiosas ou sexuais.

A garantia de proteção aos dados num sistema de IoT, assim como a segurança, também deve ser planejada e desenvolvida simultaneamente ao planejamento e desenvolvimento do próprio sistema. Fazer diferente é assumir riscos, inclusive com consequências legais. Conforme já mencionamos, em 2018 foram aprovadas leis que introduziram importantes mudanças na forma como lidamos com a proteção à privacidade, tanto na Europa (GDPR – General Data Protection Rules), quanto no Brasil (LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados). Você já ouviu falar de privacy by design e de seus sete princípios? Um dos princípios é o privacy by default, segundo o qual uma aplicação deve ser entregue expondo ao mínimo os dados do usuário (MAGRANI, 2019, p.128). Outros são pró-atividade e transparência. Informe-se sobre esses princípios para ter um guia quando iniciar seu projeto.

Não é comum em cursos técnicos termos disciplinas relacionadas à Ética, no entanto, questões éticas surgem e devem ser tratadas em nossos projetos. Neste capítulo já passamos por algumas, mas há uma infinidade delas: seu projeto de IoT é socialmente responsável?  Provê um ganha-ganha de seus interessados? Atende seu público-alvo sem discriminar parte dele? Amplia o fosso que separa os benefícios oferecidos para alunos de escolas públicas e particulares? Seu projeto é ético com os animais, preserva o meio ambiente? O serviço oferecido pelo seu projeto é  realmente necessário ou é supérfluo? Para onde será revertida a verba pública economizada no seu projeto de IoT: por exemplo, para a escola que fez a economia, para outra escola, para a secretaria de educação, para a melhoria do transporte até a escola, para a prefeitura usar em outro setor? Seu projeto prevê recapacitação de funcionários cujo trabalho será automatizado? Você informa seu público-alvo quando e como seu sistema toma decisões por ele?

Em IoT, um dilema ético clássico muito conhecido é o que deve ser resolvido por veículos autônomos: por exemplo, na eventualidade de uma situação como perda de freio, qual deve ser a decisão de um carro? Seguir seu caminho original, matando 5 pessoas, ou fazer um desvio, escolhendo matar uma pessoa que a princípio não seria atingida para salvar as outras cinco vidas? Você, como motorista, seguiria em frente ou giraria o volante? Imagine agora que o carro deve escolher entre matar 5 pessoas ou matar o único passageiro do carro. O que acha que esse carro deveria fazer? E se o passageiro for você ou um familiar? Bonnefon, Shariff e Rahwan (2016) mostram uma pesquisa em que as pessoas aprovam carros que salvam mais vidas, mas, ao comprar um carro, preferem que ele use um algoritmo que priorize salvar o motorista. As decisões não são fáceis! Experimente o jogo Máquina Moral para ver como você agiria quando estão envolvidos idosos, crianças, médicos, moradores de rua, ladrões, animais e passageiros dos veículos.

Segurança, privacidade e ética vêm recebendo ampla atenção de governos, empresas, profissionais e usuários. Esses são assuntos muito amplos, e você precisará se aprofundar neles aprendendo sobre problemas, riscos, soluções, padrões técnicos, cultura e legislação, entre outros.

DEBATE: Você aprova o monitoramento de alunos em instituições de ensino?

O monitoramento eletrônico de alunos já acontece em diferentes instituições e países, mas é um tema polêmico pelas questões envolvidas, notadamente de privacidade. Em 2010, em Praia Seca (SP), escolas municipais passaram a fazer o reconhecimento das digitais dos alunos que entravam na escola, avisando por SMS os responsáveis caso o aluno não tivesse chegado em 30 min; enviando por e-mail relatório de horário de entrada e saída; e realizando a chamada para professores (COSTA, 2011). Em 2012, Vitória da Conquista (BA), seguida de Itagibá (BA), no ano seguinte, passaram a usar o Uniforme Inteligente. A partir da inserção de uma etiqueta RFID no emblema de cada uniforme escolar, uma mensagem de SMS passou a ser enviada a seus responsáveis a cada vez que o aluno entrasse ou saísse da escola. Os objetivos dessas iniciativas foram garantir a frequência e diminuir a evasão escolar; facilitar a comunicação com os responsáveis (inclusive para eles não perderem seus benefícios do programa Bolsa Família, que exige frequência mínima); e garantir a segurança dos alunos, evitando que eles, ao não estarem na escola, se colocassem em situações de vulnerabilidade, como a exposição a cometer pequenos delitos, o envolvimento com drogas e prostituição, e gravidez precoce (SANTANA, 2013).

