Como a tecnologia pode ajudar no controle da proliferação do novo coronavírus? A resposta para essa pergunta é a essência da COVID-19 Borescope, ferramenta desenvolvida por um projeto do departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF), coordenado pelo professor Antonio Augusto “Guto” de Aragão Rocha e desenvolvido pelo aluno Nilson Luis Damasceno, com o apoio da RNP. O projeto monitora o fluxo de pessoas nas cidades e correlaciona os índices de mobilidade com as informações de contágio, apoiando os órgãos responsáveis nas decisões relacionadas ao afrouxamento ou endurecimento do isolamento social.
Parte da solução aproveita os resultados do projeto Network Borescope, financiado na chamada Desafio RNP e Microsoft em Inteligência Artificial e, para conseguir armazenar a imensa quantidade de dados recebidos, são utilizados recursos computacionais do testbed “CloudNEXT”, um dos resultados do projeto Cloudlab-Brasil financiado pela Finep (Contrato/Convênio 01.17.0004.00).
“É gratificante neste momento de pandemia conseguirmos apoiar pesquisadores à ajudar no trabalho das secretarias dos governos, através da combinação de importantes resultados de projetos de P&D coordenados pela RNP, como é o caso do CloudNEXT e do próprio Network Borescope. Isso reforça a importância das parcerias com empresas privadas que viabilizam chamadas de Editais de P&D, como foi o Desafio RNP e Microsoft em Inteligência Artificial”, conta Gustavo Dias, gerente de P&D na RNP.
Como funciona o COVID-19 Borescope?
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A ferramenta recebe, de cinco em cinco minutos, dados anonimizados fornecidos por uma operadora de telefonia móvel, que informam a quantidade de conexões e indicam as antenas pelas quais os celulares receberam os sinais;
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Os dados são estruturados e otimizados, permitindo que sejam consultados em tempo real;
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Os resultados das análises são mostrados em uma interface gráfica interativa baseada em um mapa, que permite consultas por regiões e bairros.
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Futuramente, com o fornecimento de informações das secretarias de saúde, uma série de algoritmos poderão correlacionar o índice de mobilidade com as informações sobre os contaminados por COVID-19 com a finalidade de apoiar ações e políticas públicas para combate à pandemia.
“Um dos gargalos do projeto é a quantidade de dados que recebemos. Precisamos de um storage de grande capacidade e só conseguimos com o apoio da RNP, que proveu toda arquitetura necessária, com a permissão de acesso a algumas máquinas”, conta o professor Guto, destacando também as principais motivações e outras possibilidades do COVID-19 Borescope.
“Vamos apresentar esta ferramenta para as secretarias, para que elas ajudem na realização de ações e tomada de decisões relacionadas à pandemia. Entendemos que outros tipos de análises podem ser feitas: tentar identificar multidões em tempo real. Já recebemos dados que nos permitem essa identificação. Isso pode ajudar secretarias e prefeituras a agirem. Uma outra possibilidade é a análise de correlação entre índices de mobilidade e informações capturadas de redes sociais, para fazermos uma análise do sentimento das pessoas que estão nessa região. Já temos um coletor em execução no Twitter, que nos vai permitir rodar algoritmos de linguagens naturais para identificarmos os sentimentos e criar correlação entre os sentimentos dessas pessoas e os índices de mobilidade.”.
“Com esse apoio, a RNP demonstra sua capacidade de desenvolver pesquisas que apoiam o trabalho das equipes na linha de frente do combate à pandemia, com aplicação prática dos resultados de anos de desenvolvimento nos seus programas de P&D” , explica Alex Moura, especialista em Science Engagement que coordena o projeto Network Borescope na RNP e o apoio ao COVID-19 Borescope.