A equipe brasileira Tupã Fit foi a vencedora em uma das categorias do primeiro SAS Hackathon com uma solução voltada para análise de dados sobre obesidade infantil e educação da sociedade sobre o tema. O time, composto por pesquisadores da Universidade Estadual de São Paulo (Unesp), Universidade Estadual da Paraíba (UNPB) e da NK Sistema de Informação em Saúde, foi uma das participantes do desafio global lançado pelo SAS, líder em analytics, para desenvolver soluções que solucionem problemas complicados usando Big Data e IA. Equipes de todo o mundo usaram as análises avançadas do SAS Viya, nativa da nuvem, Microsoft Azure e outras ferramentas para facilitar a vida das pessoas, melhorar os negócios e promover um planeta mais saudável.
Durante todo o mês de março, centenas de mentes curiosas se reuniram, online, para o Hackathon. A competição desafiou cientistas de dados, entusiastas de tecnologia e visionários de negócios de diversos setores a usar tecnologia para solucionar problemas corporativos e humanitários do mundo real. Além do reconhecimento, várias das equipes serão convidadas a comercializar suas ideias em parceria com o SAS. As equipes selecionadas terão acesso gratuito e contínuo ao SAS Viya no Azure, orientação de especialistas, além de recursos e suporte para desenvolver ainda mais as soluções criadas.
“Nós realizamos os hackathons para inspirar e inovar, assim como ajudar negócios e a sociedade”, disse Bob Messier, VP sênior de engajamento de cliente e suporte do SAS. “As diversas equipes deste Hackathon global despertaram novas ideias ao abordar quase 100 casos de uso únicos. A grande variedade de tecnologias analíticas que eles utilizavam me impressionou. Todas as equipes merecem um reconhecimento especial e o nosso agradecimento pelo ótimo trabalho e contribuições”.
O primeiro Hackathon global do SAS reuniu participantes de mais de 30 países, com experiências de novatos e especialistas. Eles incluíram clientes e parceiros SAS e startups, além de muitos estudantes de universidades. “Além de solucionar grandes problemas, o Hackathon global deste ano teve o intuito de criar a melhor experiência de ensino virtual e networking para refinar habilidades existentes e adquirir outras”, disse Einar Halvorsen, líder global do Hackathon no SAS. “Com a gamificação da experiência e um pouco de competição amistosa, o Hackathon transcendeu a história e a geografia dos participantes para fomentar a colaboração e a inovação que beneficia a todos”.
Hoje, o SAS anuncia os vencedores regionais para as Américas, Ásia-Pacífico e EMEA (Europa, Oriente Médio e África); assim como os vencedores nas subcategorias específicas por indústria e tecnologia. Na próxima semana, o SAS vai nomear os vencedores globais em três categorias – Indústria, Dados para o Bem e Startups – durante o SAS Global Forum 2021.
Regionais
Américas – NPK4Ever [EUA]. A equipe da Universidade Estadual da Carolina do Norte e da Startup Phinite usou SAS Analytics para criar um modelo de reciclagem de fertilizantes à base de esterco, que pode beneficiar o meio ambiente e a produção de alimentos. O modelo identificou fontes potenciais de esterco em grandes fazendas dos EUA, depósitos onde o fertilizante poderia ser consolidado e seco, e fábricas para onde poderia ser enviado para processamento. O modelo também analisou os diversos preços para as compensações de carbono.
Ásia-Pacífico – Nanyang Polytechnic [Singapura]. A equipe de professores e estudantes desenvolveu um sistema usando a inteligência artificial do SAS que aplica redes neurais para reconhecimento de padrões e machine learning para padrões acústicos para máquinas de controle numérico computadorizado. Dar “ouvidos” a essas máquinas comuns de manufatura pode ajudar a monitorar e detectar anomalias (como desgaste ou quebra de ferramentas) em tempo real, melhorando a eficiência, a manutenção preditiva e a segurança do trabalhador.
EMEA – KPMG Áustria. Critérios de governança ambiental, social e corporativa (ESG) ajudam investidores a encontrar empresas com valores que correspondam aos seus. A equipe da KPMG, parceira SAS, desenvolveu um novo recurso de análise de dados para sua ferramenta de ESG, CLIMAID. A ferramenta utiliza machine learning SAS e processamento de linguagem natural para analisar dados da web, pontuar empresas em 39 categorias e construir um modelo para prever as pontuações de ESG de qualquer portfólio.
Por indústria (global)
AgTech – NPK4Ever [EUA]. Ver descrição acima.
Banking – ifb4Sustainability [Alemanha]. A ferramenta Positive Impact Analyzer for Banking da equipe ajuda o setor financeiro a explorar seu papel para atingir os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas. A ferramenta combina um modelo Python para calcular as pontuações do índice SDG e um painel que utiliza o SAS Visual Analytics para investigar e explorar dados sobre o desempenho de sustentabilidade passado, presente e futuro dos bancos.
