Mecanismo de busca encontra a pessoa certa para um emprego
Krisztian Balog 23/10/2008
A quantidade de páginas indexadas pelos mecanismos de busca e a disseminação das redes sociais tem tornado disponível uma quantidade de informações pessoais tão grande que, em vez de mais fácil, está cada vez mais difícil encontrar uma pessoa com as características desejadas quando o assunto é conseguir um novo colaborador ou arranjar um emprego.
A pesquisa por documentos, imagens, e até músicas, avançou muito nos últimos anos. Mas o assunto é diferente quando se trata de encontrar uma pessoa. E esta é uma atividade cada vez mais necessária dentro de empresas e organizações, que rotineiramente precisam localizar funcionários ou potenciais colaboradores com determinadas características e talentos.
Mecanismo de busca de pessoas
Agora, um novo programa de computador, feito pelo cientista da computação holandês Krisztian Balog, pode ajudar nessa busca. Ele introduziu dois novos modelos de pesquisa que tornou mais fácil a tarefa de encontrar a pessoa certa de forma mais rápida e mais precisa.
Em sua tese de doutoramento, Balog focou-se em encontrar pessoas dentro de empresas e organizações. Uma busca desse tipo pode ser extremamente útil no mundo dos negócios, permitindo, por exemplo, que um gerente encontre rapidamente quem trabalhou em um determinado projeto e quem possui determinados conhecimentos ou características pessoais.
Busca de funcionários e empregos
O novo sistema também poderá ajudar na troca de informações entre empresas, principalmente entre filiais de grandes empresas, entre as empresas e a imprensa e entre as empresas e as agências de emprego. O departamento de recursos humanos de uma empresa, por exemplo, poderá achar rapidamente a pessoa com o perfil desejado no meio de gigabytes de currículos.
No primeiro modelo de pesquisa é criada uma lista de especialistas para um determinado assunto. No segundo, é criada uma lista de assunto dominados por cada um dos especialistas.
Rastros digitais
O problema de procurar por pessoas é que uma pessoa não pode ser caracterizada por uma mera lista de palavras-chave. Entretanto, cada pessoa deixa o que Balog chama de "rastro digital," porque seu nome consta em diversos textos arquivados nos sistemas da empresa.
Balog então desenvolveu um algoritmo que usa esses rastros digitais para compilar uma lista de assuntos associados a cada pessoa. A partir daí o programa seleciona a pessoa que melhor satisfaça os critérios definidos na busca.
Modelos geradores de linguagem
O pesquisador combinou modelos geradores de linguagem com algoritmos de aprendizado. Os modelos de linguagem expõem padrões no uso da linguagem relacionados a pessoas e assuntos. Os algoritmos de aprendizado reconhecem pessoas e organizações dentro de textos.
O novo programa foi extensivamente testado em grandes empresas, com pessoas situadas em diferentes locais. O método também mostrou-se altamente eficiente na intranet da Universidade de Amsterdam.
sábado, 25 de outubro de 2008
domingo, 19 de outubro de 2008
Chips capazes de corrigir falhas...
"Sistema imunológico" artificial vai criar chips tolerantes a falhas
Redação do Site Inovação Tecnológica
17/10/2008
Pesquisadores ingleses estão se inspirando no funcionamento do sistema imunológico humano para construir chips capazes de se autodiagnosticar e corrigir suas próprias falhas sem a necessidade de qualquer intervenção externa.
Batizado de Sabre - Self-healing cellular Architectures for Biologically-inspired highly Reliable Electronic systems: Arquiteturas celulares autocurativas para sistemas eletrônicos de alta confiabilidade biologicamente inspirados - o projeto está sendo conduzido por especialistas de quatro universidades.
Sistemas eletrônicos de alta confiabilidade
Apesar da alta confiabilidade alcançada pela indústria eletrônica atual, com um número mínimo de relatos de falhas de sistemas ocasionadas por defeitos no hardware, a disseminação dos sistemas eletrônicos está exigindo cuidados adicionais com equipamentos que lidam diretamente com a vida humana, entre os quais os sistemas embarcados em aviões, carros e prédios.
Nestes casos, uma falha quase nunca dará tempo para que os engenheiros possam diagnosticá-la e corrigi-la antes que ela cause danos muito sérios. O ideal, nessas condições, é que o próprio hardware detecte a falha e tome medidas para que o equipamento funcione adequadamente mesmo sem a parte que apresentou defeito.
