103º TechDay: Cognitive

28/10/2019     Cognitive / TechDay

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Decorreu no passado dia 25 de setembro o 103º TechDay, dedicado ao tema Cognitive.

Neste evento contámos com a presença do Professor Amílcar Cardoso, docente da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra, que discorreu sobre tecnologias cognitivas, inteligência artificial (AI), o que é, as suas utilizações, e os diferentes tipos de AI, machine learning (ML), os diferentes tipos existentes e a interação entre ML, Big Data e desempenho. Apresentou igualmente alguns dos desafios que esta área tecnológica traz, como a interação, a autonomia e a criatividade, os problemas da falta de regulação do uso da AI, a desinformação profunda e os riscos de uma polarização da sociedade.

Seguiu-se Laura Simas, automation strategic adviser da DocDigitizer, que falou sobre o reconhecimento que os dados recolhidos em muitas áreas de atuação contêm mais informação que que aquilo que se julgava inicialmente. Em consequência, este reconhecimento leva à questão da capitalização destes dados, de forma eficiente, através do uso do AI/ML e sem a intervenção humana, num processo menos sujeito a erros e que liberta os humanos da execução de tarefas sem valor-acrescentado.

Já Pedro Miguel Neves e Guilherme Cardoso, ambos da direção de Estratégia de Inovação e Tecnologia (EIT), bem como José Nuno Sousa, da direção de Sistemas de Suporte às Operações (SSO), da Altice Labs, falaram sobre a predição de problemas em redes e sistemas de telecomunicações e apresentaram alguns use cases de operações cognitivas neste tipo de ambiente: centros de operação de redes cognitivos, call centers cognitivos e manutenção cognitiva de infraestruturas de telecomunicações. Estes use cases permitem que as operações das redes e sistemas passem de reativas a proactivas, antecipando problemas e atuando de forma a causar menor impacto nos utilizadores.

Seguiu-se um painel de discussão com todos os oradores em que houve oportunidade de falar sobre aspetos como a necessidade de moderar as expectativas sobre esta tecnologia, uma vez que não é possível ter AI sem information architecture (IA): os resultados estão fortemente dependentes da limpeza profunda dos dados ingeridos e da sua correta correlação, processos muito complexos. Cada empresa necessita de adquirir a massa crítica necessária para perceber as vantagens que esta tecnologia lhe traz, algo que se vai adquirindo em passos pequenos e por meio da experimentação.

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