Aproveitando o Aprendizado de Máquina de Bordo para Reconhecimento de Atividades

Nos últimos anos, o uso de dispositivos inteligentes como smartphones e smartwatches cresceu rapidamente. Esses dispositivos vêm com sensores embutidos que conseguem rastrear as atividades dos usuários, fornecendo insights valiosos. O método de usar esses sensores junto com aprendizado de máquina para identificar atividades humanas é conhecido como Reconhecimento de Atividade Humana (HAR). Essa abordagem ganhou atenção porque permite a detecção de atividades em tempo real sem exigir acesso constante à internet.

#O que é Aprendizado de Máquina na Borda?

Aprendizado de Máquina na Borda (Edge ML) refere-se à prática de executar processos de aprendizado de máquina nos próprios dispositivos, em vez de depender apenas de servidores remotos na nuvem. Essa mudança é importante por várias razões:

1. Menor Latência: O processamento de dados acontece mais rápido porque não precisa viajar para a nuvem e voltar. Essa resposta rápida é crucial para aplicativos que exigem ação imediata.

2. Privacidade dos Dados: Ao manter os dados no dispositivo, os usuários têm mais controle sobre suas informações pessoais. Dados sensíveis não precisam ser enviados pela internet, o que reduz o risco de acesso não autorizado.

3. Menos Dependência de Conectividade: Os usuários ainda podem acessar serviços mesmo quando estão offline, tornando o sistema mais confiável em vários ambientes.

#Os Desafios do Aprendizado de Máquina na Borda

Apesar de seus benefícios, o Edge ML vem com seu próprio conjunto de desafios:

1. Armazenamento Limitado no Dispositivo: Dispositivos na borda frequentemente têm menos capacidade de armazenamento em comparação com servidores na nuvem. Essa limitação dificulta o armazenamento de grandes quantidades de dados para treinamento.

2. Menos Poder Computacional: A capacidade de processamento dos dispositivos geralmente não é tão poderosa quanto a dos servidores na nuvem. Isso significa que modelos complexos de aprendizado de máquina podem não funcionar efetivamente no dispositivo.

3. Consumo de Energia: Dispositivos na borda normalmente dependem de bateria. Portanto, executar computações intensivas pode rapidamente drenar a vida útil da bateria.

#O Papel dos Dispositivos Inteligentes no HAR

Dispositivos inteligentes incluem smartphones, smartwatches e outras tecnologias vestíveis que conseguem monitorar a atividade do usuário através de vários sensores como acelerômetros e giroscópios. Esses sensores podem coletar dados que refletem os movimentos e ações do usuário, ajudando a identificar o que ele está fazendo a qualquer momento.

Por exemplo, um smartwatch pode determinar se o usuário está andando, correndo ou sentado com base nos dados coletados de seus sensores. Ao aproveitar esses dispositivos, os sistemas HAR podem fornecer feedback personalizado e suporte para atividades como rastreamento de fitness ou monitoramento da saúde.

#Aprendizado Tradicional vs. Aprendizado na Borda

O HAR tradicional geralmente depende do envio de dados para um servidor na nuvem para processamento. Aqui está como isso geralmente funciona:

1. Os dados são coletados do dispositivo do usuário.
2. Esses dados são então enviados para um servidor na nuvem para análise.
3. O servidor na nuvem processa os dados e retorna os resultados para o dispositivo do usuário.

Essa abordagem centralizada tem algumas desvantagens importantes:

• Alta Latência: Atrasos podem ocorrer porque os dados precisam viajar para a nuvem e voltar.
• Flexibilidade Limitada: Personalizar o sistema para usuários individuais é mais complicado, já que todos os dados são processados coletivamente.
• Preocupações com a Privacidade: Enviar dados para a nuvem aumenta o risco de exposição a acessos não autorizados.

Em contraste, o Edge ML processa os dados localmente no dispositivo. Esse método significa:

• O dispositivo pode tomar decisões imediatas com base nos dados coletados.
• Os usuários podem personalizar a experiência de acordo com suas necessidades únicas sem necessariamente enviar dados para longe.
• Há uma melhoria na privacidade, já que os dados pessoais permanecem no dispositivo, reduzindo o risco de vazamentos.

