CAMR: a aplicação que conhece os seus gostos e rotinas (Diário Económico)
Deteta a atividade física do utilizador, o local em que se encontra (em casa, no trabalho, na estação de comboio, no museu, etc.), as condições atmosféricas da região onde o utilizador se encontra, entre outras, e vai registando os consumos que vai fazendo ao longo do dia; deteta o conteúdo que está a ser consumido e caracteriza esse conteúdo através de um conjunto de palavras-chave que guarda no perfil do utilizador juntamente com a informação de contexto correspondente ao período em que o utilizador consumiu o conteúdo; sempre que o utilizador consome um conteúdo com características semelhantes estando numa situação ou contexto idêntico (por exemplo, em casa, de manhã, dia de semana) o peso dessas palavras-chave no seu perfil é aumentado.
Se o perfil do utilizador dá a indicação de que o utilizador gosta de ouvir notícias sobre basquetebol às segundas-feiras de manhã antes de sair para o trabalho, a aplicação automaticamente recomenda sites onde encontrar notícias relevantes; ou se a aplicação deteta que o utilizador está sentado no seu escritório, recomenda-lhe sites onde encontrar informação relevante para o seu trabalho; ou se o utilizador está a fazer jogging numa sexta-feira ao fim da tarde e a app deteta as previsões de chuva para o fim de semana, sabendo que (por hipótese) no perfil do utilizador está indicado que ele gosta de ver filmes de ação, envia uma lista com os títulos dos filmes de ação que estão disponíveis na cidade (se as previsões fossem de sol, poderia sugerir percursos interessantes para caminhar ou andar de bicicleta …).
De destacar ainda a capacidade que a aplicação tem em decidir que é necessário modificar ou adaptar as características do conteúdo que foi escolhido pelo utilizador; por exemplo, suponhamos que o utilizador escolheu visionar um filme que só existe em alta-definição mas a sua ligação de rede tem largura de banda limitada ou o display do seu terminal tem dimensões reduzidas ou a bateria do seu terminal já não é muita; nessas condições, a aplicação toma a decisão de reduzir as dimensões espaciais do filme e ainda, se necessário, recodificá-lo com um débito mais baixo antes de o disponibilizar ao utilizador.
Estes são alguns exemplos do que a CAMR (Context-Aware Personalized Multimedia Recommendations) é capaz de fazer. O protótipo desenvolvido apresenta algumas características inovadoras em relação ao que existe atualmente no mercado: “Essencialmente o facto de juntar o reconhecimento do contexto de utilização com a recomendação de conteúdos. E ainda pelo facto de conseguir obter um conjunto significativo de informação de contexto de uma forma “gratuita” fazendo uso dos sensores que vêm já instalados no smartphone para aceder a esses sensores e recolher dados e por utilizar técnicas de inteligência artificial (aprendizagem-máquina) para inferir conhecimento de alto nível. Por conhecimento de alto-nível, pretendemos indicar que a aplicação consegue descrever a situação em que o utilizador se encontra de uma forma semelhante a que nós próprios fazemos”, explica Maria Teresa Andrade, investigadora do INESC TEC que, juntamente com Abayomi Otebolaku, é responsável pelo desenvolvimento deste projeto.
"App" pode ser comercializada nos próximos tempos
O protótipo desenvolvido já está totalmente funcional mas ainda não pode ser disponibilizado ao grande público. “Para que isso seja possível é necessário proceder a algumas otimizações do código; aperfeiçoar a interface gráfica; tornar o código mais robusto; simplificar a instalação; etc...”, refere a responsável, acrescentando que a aplicação “necessita ainda de algum investimento em termos de recursos humanos (...) Ainda que seja meramente uma estimativa, creio que no mínimo seria necessário ter duas pessoas a trabalhar a tempo inteiro durante 6 meses".
O projeto da CAMR esteve a ser financiado pelo Programa Operacional Regional do Norte, pelo Quadro de Referência Estratégico Nacional (QREN), pelo do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), e ainda por Fundos Nacionais através da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT). Atualmente está sem financiamento mas, segundo a investigadora, já existem empresas interessadas na tecnologia, nomeadamente na área da saúde.
O futuro deste projeto pode passar pela comercialização da aplicação: “é um aspeto que estamos a estudar”, avança Teresa Andrade. Estando a ser avaliadas duas soluções possíveis: o modelo ‘open source’ e o modelo de exploração económica direta. “Uma hipótese é disponibilizar os módulos de software de baixo nível (o nosso middleware, isto é, tudo exceto a parte da interface com o utilizador) em regime ‘open source’ para que outros ‘software developers’ possam criar aplicações para diferentes áreas, fazendo uso de subconjuntos das funcionalidades, apresentando diferentes formas de interação com o utilizador. E em simultâneo disponibilizar gratuitamente a nossa interface que está vocacionada para aplicações genéricas do dia a dia de um utilizador móvel”.
“Se for um modelo de exploração económica direta, provavelmente tentaremos encontrar um parceiro industrial e estabelecer um modelo de negócio que pode passar por licenciar o ‘middleware’ e por cobrar um pagamento inicial por download da App e mensal/trimestral/anual pela sua utilização dependendo do tipo de utilização”, explica a investigadora.
Diário Económico, 20 de março de 2015
