Streaming seguro – Pesquisadora desenvolve hardware capaz de detectar anomalias de dados em tempo real

Muitas pessoas reconhecem o streaming como uma forma para assistir seus filmes e séries pela internet, mas esse sistema vai muito além disso. Em uma tradução literal, streaming significa transmissão contínua ou fluxo contínuo, e é um método de distribuição digital que transfere os dados em tempo real por uma rede. Sendo um meio que vem sendo cada vez mais utilizado, analisar esses dados no momento da chegada pode trazer um imenso valor, porém, isso requer muito esforço computacional e novas técnicas de aceleração. Como solução para isso, Lucileide Medeiros, do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC), desenvolveu uma arquitetura de Hardware de algoritmo capaz de detectar anomalias e erros até 693 vezes mais rápido do que softwaresconvencionais.

Com orientação do Professor Marcelo Fernandes, do Departamento de Engenharia de Computação e Automação (DCA/UFRN), Lucileide adaptou para Hardware um algoritmo baseado em uma nova abordagem de detecção de falhas conhecido como TEDA (Tipicality and Excentricity Data Analytic). O projeto conseguiu alcançar uma taxa de processamento muito superior a outras técnicas com um consumo de energia inferior. A verificação dos dados de streaming é essencial em diversos setores, nos quais os erros podem causar enormes prejuízos financeiros e até à vida das pessoas.

A pesquisa demonstrou que o TEDA pode ser aplicado em diversos cenários, desde a indústria até em aplicações médicas, em que a análise de dados em tempo real é crucial. Lucileide explica que os resultados do estudo foram validados para detecção de anomalias e problemas usando dados de uma indústria de açúcar. “Isso demonstra a aplicabilidade do hardwareTEDA em cenários industriais reais, nos quais a detecção de falhas é crucial para garantir o funcionamento seguro e eficiente dos processos industriais. Além disso, também usamos na identificação de anomalias em eletrocardiograma como forma de validar sua aplicação na análise de dados fisiológicos”, comenta.

Seja no streaming ou em séries temporais, técnica usada para coleta de dados periódicos, como na meteorologia, o crescente uso de dados em tempo real se tornou um desafio computacional. A pesquisa notou essa necessidade de uma análise rápida e eficiente e buscou soluções para esse desafio. “Isso pode melhorar a tomada de decisões em tempo real em setores críticos, como saúde e indústria, contribuindo para um melhor monitoramento e otimização de processos”, acrescenta Lucileide

A implementação eficiente do TEDA em dispositivos médicos pode aprimorar o monitoramento contínuo de dados fisiológicos de pacientes em ambientes críticos, como em UTIs, permitindo a detecção precoce de anomalias cardíacas. “Isso pode ter um impacto significativo na melhoria dos cuidados de saúde, na tomada de decisões clínicas e, por conseguinte, na tomada de medidas terapêuticas mais rápidas e eficazes”, afirma a pesquisadora.

Para a ciência, a pesquisa expande o conhecimento na área do processamento de dados em tempo real, demonstrando um potencial das implementações de hardware. Segundo Lucileide, que concorre ao prêmio de melhor tese de doutorado no 16º Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC), “Isso pode abrir caminho para pesquisas adicionais e inovações no campo de hardware especializado para análise de dados em tempo real”, diz.

Ao decorrer da pesquisa, foi necessário o estudo do algoritmo a ser acelerado em hardware. Após isso, foi desenhado um circuito especializado para esse algoritmo. Com a verificação do funcionamento e da possibilidade de melhorias, o equipamentofoi validado e sintetizado. Com o projeto pronto, os pesquisadores analisaram o tempo de processamento, a quantidade de recursos usados e o consumo energético. Por fim, foi feita uma comparação com outros métodos de software para atestar sua eficiência.

Para além da UFRN, Lucileide também é professora no Instituto Federal do Rio Grande do Norte em Santa Cruz (IFRN), e tem um papel representativo, sendo a única mulher indicada na premiação de melhor tese no CBIC 2023. “Sinto-me profundamente orgulhosa por fazer parte desse cenário e ocupar o meu espaço como pesquisadora e mulher nessa área,” pontua a professora. “Cada conquista individual se torna um marco coletivo na busca por um ambiente profissional em que todas as vozes têm a oportunidade de contribuir para a transformação positiva da sociedade”, complementa a pesquisadora.

Fonte: Agecom/UFRN