Sistema imunológico artificial
Estudando como o sistema imunológico humano funciona, os pesquisadores estão construindo uma estrutura de "células" capazes de funcionar de maneira integrada e coordenada para defender a integridade do sistema e garantir que os programas possam rodar sem falhas. Eles estão criando um verdadeiro sistema imunológico artificial inteiramente eletrônico.
Sistemas tolerantes a falhas
Já existem sistemas tolerantes a falhas no mercado, mas todos funcionam pela duplicação de todo o sistema ou de uma parte dele. Quando ocorre uma falha, o sistema muda para o backup ou passa a rodar de forma simplificada em um subsistema menor.
"Entretanto, os organismos vivos altamente complexos, como o corpo humano, são capazes de lidar com defeitos em um nível muito mais baixo, no nível das células, defendendo todo o sistema por meio do reparo das células, mantendo desta forma a funcionalidade normal," explica o Dr. Tony Pipe, um dos coordenadores da pesquisa.
"O corpo humano é tanto confiável quanto complexo. É esta capacidade que nós queremos replicar nos sistemas eletrônicos. Estudando a estrutura multicelular dos organismos vivos e seus sistemas imunológicos protetores nós esperamos ser capazes de projetar arquiteturas 'tipo natural' tolerantes a falhas para sistema eletrônicos. Esta pesquisa tem o potencial para influenciar a forma como os sistemas eletrônicos complexos serão projetados no futuro, criando uma nova geração de sistemas eletrônicos que serão tolerantes a falhas e autocurativos," conclui o pesquisador.
Com previsão para durar três anos, o projeto Sabre pretende criar uma nova plataforma que poderá ser utilizada em aviões, sistemas de frenagens antitravamento de veículos, robôs espaciais e satélites artificiais, assim como no controle de processos industriais e nos sistemas de desligamento automático de redes de computadores.
Redação do Site Inovação Tecnológica
17/10/2008
Pesquisadores ingleses estão se inspirando no funcionamento do sistema imunológico humano para construir chips capazes de se autodiagnosticar e corrigir suas próprias falhas sem a necessidade de qualquer intervenção externa.
Batizado de Sabre - Self-healing cellular Architectures for Biologically-inspired highly Reliable Electronic systems: Arquiteturas celulares autocurativas para sistemas eletrônicos de alta confiabilidade biologicamente inspirados - o projeto está sendo conduzido por especialistas de quatro universidades.
Sistemas eletrônicos de alta confiabilidade
Apesar da alta confiabilidade alcançada pela indústria eletrônica atual, com um número mínimo de relatos de falhas de sistemas ocasionadas por defeitos no hardware, a disseminação dos sistemas eletrônicos está exigindo cuidados adicionais com equipamentos que lidam diretamente com a vida humana, entre os quais os sistemas embarcados em aviões, carros e prédios.
Nestes casos, uma falha quase nunca dará tempo para que os engenheiros possam diagnosticá-la e corrigi-la antes que ela cause danos muito sérios. O ideal, nessas condições, é que o próprio hardware detecte a falha e tome medidas para que o equipamento funcione adequadamente mesmo sem a parte que apresentou defeito.
Sistema imunológico artificial
Estudando como o sistema imunológico humano funciona, os pesquisadores estão construindo uma estrutura de "células" capazes de funcionar de maneira integrada e coordenada para defender a integridade do sistema e garantir que os programas possam rodar sem falhas. Eles estão criando um verdadeiro sistema imunológico artificial inteiramente eletrônico.
Sistemas tolerantes a falhas
Já existem sistemas tolerantes a falhas no mercado, mas todos funcionam pela duplicação de todo o sistema ou de uma parte dele. Quando ocorre uma falha, o sistema muda para o backup ou passa a rodar de forma simplificada em um subsistema menor.
"Entretanto, os organismos vivos altamente complexos, como o corpo humano, são capazes de lidar com defeitos em um nível muito mais baixo, no nível das células, defendendo todo o sistema por meio do reparo das células, mantendo desta forma a funcionalidade normal," explica o Dr. Tony Pipe, um dos coordenadores da pesquisa.
"O corpo humano é tanto confiável quanto complexo. É esta capacidade que nós queremos replicar nos sistemas eletrônicos. Estudando a estrutura multicelular dos organismos vivos e seus sistemas imunológicos protetores nós esperamos ser capazes de projetar arquiteturas 'tipo natural' tolerantes a falhas para sistema eletrônicos. Esta pesquisa tem o potencial para influenciar a forma como os sistemas eletrônicos complexos serão projetados no futuro, criando uma nova geração de sistemas eletrônicos que serão tolerantes a falhas e autocurativos," conclui o pesquisador.