Mensagem enviada para os pais avisando
sobre a presença dos filhos na escola

Em Praia Seca, além de reduzir as faltas de 20% para 5%, o serviço também foi usado para informar mais rapidamente a quantidade de alunos presentes na escola às cozinheiras, possibilitando evitar tanto o desperdício quanto a falta de comida. Assim como em Praia Seca, em Casamassima (Itália), além da frequência, a logística de oferecimento de refeições também foi um dos motivos para a adoção de etiquetas RFID nas mochilas dos alunos (RFID, 2015). Com a substituição do sistema de vales-refeição em papel por meio eletrônico, o município italiano diminuiu seus custos ao deixar de imprimir os vales e ao reduzir o desperdício de comida e o número de funcionários (que não precisavam mais gerenciar a entrega e contagem dos vales-refeição). O sistema proveu agilidade para os alunos na compra de merendas e, para os pais, na compra dos vales-refeição.

Se em Praia Seca e Casamassima a experiência parece ter sido positiva, tal não ocorreu em Vitória da Conquista. Lá, o sistema foi descontinuado por problemas técnicos: alguns pais recebiam com atraso ou não recebiam as mensagens informando que seus filhos tinham chegado à escola, deixando-os preocupados. Os 2% de ganho em presença também não se mostraram significativos, fazendo com a prefeitura descontinuasse o serviço (DÉCIMO, 2013). Há ainda o questionamento de que esse serviço é, no máximo, um apoio para garantir a presença dos alunos e que a solução mais assertiva é incentivar os alunos a quererem ir à escola, em vez de coagi-los. Lemos (2019) aprofunda a discussão sobre a experiência de Vitória da Conquista abordando as implicações filosóficas de se usar a tecnologia RFID sob o emblema do uniforme escolar.

Outra experiência, mais recente, está sendo realizada na Universidade do Arizona (EUA) com o objetivo de evitar que calouros desistam de seus cursos (LIAO, 2018). A partir do CatCard, um cartão com RFID, é possível monitorar a frequência dos alunos em locais como a biblioteca, o centro de recreação, o hall dos dormitórios, bem como registrar suas compras nas máquinas de venda, perfazendo um total de 700 locais de monitoramento. A partir do estudo de padrões baseados na movimentação, comportamento e interações dos alunos coletados ao longo de três anos, foi possível prever 73% dos casos de evasão. Na próxima fase, eles esperam, a partir das previsões, atuar junto a esses alunos a tempo de evitar as desistências. Para essa universidade, a evasão contribui negativamente tanto nos indicadores de qualidade da universidade quanto financeiramente, já que a obtenção de verba está relacionada à quantidade de alunos.

Porém, a maior controvérsia desses serviços é quanto a questões de privacidade e ética: você, como aluno, gostaria que sua instituição de ensino identificasse onde você está em 700 lugares do campus e soubesse tudo o que você compra, a que horas e em qual local? Como seus dados serão tratados, quem terá acesso a eles? Além disso, questões de segurança surgem caso pessoas de fora da escola descubram os números identificadores dos alunos (DOYNE, 2012). Questionam-se outras formas de prover os mesmos dados, sem que se seja tão invasivo, como o uso de escaneamento de cartão ou digital na entrada da escola.

Outro caso que merece reflexão, desta vez relacionado a questões religiosas, ocorreu na escola John Jay em San Antonio, EUA (KRAVETS, 2013): uma aluna de 15 anos se recusou a usar o crachá com RFID por considerá-lo “a marca da besta”. O caso foi à justiça, a família da aluna perdeu a causa e a aluna passou a frequentar outra escola. Posteriormente, a escola John Jay decidiu descontinuar o programa de monitoramento por RFID e o substituiu por câmeras, pois os benefícios esperados em termos de presença de alunos e retorno financeiro não ocorreram. Essa nova diretriz fez com que a aluna voltasse a frequentar a escola.