#O Sistema MAGNETO

MAGNETO é um sistema projetado para melhorar o HAR através da implementação do Edge ML. Ele usa dados de dispositivos inteligentes do dia a dia para reconhecer atividades humanas. Diferente de métodos tradicionais que dependem do processamento em nuvem, o MAGNETO realiza suas funções diretamente no dispositivo.

#Principais Recursos do MAGNETO

1. Reconhecimento de Atividade em Tempo Real: O MAGNETO processa os dados dos sensores instantaneamente, permitindo o reconhecimento de atividades sem atraso.

2. Aprendizado Incremental: O sistema pode aprender novas atividades ao longo do tempo. À medida que os usuários realizam ações diferentes, o MAGNETO ajusta seus modelos para incorporar essas novas atividades sem precisar depender do suporte da nuvem.

3. Abordagem Centrada no Usuário: O MAGNETO pode se adaptar continuamente aos estilos e preferências particulares de um usuário, melhorando a experiência geral.

#Como o MAGNETO Funciona

O funcionamento do MAGNETO pode ser dividido em duas fases principais:

#Fase 1: Inicialização na Nuvem

1. Coleta de Dados Iniciais: O sistema começa reunindo uma quantidade significativa de dados de atividade para treinar o modelo inicial. Esses dados servem como a base para todo o aprendizado posterior.

2. Pré-Processamento de Dados: Dados brutos dos sensores são limpos e preparados para uso em aprendizado de máquina. Esse processo garante que os dados estejam em um formato adequado para análise.

3. Treinamento do Modelo Inicial: Um modelo é criado com base nos dados pré-processados. Esse modelo é então usado para reconhecer atividades iniciais.

4. Criação de um Conjunto de Suporte: Um pequeno subconjunto dos dados coletados, conhecido como conjunto de suporte, é mantido para ajudar o sistema a aprender novas atividades de forma mais eficiente mais tarde.

#Fase 2: Inferência e Aprendizado na Borda

Depois que o modelo é configurado, ele processa os dados diretamente no dispositivo:

1. Inferência: Quando um usuário realiza uma atividade, o dispositivo coleta medições de seus sensores. Essas medições são usadas para inferir a atividade atual do usuário.

2. Aprendendo Novas Atividades: Se um usuário realiza um novo tipo de atividade, o dispositivo pode coletar dados sobre essa atividade e adicioná-los à sua base de conhecimento existente. Esse processo permite que o modelo seja atualizado sem precisar enviar dados para a nuvem.

3. Atualizando Protótipos de Classe: O sistema pode refinar sua compreensão de diferentes classes de atividade com base em novos dados, melhorando assim o desempenho futuro.

#Resultados Experimentais

Pesquisas sobre a eficácia do MAGNETO e de sistemas similares de Edge ML revelam insights importantes:

1. Aprendizado Incremental é Viável: Os resultados indicam que é possível adaptar sistemas de Edge ML para aprender novas atividades ao longo do tempo sem perda significativa de desempenho.

2. Tamanho do Conjunto de Suporte é Importante: O tamanho do conjunto de suporte, que é a pequena quantidade de dados históricos mantidos para referência, influencia o aprendizado do sistema. No entanto, até conjuntos de suporte menores podem manter um bom desempenho de aprendizado.

3. Aprendizado Sequencial Funciona: A capacidade de aprender múltiplas atividades uma após a outra é alcançável, tornando-o adequado para cenários da vida real onde os usuários podem trocar de tarefas com frequência.

#Conclusão

À medida que mais pessoas dependem de dispositivos inteligentes, a demanda por sistemas responsivos e personalizados cresce. O Aprendizado de Máquina na Borda oferece uma abordagem promissora para o Reconhecimento de Atividade Humana, mantendo o processamento local ao dispositivo, enquanto aborda vários desafios que vêm com recursos limitados. Os resultados de sistemas como o MAGNETO destacam o potencial para aprendizado e adaptabilidade eficazes na tecnologia do dia a dia.

Esse campo continua a evoluir, e pesquisas futuras podem se concentrar em incorporar tarefas mais complexas e expandir a variedade de atividades reconhecidas. À medida que a tecnologia avança, esses métodos podem desempenhar um papel maior em aplicativos de saúde, fitness e assistência pessoal.