Com previsão para durar três anos, o projeto Sabre pretende criar uma nova plataforma que poderá ser utilizada em aviões, sistemas de frenagens antitravamento de veículos, robôs espaciais e satélites artificiais, assim como no controle de processos industriais e nos sistemas de desligamento automático de redes de computadores.
sábado, 11 de outubro de 2008
Novidade nas Buscas por Fotos...
Algumas poucas palavras valem mais do que uma imagem
Redação do Site Inovação Tecnológica
06/10/2008 O ditado afirma que uma imagem pode valer mais do que mil palavras. Mas isso só vale para nós, humanos.
Quando se trata de computadores e mecanismos de buscas, uma única palavra pode fazer a diferença entre encontrar a imagem certa e deixar a riqueza de informações concentradas em uma foto ou desenho perdida no meio de uma infinidade de outras imagens menos relevantes.
Extraindo informações textuais de imagens
Dezenas de tentativas já foram feitas para se extrair informações textuais das informações visuais contidas em imagens. As mais eficientes, contudo, ainda se baseiam nos textos inseridos pelos próprios humanos como título ou como descrição dessas imagens.
Agora, pesquisadores europeus acreditam ter dado um passo importante na automatização dessa tarefa, assim como rumo à possibilidade de se recuperar informações de imagens para as quais títulos e descrições não foram corretamente atribuídos.
Camada de informação
A solução consiste na criação de uma camada de informação sobreposta aos arquivos digitais das imagens. Essa camada informacional extra aproveitará os dados textuais inseridos pelos usuários, mas também será capaz de gerar dados adicionais automaticamente.
Como se trata de uma área extremamente complexa, os pesquisadores do projeto aceMedia reaproveitaram diversas técnicas já desenvolvidas. É o caso da identificação de palavras-chaves visuais de baixo nível - como áreas de cores consistentes que podem ser interpretadas como céu, mar, areia ou neve.
A mesma técnica permite a identificação de contornos, textura e formato.
Palavras-chaves e domínios ontológicos
Combinando as palavras-chaves com conjuntos de regras contextuais mantidas em domínios ontológicos - tais como o fato de que areia e neve geralmente não aparecem na mesma imagem ou que áreas azuis no topo de uma imagem têm grande probabilidade de ser o céu - os pesquisadores conseguiram transformar os dados digitais das imagens em uma rica fonte de informação.
Os dados das palavras-chave de baixo nível também são combinados com resultados de detectores específicos, como programas capazes de localizar rostos em uma foto.
Regras pessoais
Os usuários também poderão adicionar suas próprias preferências à camada de informação, definindo regras particulares para atribuição de palavras-chave e criar um sistema de arquivo pessoal de imagens que permita sua recuperação posterior.
A plataforma desenvolvida pelos pesquisadores foi batizada de ACE (Autonomous Content Entity). A camada ACE define uma API que suporta conexões em rede, gerenciamento de bases de dados, codificação escalável, pré-processamento de conteúdo, visualização do conteúdo, análise de conteúdo baseada em conhecimento, assim como módulos de modelagem e análise contextual
Redação do Site Inovação Tecnológica
06/10/2008 O ditado afirma que uma imagem pode valer mais do que mil palavras. Mas isso só vale para nós, humanos.
Quando se trata de computadores e mecanismos de buscas, uma única palavra pode fazer a diferença entre encontrar a imagem certa e deixar a riqueza de informações concentradas em uma foto ou desenho perdida no meio de uma infinidade de outras imagens menos relevantes.
Extraindo informações textuais de imagens
Dezenas de tentativas já foram feitas para se extrair informações textuais das informações visuais contidas em imagens. As mais eficientes, contudo, ainda se baseiam nos textos inseridos pelos próprios humanos como título ou como descrição dessas imagens.
Agora, pesquisadores europeus acreditam ter dado um passo importante na automatização dessa tarefa, assim como rumo à possibilidade de se recuperar informações de imagens para as quais títulos e descrições não foram corretamente atribuídos.
Camada de informação
A solução consiste na criação de uma camada de informação sobreposta aos arquivos digitais das imagens. Essa camada informacional extra aproveitará os dados textuais inseridos pelos usuários, mas também será capaz de gerar dados adicionais automaticamente.
Como se trata de uma área extremamente complexa, os pesquisadores do projeto aceMedia reaproveitaram diversas técnicas já desenvolvidas. É o caso da identificação de palavras-chaves visuais de baixo nível - como áreas de cores consistentes que podem ser interpretadas como céu, mar, areia ou neve.