Projetos em sintonia com as tendências técnicas e sociais

Até aqui mencionamos exemplos de sistemas para a IoT, mas, no seu projeto, você deve considerar associar outras tecnologias à IoT, como Realidade Virtual e Aumentada, escaneamento e impressão 3D, novos materiais, drones, biotecnologia, blockchain. Esteja também atualizado sobre quais são as práticas, culturas e tendências vigentes: por exemplo, a partir da Web 2.0, a concepção de um projeto de TI já inclui naturalmente funcionalidades colaborativas, pois os usuários já esperam ter recursos para compartilhamento e troca de mensagens nas mais variadas aplicações. Recursos de gamificação, especialmente no contexto educacional, podem ser incluídos.

Economia compartilhada é outra tendência a ser considerada: o livro inteligente que desenvolvo só pode ser usado por um aluno ou pode ser compartilhado por todos os alunos da escola? Sustentabilidade é outra questão. Devo criar, para uma escola, um novo objeto inteligente que deverá ser produzido numa indústria (digamos, o objeto BLUP, ainda não inventado) ou posso fazer uso daqueles que já existem para compor o objeto inteligente de que preciso para minhas aulas?

Fique atento também ao conceito de “Internet das Coisas Inúteis”, que aguça nosso pensamento crítico para a real necessidade de adicionarmos complexidade a um objeto que já cumpre satisfatoriamente suas funções (MAGRANI, 2019). Por exemplo, na ilustração que abre este capítulo, será mesmo necessário que o quadro-negro decida e peça para a janela se fechar por causa de reflexos? Qual o real benefício da comunicação quadro-janela para o professor e para os alunos? Será que ela é benéfica para a escola no contexto de um serviço mais amplo?

6 Nossa experiência com o uso de IoT no ensino de Engenharia e Design

Quantas pessoas você conhece que não se consideram capazes ou que têm medo de aprender tópicos relacionados à matemática e às engenharias? Você mesmo já considerou estudar engenharia e teve algum receio? Como você se sente em relação ao estudo dos cursos normalmente presentes no currículo da engenharia? Esse medo das disciplinas de exatas é um fenômeno muito conhecido entre nós. Também ouvimos frases como “esta jovem é de Humanas, aquela é da Biomédica e a terceira é de Exatas”. A escola tradicional nos dividiu nesses três grandes grupos e carregamos isso para o resto das nossas vidas, como se fosse parte da nossa identidade.

Essas reflexões já foram discutidas por Seymour Papert em 1980, no seu livro Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas (PAPERT, 1980). O medo de aprender qualquer coisa relacionada à matemática foi chamado por ele de “mathophobia”. Papert nunca teve esse medo e, segundo ele, a razão para isso foi a sua paixão por carros e engrenagens, que manteve desde os 5 anos de idade e que lhe proporcionou um modelo útil para representar conceitos matemáticos, como um conjunto de engrenagens usado para representar uma equação. As engrenagens foram chamadas por ele de “objetos com os quais se aprende” (tradução nossa do original “objects to learn with”). Por fim, Papert defendia a criação de uma “Matholand”: a terra da matemática. Seu objetivo era que o computador fosse usado para proporcionar uma aprendizagem mais imersiva e experimental. Na matemática, por exemplo, o computador torna possível a criação dessa Matholand (virtual) para apoiar crianças a aprender matemática de um modo mais natural.

Passadas algumas décadas do lançamento do livro por Papert, temos visto ainda o computador ser usado não para mudar a prática pedagógica, mas para reforçar o modelo instrucionista tradicional. Fomos capazes de criar novos medos e podemos inclusive nomear uma nova fobia caracterizada pelo medo de aprender qualquer coisa relacionada à programação de computadores: a “codephobia”! Nós podemos e devemos mudar essa realidade.