Energia – everis/Enel [Espanha/Itália]. Uma equipe da everis, parceira SAS, usou o SAS Viya e os notebooks de código aberto Jupyter para ajudar a empresa de energia Enel a desenvolver modelos de previsão de custos externos baseados em resultados históricos. A equipe usou o SAS Viya para carregar, modelar e visualizar os dados, e comparou diferentes modelos para determinar o mais preciso para a previsão a longo prazo.
Governo/Setor público – Hackanadians [Canadá]. As colisões são a segunda principal causa de mortes de bombeiros nos EUA, e todos os anos, centenas deles morrem de colisões com veículos de emergência. Muitos desses acidentes ocorrem em cruzamentos. Esta equipe de cientistas de dados criou o Traffic Lights for Life, um sistema baseado em IA que permite que os semáforos “ouçam” os veículos de emergência através de sensores de áudio, deep learning na nuvem e controle de intersecções. O sistema protege os socorristas, que, por sua vez, nos protegem.
Saúde – Red Hot Chili Steppers [Canadá]. A equipe da Pinnacle Solutions (parceira da SAS) e Instituto de Tecnologia da Universidade de Ontário colocou sensores de IoT em palmilhas inteligentes, que usam IA e machine learning SAS para criar um modelo de risco. Com ele, os profissionais de saúde podem analisar os movimentos de um paciente e criar uma pontuação de risco para perda de equilíbrio e queda.
Saúde/Obesidade infantil – Co-vencedores Tupã Fit [Brasil] e Digital Community Twin [Suécia]. O crescimento da obesidade infantil é uma grande preocupação em todo o mundo. Por meio do projeto “Brasil 2030”, pesquisadores da Universidade Estadual de São Paulo (Unesp), da NK Sistema de Informação em Saúde e da Universidade Estadual da Paraíba usam tecnologias digitais de inteligência artificial do SAS para interpretar dados sobre obesidade infantil e conectar e educar as pessoas. O projeto foi inspirado no trabalho de pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, que utilizaram dados municipais e regionais para criar um gêmeo digital da sociedade sueca. As mudanças no gêmeo permitem que os pesquisadores estudem o impacto de novos programas sobre a saúde das crianças e caminhem em direção à erradicação da obesidade infantil.
Seguros – Eagles [China]. A equipe criou um modelo de machine learning que explora e monitora big data em reinvindicações de seguro saúde. O modelo serve como um sistema de alerta precoce que detecta comportamentos anormais de médicos, incluindo possíveis fraudes.
Manufatura – LivNSense [Índia]. A equipe de uma startup servindo o setor de manufatura criou uma solução que combina IoT industrial e IA para otimizar o desempenho – tanto em termos de consumo de energia quanto de emissões – para fornos a vapor e a gás. A tecnologia iSense41 transforma estes fornos em equipamentos cognitivos que abastecem as fábricas inteligentes.
Varejo – 3KT [Índia]. Esperar na fila – seja no banco, pedágio, loja, bilheteria ou sala de espera de um hospital – pode ser frustrante. A equipe de cientistas de dados da 3K Technologies, parceira do SAS, analisou dados de vídeo com o SAS Event Stream Processing e Python. Depois, usaram o SAS Viya para explorar os dados e construir e treinar seu modelo para otimizar a experiência da fila.
Telecom – Telefónica España [Espanha]. Uma equipe de engenheiros usou o SAS Analytics para criar, treinar e pontuar modelos e gerar previsões, criando um painel de controle atualizável. Com ele, a equipe pode monitorar o desempenho da rede, antecipar problemas de capacidade e congestionamento antes que eles ocorram e estimar os recursos necessários para resolvê-los. Desta forma, a Telefónica pode garantir o melhor serviço possível para seus clientes.
Por Tecnologia (global)
Visão Computacional – ITsAmsterdam [Holanda]. Uma equipe com membros do Centro Médico Acadêmico da Universidade de Amsterdã e dos Hospitais Gelre e TIsPeople criou um modelo de visão computacional para ajudar os cirurgiões a aumentar a segurança do paciente durante as colecistectomias, muito comuns, porém grandes cirurgias para a remoção da vesícula biliar.
Visualização de dados – Red Hot Chili Steppers [Canadá]. Ver descrição acima.
Internet das Coisas (IoT) – LivNSense [Índia] – Ver descrição acima.
Processamento de linguagem natural – Butterfly Data [Canadá]. A equipe da Butterfly Data Canada, parceira do SAS, usou a nova funcionalidade de conversação da IA do SAS Viya para criar um chatbot e dar conselhos de estilo de vida para pacientes com câncer e seus familiares e amigos. Ele apresenta dados estatísticos de todo o Canadá, informações nutricionais, direção para serviços de saúde locais e links para sites confiáveis.
O caso de uso de cada equipe foi avaliado por mais de 50 juízes especialistas, de acordo com diversos critérios baseados no modelo de negócios Lean Canvas, incluindo problemas e soluções em geral, a tecnologia apresentada, o valor único, o potencial de mercado, o nível de inovação e a viabilidade do plano de negócios. “Demonstrando compromisso e investimento em educação, o SAS ofereceu às equipes do Hackathon recursos de capacitação e coaching em tópicos como IA, ambiente de nuvem e indústrias”, declarou Peter Lundqvist, gerente do programa global Hackathon, no SAS.