A mesma técnica permite a identificação de contornos, textura e formato.
Palavras-chaves e domínios ontológicos
Combinando as palavras-chaves com conjuntos de regras contextuais mantidas em domínios ontológicos - tais como o fato de que areia e neve geralmente não aparecem na mesma imagem ou que áreas azuis no topo de uma imagem têm grande probabilidade de ser o céu - os pesquisadores conseguiram transformar os dados digitais das imagens em uma rica fonte de informação.
Os dados das palavras-chave de baixo nível também são combinados com resultados de detectores específicos, como programas capazes de localizar rostos em uma foto.
Regras pessoais
Os usuários também poderão adicionar suas próprias preferências à camada de informação, definindo regras particulares para atribuição de palavras-chave e criar um sistema de arquivo pessoal de imagens que permita sua recuperação posterior.
A plataforma desenvolvida pelos pesquisadores foi batizada de ACE (Autonomous Content Entity). A camada ACE define uma API que suporta conexões em rede, gerenciamento de bases de dados, codificação escalável, pré-processamento de conteúdo, visualização do conteúdo, análise de conteúdo baseada em conhecimento, assim como módulos de modelagem e análise contextual
sábado, 4 de outubro de 2008
Sinergia pelo futuro da ciência...
Andróides e alienígenas vão se juntar à pesquisa pangaláctica
Redação do Site Inovação Tecnológica
30/09/2008
Pesquisa "pangaláctica" é uma ironia bem-humorada que os cientistas utilizam para se referir ao projeto SETI, que busca vida extraterrestre analisando sinais captados por grandes radiotelescópios.
Nenhum alienígena foi detectado até agora, mas o projeto SETI já deu um resultado mais significativo do que a maioria dos outros grandes projetos científicos - que são mais convencionais e suscitam menos ironias, mas que nem sempre geram efeitos de tamanho alcance.
Cessão voluntária de computadores
Hoje, mais de 50 projetos científicos de grande porte só estão sendo executados graças ao desenvolvimento de uma plataforma de computação distribuída capaz de segmentar grandes cálculos computacionais e distribui-los para serem feitos em milhões de computadores pessoais, cedidos voluntariamente por seus proprietários. Os programas científicos somente rodam nos momentos em que o computador está ocioso.
Essa plataforma foi desenvolvida para o SETI@Home, que permite que os dados coletados pelos radiotelescópios do Projeto Seti sejam processados nos momentos de ociosidade dos computadores dos voluntários, em busca de padrões que podem indicar transmissões feitas por seres inteligentes.
Ciência em casa
Entre esses grandes projetos estão o folding@home, que está tentando desvendar o mistério dos dobramentos das proteínas, o Einstein@home, que analisa as ondas gravitacionais, e o LHC@Home, que vai processar os dados do maior acelerador de partículas do mundo e que poderá ajudar a compreender como surgiu nosso universo.
Todos esses projetos utilizam a plataforma Boinc (Berkeley Open Interface for Network Computing), que nasceu a partir do SETI@Home. Em janeiro desde ano, os computadores cedidos voluntariamente para participação nesses projetos somavam uma capacidade de processamento de 1 petaflop.
Agora, os pesquisadores querem dar dois passos importantes para avançar na exploração do potencial desse gigantesco supercomputador "pangaláctico."
Andróide e Java
Como já existem muitos mais telefones celulares do que computadores no mundo, os cientistas querem adaptar a plataforma Boinc para rodar nesses aparelhos portáteis, utilizando principalmente o sistema operacional Android, desenvolvido pelo Google.
O potencial de ganhos em capacidade de processamento é gigantesco, principalmente porque os telefones celulares de hoje já possuem uma capacidade superior à dos computadores pessoais quando o sistema Boinc foi lançado, em 2003. Para isso, os pesquisadores estão traduzindo todo o código-fonte do Boinc, da linguagem C em que foi programado originalmente, para a linguagem Java.
Computação distribuída e em nuvem
O segundo esforço que está sendo iniciado agora consiste na convergência da computação voluntária, como inaugurada pelo SETI@Home, com a computação distribuída (grid computing), criando uma verdadeira nuvem de computação (cloud computing).
Para isso, os desenvolvedores estão construindo uma ponte entre o Boinc e os sistemas de computação distribuída, permitindo que os dados fluam nos dois sentidos. O projeto foi batizado de Enabling Grids for E-sciencE (EGEE).