A Internet das Coisas tem se tornado uma aliada importante no ensino de Engenharias, especialmente depois dos lançamentos das placas de prototipação (como Arduino e Raspberry Pi) e da popularização da cultura Maker. Desenvolver um projeto de IoT oportuniza o desenvolvimento de habilidades fundamentais para o exercício da profissão de engenheiro. Uma lista não exaustiva dessas habilidades inclui: elaborar projetos de engenharia; trabalhar com hipóteses e sua corroboração ou refutação; experimentar como estratégia de aprendizagem; conduzir experimentos; testar, averiguar e garantir qualidade; otimizar soluções; cumprir prazos; estimar e lidar com riscos; relacionar-se com outros profissionais e usuários, entre outras. O professor pode valer-se de placas e componentes e do projeto de IoT em si como “objetos com os quais se aprende”. Assim, propomos que o laboratório de IoT se transforme na “Technoland” (terra das tecnologias) e que a codephobia seja combatida pela imersão nesse mundo tecnológico e pela conexão direta entre concreto (o hardware e o objeto ou ambiente) e abstrato (a sua representação no software). Essa utilidade da IoT é reconhecida e já existem diversos programas de robótica para alunos do ensino médio e fundamental.

Technoland sem Codephobia!

Making of do trabalho-jogo…

ou seria do jogo-trabalho?

Sempre com apoio mão na massa dos professores!
Trabalho da disciplina de Introdução à Engenharia para a área de Computação
ministrada na PUC-Rio pelo prof. Hugo Fuks (2011 a 2013)

Nas universidades, é cada vez mais comum a oferta de cursos de Internet das Coisas dentro da grade dos cursos de Engenharia, Informática e Design. Na PUC-Rio, colaboramos com o professor Hugo Fuks por três anos (2011.1 a 2013.2) no desenvolvimento e aplicação do curso de Introdução à Engenharia com Internet das Coisas. No curso, usamos a abordagem de Project-Based Learning (PBL). Os alunos eram divididos em grupos e cada grupo recebia um kit básico Arduino Lilypad e outros materiais como agulha, linha e tecido condutivos e componentes eletrônicos. O projeto consistia em desenvolver um objeto inteligente (tangible) ou roupa inteligente (wearable) para ser usado num jogo de competição entre duplas. No jogo, os alunos colaboram em duplas: cada jogador deve tocar a cor correspondente no dispositivo desenvolvido por seu parceiro, enquanto as duplas competem umas com as outras. A dupla que falhar é excluída do jogo, e uma nova rodada é iniciada até que reste apenas uma dupla. A dupla vencedora é a última que restar na competição. Aos alunos cabem o projeto e a implementação do dispositivo (tangible ou wearable) e a sua demonstração nessa competição ao final do curso. Em substituição a uma prova, os alunos apresentavam seus projetos, descreviam e defendiam as decisões tomadas ao longo do seu desenvolvimento e demonstravam o uso do dispositivo durante a competição. Cada jogador tinha de usar o seu objeto ou roupa para fechar o circuito correspondente a uma das quatro cores sorteadas por um computador central (o servidor do jogo foi desenvolvido e oferecido por nós).

Hora de jogar…

…ou de entrega do trabalho?
Resultado final do jogo-trabalho criado por 2 grupos de alunos
para a disciplina de Introdução à Engenharia para a área de Computação
ministrada na PUC-Rio pelo prof. Hugo Fuks (2011 a 2013)

O que aprendemos com o curso? Durante seis edições, alguns alunos ficaram encantados com o “poder de dar vida às coisas” (conforme afirmou um aluno) e resolveram que Engenharia da Computação era o que eles realmente queriam fazer, enquanto outros compreenderam melhor a área e decidiram – mais bem informados – que deveriam mudar. Essa oportunidade de experimentar o trabalho de um engenheiro de Computação foi oferecida aos alunos do primeiro período – juntamente com o início do Ciclo Básico de Engenharia, cuja grade curricular é composta de disciplinas comuns a todas as engenharias. Em particular, a IoT é especialmente relevante no ensino da Engenharia, pois o aprendizado em IoT demanda que o aluno lide com o concreto, investigando e interferindo no mundo físico, e exercite na prática o pensar e fazer projetual, pesquisando conteúdos, lidando com as limitações de recursos e desenvolvendo habilidades e atitudes para o trabalho individual e em grupo.

No Design, diferentemente do que ocorre na Engenharia, o aprendizado por meio do desenvolvimento de projetos é uma prática estabelecida. Já a aversão e o medo do aprendizado e da prática de matemática, eletrônica e programação estão presentes em muitos alunos.