Quando finalizado, o novo programa deverá permitir a unificação dos computadores rodando aplicativos baseados no Boinc e os grandes supercomputadores e clusters instalados nos institutos e universidades onde cada pesquisa é conduzida.
Outro enfoque que está sendo estudado baseia-se na virtualização. Utilizando máquinas virtuais criadas por programas como o VMware, os pesquisadores esperam ampliar o aproveitamento do poder computacional de computadores pessoais e notebooks dos milhões de voluntários que se oferecem para colaborar nas pesquisas científicas.
Redação do Site Inovação Tecnológica
30/09/2008
Pesquisa "pangaláctica" é uma ironia bem-humorada que os cientistas utilizam para se referir ao projeto SETI, que busca vida extraterrestre analisando sinais captados por grandes radiotelescópios.
Nenhum alienígena foi detectado até agora, mas o projeto SETI já deu um resultado mais significativo do que a maioria dos outros grandes projetos científicos - que são mais convencionais e suscitam menos ironias, mas que nem sempre geram efeitos de tamanho alcance.
Cessão voluntária de computadores
Hoje, mais de 50 projetos científicos de grande porte só estão sendo executados graças ao desenvolvimento de uma plataforma de computação distribuída capaz de segmentar grandes cálculos computacionais e distribui-los para serem feitos em milhões de computadores pessoais, cedidos voluntariamente por seus proprietários. Os programas científicos somente rodam nos momentos em que o computador está ocioso.
Essa plataforma foi desenvolvida para o SETI@Home, que permite que os dados coletados pelos radiotelescópios do Projeto Seti sejam processados nos momentos de ociosidade dos computadores dos voluntários, em busca de padrões que podem indicar transmissões feitas por seres inteligentes.
Ciência em casa
Entre esses grandes projetos estão o folding@home, que está tentando desvendar o mistério dos dobramentos das proteínas, o Einstein@home, que analisa as ondas gravitacionais, e o LHC@Home, que vai processar os dados do maior acelerador de partículas do mundo e que poderá ajudar a compreender como surgiu nosso universo.
Todos esses projetos utilizam a plataforma Boinc (Berkeley Open Interface for Network Computing), que nasceu a partir do SETI@Home. Em janeiro desde ano, os computadores cedidos voluntariamente para participação nesses projetos somavam uma capacidade de processamento de 1 petaflop.
Agora, os pesquisadores querem dar dois passos importantes para avançar na exploração do potencial desse gigantesco supercomputador "pangaláctico."
Andróide e Java
Como já existem muitos mais telefones celulares do que computadores no mundo, os cientistas querem adaptar a plataforma Boinc para rodar nesses aparelhos portáteis, utilizando principalmente o sistema operacional Android, desenvolvido pelo Google.
O potencial de ganhos em capacidade de processamento é gigantesco, principalmente porque os telefones celulares de hoje já possuem uma capacidade superior à dos computadores pessoais quando o sistema Boinc foi lançado, em 2003. Para isso, os pesquisadores estão traduzindo todo o código-fonte do Boinc, da linguagem C em que foi programado originalmente, para a linguagem Java.
Computação distribuída e em nuvem
O segundo esforço que está sendo iniciado agora consiste na convergência da computação voluntária, como inaugurada pelo SETI@Home, com a computação distribuída (grid computing), criando uma verdadeira nuvem de computação (cloud computing).
Para isso, os desenvolvedores estão construindo uma ponte entre o Boinc e os sistemas de computação distribuída, permitindo que os dados fluam nos dois sentidos. O projeto foi batizado de Enabling Grids for E-sciencE (EGEE).
Quando finalizado, o novo programa deverá permitir a unificação dos computadores rodando aplicativos baseados no Boinc e os grandes supercomputadores e clusters instalados nos institutos e universidades onde cada pesquisa é conduzida.
Outro enfoque que está sendo estudado baseia-se na virtualização. Utilizando máquinas virtuais criadas por programas como o VMware, os pesquisadores esperam ampliar o aproveitamento do poder computacional de computadores pessoais e notebooks dos milhões de voluntários que se oferecem para colaborar nas pesquisas científicas.
domingo, 28 de setembro de 2008
Algoritmo dá a computadores uma capacidade quase humana
Algoritmo dá a computadores uma capacidade quase humana
Redação do Site Inovação Tecnológica
25/09/2008
Novo algoritmo consegue encontrar padrões em dados brutos, identificando a estrutura - ordens lineares, anéis ou clusters - que melhor descreve os dados.
Nós temos uma capacidade inata, e uma tendência quase inconsciente em utilizar essa capacidade, de encontrar padrões em grandes volumes de dados e informações. Foi assim que nossos antepassados traçaram as constelações na infinidade de estrelas que eles observavam no céu, e é assim que nós localizamos um grupo de amigos no meio de um salão lotado.
Capacidade de ordenação
Seria muito útil se conseguíssemos replicar essa capacidade nos computadores - a Era da Informação está gerando uma quantidade de dados maior do que tudo o que a humanidade gerou ao longo de milênios. Sabemos que essa montanha de dados contém informações valiosas, mas só conseguiremos tirar proveito delas se os próprios computadores forem capazes de capturá-las para nós.
Para que um computador ordene um conjunto de dados, nós devemos encontrar a ordem subjacente a esses dados e então dizer ao computador como ordená-los, por meio de um programa.
Encontrando padrões em dados brutos
Agora, pesquisadores do MIT elaboraram um algoritmo que é capaz de encontrar um padrão nos dados brutos, e então ordená-los segundo esse padrão. "Em vez de procurar por um tipo particular de estrutura, nós criamos um algoritmo mais amplo que é capaz de testar todas essas estruturas e pesá-las umas contra as outras," explica Joshua Tenenbaum, coordenador da pesquisa.
O algoritmo consegue entender vários tipos de estruturas de dados, como árvores, ordens lineares, anéis, hierarquias dominantes, clusters etc. Ele analisa os dados brutos até encontrar a estrutura que melhor os descreve e então ordena os dados seguindo essa estrutura.
Os humanos fazem isso o tempo todo, na vida diária, freqüentemente de forma inconsciente. Várias descobertas-chave na história da ciência também consistiram na localização desses padrões, como na elaboração da Tabela Periódica ou na criação do sistema de classificação das espécies utilizada pela biologia.
Redação do Site Inovação Tecnológica
25/09/2008
Novo algoritmo consegue encontrar padrões em dados brutos, identificando a estrutura - ordens lineares, anéis ou clusters - que melhor descreve os dados.
Nós temos uma capacidade inata, e uma tendência quase inconsciente em utilizar essa capacidade, de encontrar padrões em grandes volumes de dados e informações. Foi assim que nossos antepassados traçaram as constelações na infinidade de estrelas que eles observavam no céu, e é assim que nós localizamos um grupo de amigos no meio de um salão lotado.
Capacidade de ordenação
Seria muito útil se conseguíssemos replicar essa capacidade nos computadores - a Era da Informação está gerando uma quantidade de dados maior do que tudo o que a humanidade gerou ao longo de milênios. Sabemos que essa montanha de dados contém informações valiosas, mas só conseguiremos tirar proveito delas se os próprios computadores forem capazes de capturá-las para nós.
Para que um computador ordene um conjunto de dados, nós devemos encontrar a ordem subjacente a esses dados e então dizer ao computador como ordená-los, por meio de um programa.
Encontrando padrões em dados brutos
Agora, pesquisadores do MIT elaboraram um algoritmo que é capaz de encontrar um padrão nos dados brutos, e então ordená-los segundo esse padrão. "Em vez de procurar por um tipo particular de estrutura, nós criamos um algoritmo mais amplo que é capaz de testar todas essas estruturas e pesá-las umas contra as outras," explica Joshua Tenenbaum, coordenador da pesquisa.
O algoritmo consegue entender vários tipos de estruturas de dados, como árvores, ordens lineares, anéis, hierarquias dominantes, clusters etc. Ele analisa os dados brutos até encontrar a estrutura que melhor os descreve e então ordena os dados seguindo essa estrutura.
Os humanos fazem isso o tempo todo, na vida diária, freqüentemente de forma inconsciente. Várias descobertas-chave na história da ciência também consistiram na localização desses padrões, como na elaboração da Tabela Periódica ou na criação do sistema de classificação das espécies utilizada pela biologia.
domingo, 21 de setembro de 2008
ALÉM DA BIOMETRIA...
Além da biometria: reflexos pessoais criam mecanismo perfeito de proteção
Redação do Site Inovação Tecnológica
11/09/2008
Equipamentos biométricos, imagens da íris e programas de reconhecimento de assinaturas estão se tornando cada vez mais comuns, graças à crescente preocupação com a segurança na área da informática e do acesso a locais restritos.
Deficiências da biometria
Só que nenhum deles é perfeito, afirmam pesquisadores japoneses, alertando que todos esses equipamentos e procedimentos de segurança podem ser enganados por um invasor suficientemente sofisticado.