A autora, desde 2010, vem colaborando com professores do curso de Design da Escola Superior de Desenho Industrial (ESDI) da UERJ em projetos e em disciplinas de graduação e pós-graduação. Naquele ano, o Arduino foi usado pela primeira vez num projeto de final de curso no qual foi desenvolvido um cinto para apoiar a comunicação de surdos (SABA et al., 2011), numa disciplina eletiva de pós-graduação e num minicurso.

Como chamar de longe uma pessoa que não te escuta?
Um cinto inteligente pode te ajudar!

Hey yaa: Projeto de Maria Paula Saba para conclusão
de graduação em Desenho Industrial da Escola Superior de Desenho Industrial (2010)

No ano seguinte, em 2011, o professor Marcos Martins foi o primeiro a introduzir o Arduino em disciplina da graduação de prática de projeto, no caso, abordando o Design de Interação. Após as aulas iniciais do professor sobre o tema e de um workshop de Arduino ministrado em duas aulas de 4 horas pela autora, o desenvolvimento dos projetos era iniciado. O total de tempo para sua execução era de cerca de 3 meses. A integração da Computação ao Design era estabelecida da primeira à última aula, possibilitando que o aluno de Design compreendesse a importância e vivenciasse a colaboração com profissionais de Computação. Para esses, a colaboração com designers desde o início do projeto amplia seus horizontes e possibilita uma maior compreensão e apoio ao trabalho do designer. Projetos utilizando a linguagem Processing também foram introduzidos em edições posteriores da disciplina e um laboratório de Design de Interação com Arduinos e dispositivos eletrônicos foi criado.  Veja em vídeos alguns dos trabalhos realizados: uma vassoura-guitarra, o jogo Balde Wars e uma versão do jogo Mario em que o jogador precisa se equilibrar numa slackline, além das varinhas mágicas e do instrumento musical invisível já anteriomente apresentados.

Você consegue andar no elástico e se esticar para ganhar pontos?
SuperSlackBros: Projeto de Yuri Santos para disciplina da graduação
em Desenho Industrial da Escola Superior de Desenho Industrial (2014)

A adoção da plataforma Arduino e da linguagem Processing na ESDI inserida em disciplinas de prática de projeto culminaram com a inclusão de duas disciplinas específicas para ensino de programação e de eletrônica quando da mudança de currículo que entrou em vigor na ESDI em 2016. Essas disciplinas, denominadas respectivamente de Meios e Métodos na Interação I e II, são ministradas em paralelo a disciplinas de projeto a fim de que seus conteúdos sejam aplicados simultaneamente ao desenvolvimento dos trabalhos.

Para o professor Marcos Martins, a inclusão de projetos com Arduino em disciplinas de Design trouxe como benefícios a ampliação das possibilidades de criação de protótipos funcionais com programação e eletrônica; o aprendizado de novas possibilidades de identificação e de isolamento de problemas que ocorrem durante um projeto de Design; a apropriação do raciocínio e da prática de correção de erros de programação (debug); e a melhor compreensão do tempo necessário para o raciocínio crítico ao longo do desenvolvimento de projetos (MARTINS, 2019). Nossa experiência mostra, finalmente, que o conhecimento de eletrônica e de programação no Design insere os futuros designers nessa nova era da computação e abre oportunidade para profissionais híbridos que atuam de forma integrada no design, programação e eletrônica.

7 Conclusão

A Educação tem muito a beneficiar-se dos novos cenários introduzidos pela Internet das Coisas, tanto no ensino e na aprendizagem em si, quanto no apoio operacional e gerencial para que a aprendizagem ocorra. Além disso, instituições e profissionais devem estar tecnologicamente atualizados e serem capazes de proporcionar ambientes de aprendizagem, físicos e virtuais, condizentes e que dialoguem com aqueles que vivenciamos em nossas práticas culturais no nosso cotidiano, para além dos muros das escolas e demais instituições de ensino.

Desenvolvedores devem afinar-se com o contexto fortemente multi e interdisciplinar de projetos de IoT, que não é restrito ao software. Como profissionais de TI e como educadores em busca de desenvolver sistemas que tragam real benefício para todos os atores envolvidos, devemos estar atentos e atuar não só nos aspectos técnicos e metodológicos da IoT, como também nas questões sociotécnicas desafiadoras que surgem no cenário da Internet das Coisas.