"[] a informação biométrica pode facilmente vazar ou ser copiada. Desta forma, é desejável criar uma autenticação biométrica que não exija que a informação biométrica seja mantida secreta," afirmam Masakatsu Nishigaki e Daisuke Arai, da Universidade de Shizuoka.
Além da biometria
E, segundo eles, existe uma solução: é possível elaborar um mecanismo perfeito de segurança utilizando os reflexos pessoais, que jamais poderão ser copiados, imitados ou forjados.
Os reflexos humanos não dependem de controle consciente. Assim, mesmo se as reações de uma pessoa forem vistas por alguém mau intencionado, esse potencial invasor jamais conseguirá repetir com precisão aqueles reflexos, porque ele adotará inconscientemente os seus próprios reflexos de forma inconsciente.
Ponto cego do olho
Para comprovar sua teoria, Nishigaki e Arai utilizaram a escotoma, também conhecida como ponto cego, uma área fixa na retina onde estão o nervo óptico e uma série de vasos sangüíneos, o que impede que se forme uma imagem nesse local. Esse ponto cego pode ser detectado pelo monitoramento de movimentos sutis da esquerda para a direita que nossos olhos fazem quando acompanham um objeto que se move da direita para a esquerda.
Usar somente o ponto cego, contudo, não garante segurança total. Segundo os cientistas, alguém poderia passar por uma cirurgia ou inventar algum tipo muito engenhoso de lente de contato capaz de enganar o sistema. Assim, não haveria ganhos significativos em relação ao reconhecimento da íris.
Movimentos reflexos
A deficiência pode ser resolvida utilizando-se a posição do ponto cego do olho para induzir movimentos sacádicos, uma troca reflexa repentina da posição do olho. A autenticação do usuário poderá ser feita apresentando um alvo na direção do ponto cego e fora dele, utilizando a tecnologia de rastreamento do olho para medir o tempo gasto pelo movimento reflexo. Cada padrão de resposta é único para cada indivíduo.
Segundo os pesquisadores, um método assim não poderia ser ludibriado por invasores mesmo que utilizando os mais sofisticados materiais, equipamentos ou mesmo cirurgias.
"Nosso método transforma as diferenças na informação biométrica fisiológica - o ponto cego - em diferenças nos reflexos humanos - movimentos sacádicos - e as utiliza para autenticação," afirmam eles.
Redação do Site Inovação Tecnológica
11/09/2008
Equipamentos biométricos, imagens da íris e programas de reconhecimento de assinaturas estão se tornando cada vez mais comuns, graças à crescente preocupação com a segurança na área da informática e do acesso a locais restritos.
Deficiências da biometria
Só que nenhum deles é perfeito, afirmam pesquisadores japoneses, alertando que todos esses equipamentos e procedimentos de segurança podem ser enganados por um invasor suficientemente sofisticado.
"[] a informação biométrica pode facilmente vazar ou ser copiada. Desta forma, é desejável criar uma autenticação biométrica que não exija que a informação biométrica seja mantida secreta," afirmam Masakatsu Nishigaki e Daisuke Arai, da Universidade de Shizuoka.
Além da biometria
E, segundo eles, existe uma solução: é possível elaborar um mecanismo perfeito de segurança utilizando os reflexos pessoais, que jamais poderão ser copiados, imitados ou forjados.
Os reflexos humanos não dependem de controle consciente. Assim, mesmo se as reações de uma pessoa forem vistas por alguém mau intencionado, esse potencial invasor jamais conseguirá repetir com precisão aqueles reflexos, porque ele adotará inconscientemente os seus próprios reflexos de forma inconsciente.
Ponto cego do olho
Para comprovar sua teoria, Nishigaki e Arai utilizaram a escotoma, também conhecida como ponto cego, uma área fixa na retina onde estão o nervo óptico e uma série de vasos sangüíneos, o que impede que se forme uma imagem nesse local. Esse ponto cego pode ser detectado pelo monitoramento de movimentos sutis da esquerda para a direita que nossos olhos fazem quando acompanham um objeto que se move da direita para a esquerda.
Usar somente o ponto cego, contudo, não garante segurança total. Segundo os cientistas, alguém poderia passar por uma cirurgia ou inventar algum tipo muito engenhoso de lente de contato capaz de enganar o sistema. Assim, não haveria ganhos significativos em relação ao reconhecimento da íris.