Por ser uma área da Computação que está começando a se desenvolver, há muito espaço para pesquisas e projetos instigantes e inovadores em IoT. Isso é mais evidente na Educação, pois soluções nessa área ainda são pouco exploradas e têm pouca visibilidade. Sabemos, também, que há muito o que se fazer e melhorar na Educação em nosso país ou mesmo no mundo. Por isso, se você se interessou pelo tema deste capítulo, que tal começar já? Arregace suas mangas e venha explorar o potencial da IoT  na Educação!

Resumo

A Internet das Coisas expande a internet ao agregar Coisas – seres animados e inanimados, objetos, ambientes e espaços – que ganham  uma inteligência determinada pelo hardware e pelo software a elas associados. Para projetar para Internet das Coisas, é necessário conhecer as tecnologias habilitadoras referentes a hardware, entradas e saídas, conectividade, identificação das Coisas, opções de armazenamento, análise, tomada de decisão e visualização dos resultados. O projeto de um sistema para IoT acrescenta complexidade ao incluir, na internet, Coisas às quais já estão associadas funções, formas, culturas e emoções. Tecnicamente, questões relativas ao fornecimento de energia, protocolos mais eficientes, tratamento de um grande volume de dados, entre outras, também agregam complexidade a projetos de IoT. Equipe multi e interdisciplinar, arquiteturas e plataformas de IoT, métodos de desenvolvimento que sejam ágeis, iterativos, abdutivos, centrados no usuário, que envolvam cocriação e prototipação, e que considerem as particularidades da IoT, entre outros, são caminhos para um projeto bem-sucedido. Além de desafios técnicos, é necessário considerar que desafios sociais, econômicos, políticos e éticos são ainda mais complexos e terão de ser enfrentados.

A Educação não está sendo apresentada no rol das áreas de aplicação mais comentadas e promissoras, o que revela que há ainda mais oportunidades de trabalho e pesquisa em IoT. Novos e disruptivos produtos e serviços da IoT para a Educação surgem em prol do ensinoaprendizagem em si; no apoio à comunicação, coordenação e cooperação de alunos, professores, responsáveis e demais atores; no apoio à inclusão e a situações mais específicas; na aprendizagem mais integrada dos mundos real e virtual; no gerenciamento eficiente e sustentável de instituições de ensino; e na integração da educação com outras áreas relacionadas. Finalmente, acreditamos que a aprendizagem baseada em projetos com IoT possibilita que alunos de Engenharia e de Design (e, por extensão, de outras áreas) adquiram novas habilidades ao exercitarem na prática o pensar e o fazer projetual de forma colaborativa, crítica, social e ambientalmente responsável.

Live-palestra-conversa

Live-palestra-conversa sobre este capítulo, realizada no dia 29/7/2021 no programa Conecta (CEIE-SBC):

Registro da live-palestra-conversa com o autor deste capítulo

Leituras Recomendadas

Internet das Coisas: da teoria à prática (SANTOS et al., 2016a) Capítulo que introduz a Internet das Coisas e seu ecossistema. Discute com maior profundidade aspectos técnicos da IoT.

Sinais do futuro imediato (MEIRA, 2017) Documento que apresenta ótima introdução sobre o que é Internet das Coisas, junto a três outros temas: plataformas; mercados em rede e a transformação digital. Much More, abril de 2017.

Uma abordagem sistemática de prototipação colaborativa para a criação de tangíveis (CARDADOR et al., 2013) Artigo que ilustra tanto o processo de desenvolvimento de um jogo colaborativo com objetos inteligentes, quanto uma proposta de atividade projetual para o aprendizado de calouros de Engenharia.

IOT-Based Enhancement of Educational Services and Resources (RIAÑO e AMAZONAS, 2016) Para vislumbrar o potencial da IoT para apoiar soluções inovadoras em educação, e de forma associada ao contexto físico em que ela se insere, conheça o ecossistema proposto nesse artigo que integra instituições educacionais (escolas, universidades), espaços culturais (museus, teatros), áreas de lazer (parques, quadras de esporte), meios de transporte e uma moeda (digital) criativa. O artigo mostra, com esse ecossistema, como o uso de grafos que representam características e serviços de uma cidade possibilita a identificação de demandas de uma comunidade em seu contexto e possíveis ações que venham a atendê-las. Também inclui a descrição de um modelo para desenvolvimento de aplicações e serviços de IoT.