Movimentos reflexos
A deficiência pode ser resolvida utilizando-se a posição do ponto cego do olho para induzir movimentos sacádicos, uma troca reflexa repentina da posição do olho. A autenticação do usuário poderá ser feita apresentando um alvo na direção do ponto cego e fora dele, utilizando a tecnologia de rastreamento do olho para medir o tempo gasto pelo movimento reflexo. Cada padrão de resposta é único para cada indivíduo.
Segundo os pesquisadores, um método assim não poderia ser ludibriado por invasores mesmo que utilizando os mais sofisticados materiais, equipamentos ou mesmo cirurgias.
"Nosso método transforma as diferenças na informação biométrica fisiológica - o ponto cego - em diferenças nos reflexos humanos - movimentos sacádicos - e as utiliza para autenticação," afirmam eles.
sábado, 13 de setembro de 2008
Brasileiros vão ajudar a ligar a Máquina do Começo do Mundo
Redação do Site Inovação Tecnológica
10/09/2008
Embora alguns físicos dissidentes estejam afirmando que o LHC (Large Hadron Collider) será a máquina do fim do mundo, podendo criar buracos negros que destruirão a Terra, a maioria da comunidade científica quer mesmo é descobrir os segredos do começo do mundo (veja Buracos negros microscópicos não vão destruir a Terra, garantem físicos).
Maior experimento científico da história
Hoje, dia 10 de Setembro, começarão os primeiros testes de funcionamento daquele que já é considerado o maior experimento científico da história. Em mais ou menos um mês, ele deverá estar em funcionamento total.
Será então o momento da verdade: pela primeira vez na história, os cientistas poderão observar dois prótons chocando-se violentamente um contra o outro, depois de acelerar ao longo de um anel de 27 quilômetros de perímetro, situado a mais de 100 metros de profundidade ao longo da fronteira entre a Suíça e a França.
A data para a inauguração oficial do acelerador está marcada para 21 de outubro, com a presença de presidentes e ministros de Estado da Europa e de outros países que ajudaram a construir o laboratório e que participarão das experiências.
A construção do LHC durou 14 anos, contando com a colaboração e o compartilhamento do conhecimento de 6.000 cientistas de 181 institutos de pesquisas de diversos países. O custo chegou a US$8 bilhões.
Do infinitamente pequeno ao infinitamente grande
O principal objetivo dos experimentos é investigar o infinitamente pequeno, mas também tirar conclusões sobre o infinitamente grande a partir do estudo do choque das partículas subatômicas.
"Embora ainda estejamos muito longe da suposta grande explosão que teria dado origem ao Universo que conhecemos, estamos dando mais um passo importante no caminho de aproximação de algumas das condições de então, ao realizarmos experiências nas energias do LHC", afirma o físico brasileiro Alberto Santoro, que participa do experimento.
Quatro experimentos
"O Brasil não está fora desta nova era da ciência", declarou Alberto Santoro, que é coordenador do grupo da UERJ no Compact Muon Solenoid LHC/CERN. Os físicos brasileiros, com apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq/MCT), estão envolvidos nos quatro experimentos do LHC desde a década de 1990.
O LHC é um acelerador, mas cujas peças principais são justamente os sensores que detectam os resultados dos impactos das partículas aceleradas. São quatro aparelhos, reunindo a mais avançada tecnologia hoje disponível: ALICE (A Large Ion Collider Experiment), LHCb (LHC Beauty), ATLAS (A Toroidal LHC Apparatus), e CMS (Compact Muon Solenoid).
Participação brasileira
"O CNPq apóia a participação de pesquisadores brasileiros nos experimentos do CERN entendendo que eles contribuem para o avanço da ciência e para a formação de cientistas de alto nível. Por exemplo, de 1999 a 2004, a agência pagou 100 mil francos suíços por ano para a construção do equipamento referente ao experimento ATLAS. Foram ao todo R$ 1,2 milhão. Além disso, temos apoiado os grupos de pesquisa que participam dessa colaboração oferecendo bolsas para Doutorado Sanduíche com duração ampliada para dois anos", disse o diretor de Programas Horizontais e Instrumentais do CNPq, José Roberto Drugowich.
A participação dos brasileiros envolve pesquisadores, professores, estudantes de universidades e institutos de pesquisa do Brasil. Atualmente, o grupo de física nuclear da USP participa do experimento ALICE, os físicos e engenheiros do CBPF e UFRJ, do LHCb, os grupos da UFRJ e COPPE, do CMS, e os grupos do CBPF, UERJ, UNESP, UFRGS e CEFET, do ATLAS.
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