Tapetes Musicais Inteligentes: computação ubíqua para apoiar a educação musical (SANTOS2016b) Artigo que ilustra o desenvolvimento de um objeto inteligente, o Tapetes Musicais Inteligentes, para o ensino de Música. O desenvolvimento se deu de forma concomitante com uma pesquia de mestrado, sendo um exemplo de pesquisa realizada utilizando o paradigma epistemológico-metodológico Design Science Research.

Entre dados e robôs: ética e privacidade na era da hiperconectividade (MAGRANI, 2019) O livro, que faz parte de uma trilogia, apresenta uma visão abrangente para você iniciar-se em questões relacionadas à privacidade, ética, segurança, inovação e legislação relacionada.

Exercícios

1. Faça a montagem de um circuito eletrônico com o Arduino que: 1. Simule um sinal de trânsito (acender LEDs nas cores vermelha, amarela e verde) 2. Simule um dimmer (use um potenciômetro como entrada e um LED como saída) 3. Acenda e apague um LED a partir de um botão.
2. Já mostramos que Katia Vega colocou um pequeno RFID em cada unha das suas mãos, podendo assim disparar ações a partir de um dedo específico ou de uma combinação de dedos. Que aplicações e artefatos educacionais você proporia a partir dessa possibilidade?
3. Faça contato com um ou mais professores e identifique suas demandas. Por exemplo, a falta de um determinado recurso didático, uma dificuldade que ocorre em uma prática pedagógica ou uma má comunicação com alunos. Para tal, utilize algumas das técnicas de brainstorming do Design Thinking. Proponha uma solução dentro do âmbito da IoT para essas demandas.
4. Faça uma busca por projetos acadêmicos de IoT mais atuais e investigue como eles foram desenvolvidos.

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Sobre os autores

Denise Filippo
(http://lattes.cnpq.br/1014023175540508)
Doutora em Engenharia de Software pelo Departamento de Informática da PUC-Rio e Engenheira Eletrônica e de Telecomunicações pela mesma instituição, Denise é professora das disciplinas Software Social e de Internet das Coisas e Arduino no MBTI da Escola Politécnica da UFRJ, entre outras atividades de ensino e pesquisa que desempenha em diferentes instituições. Entre 1992 e 2019, atuou como engenheira, gerente de TI e coordenadora na área de redes de computadores na UERJ (na Escola Superior de Desenho Industrial da UERJ e no Campus da UERJ em Nova Friburgo – Instituto Politécnico do Rio de Janeiro). Também atuou como professora em aulas de  graduação, em cursos livres e de especialização. Tem experiência em cursos a distância na PUC-Rio, UAB e BID. Suas áreas de interesse são: sistemas colaborativos, sistemas móveis e ubíquos, Internet das Coisas e aplicação dessas áreas na Educação, Design, Música e Arte.

Wallace Ugulino
(http://lattes.cnpq.br/2531881433823140)
É Senior Lecturer da University of Twente (Enschede, Países Baixos), no departamento “Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science (EEMCS)”, onde ensina principalmente programação de computadores. Anteriormente atuou como professor-colaborador de programação para plataforma móvel iOS na Apple Developer Academy da Università Degli Studi di Napoli Federico II (Itália, Nápoles). Ugulino obteve o título de Doutor em Informática (Engenharia de Software) pelo Departamento de Informática da PUC-Rio e atuou como pós-doutorando no Departamento de Ciência da Computação da UFRJ. Suas áreas de interesse são: ensino de programação, aprendizagem baseada em projetos e desafios, sistemas móveis, computação ubíqua (especialmente vestíveis), Internet das Coisas e interação humano-computador.

Como citar este capítulo

FILIPPO, Denise; UGULINO, Wallace. Internet das Coisas e objetos inteligentes para a Educação no Século XXI. In: SAMPAIO, Fábio F.; PIMENTEL, Mariano; SANTOS, Edméa O. (orgs.). Informática na Educação: pensamento computacional, robótica e internet das coisas . Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021. (Série Informática na Educação, v.6) Disponível em: <https://ceie.sbc.org.br/livrodidatico/internet-das-coisas>