Reflexões sobre A Comunicação Organizacional em tempo da IA

inteligencia artificial e comunicacao organizxacional

Por Paulo Sérgio Galvão

 

A construção da realidade, decorrente das ações humanas que é, sempre dependeu do recurso a uma forma qualquer de linguagem. E a sua compreensão, teve como chave indispensável, o universo do discurso, da palavra e da linguagem, inerentes ao ser humano, sendo de notar que a comunicação não significa apenas a passagem da informação, posto que é essencial que se considere o sentido e as significações, sem o quê não seriam apreendidos em profundidade nem as identidades individual e coletiva, nem o simbólico organizacional.

É que todo discurso, palavra ou documento escrito, se insere na esfera do agir, do fazer, do pensar, do sentir, originando o conceito de comunicação como “a transferência e compreensão de significados entre pessoas, através da linguagem escrita ou falada, por gestos, olhares e expressões.  É uma troca de informações, compreensão e sentimentos”. E entendo que o conceito continua válido.

Em consequência, outras questões precisam ser consideradas, tal como o psiquismo na comunicação, também fundamental para ser viabilizada. Veja-se, por significativo, a dimensão do afeto, reprimido através de valores sociais preconceituosos impostos, como exposto a seguir.

Da concepção ao nascimento, em regra permeados pelo amor, o bebê, ao crescer, sofre a transformação da relação afetiva de seus pais, que iniciam o processo de impedimento da expressão espontânea desse afeto, como faziam exemplo: “menino não chora”; “menino não faz carinho em outro menino”; “menina não bate em menino”. A dimensão normativa em substituição da afetiva como preponderante.

Com o início da vida escolar, a dimensão cognitiva é agregada ao processo, de forma sistematizada e estimulada, impulsionando o ser humano à valorização do conhecimento intelectual competitivo, tudo em detrimento das expressões afetivas, relegadas a terceiro plano, ou totalmente substituídas.

Na vida adulta, qualquer contato físico entre as pessoas passava ser visto como um comportamento sexualizado, nunca como uma demonstração afetiva (homem fazendo carinho em colega era visto como sinônimo de homossexualidade e, em colega do sexo feminino, visto como interesse físico, posto que homem e mulher nunca poderiam ser somente amigos). Veja-se a reação de alguns segmentos da sociedade às mudanças atuais desses entendimentos, com a exposição de relações homossexuais, por exemplo.

Em verdade, além do impedimento da livre expressão do afeto entre as pessoas, sofríamos também dificuldades de o extravasar nas nossas relações com o lazer, com o trabalho, e até conosco mesmo, trazendo à reflexão se com a industrialização, com a visão mecanicista do mundo, o desenvolvimento dos capitalismos industrial e financeiro, o ser humano foi sendo moldado para ser uma máquina de trabalho que, como tal, não pensava, não sentia, não tinha afeto.

Essa visão antiga, pode ter sido boa para a indústria daquele modelo predominante no século XX, mas certamente, sempre foi péssima para o ser humano, que, em sua complexidade, precisa ser visto como um todo; e que, para estar bem, não pode dissociar-se em nenhuma de suas partes.

A percepção do prazer no trabalho é fundamental para a interação saudável do ser com o mundo.  E, para que isso ocorra, seria importante que o ser humano modificasse a forma aprendida, para deixar fluir livremente sua afetividade, pois ao conseguir isto, poderia perceber melhor a si mesmo e encontrar formas mais prazerosas de viver, inclusive no trabalho, onde passa grande parte de sua vida.

E esta percepção da importância da qualidade de vida, implicaria em mudança de tal ordem, que seguramente traria vantagens para a sociedade, na medida em que profissionais trabalhando com prazer, por prazer, vinculados afetivamente ao produto do seu trabalho, produziriam com mais e melhor qualidade, porque produção que se iniciaria e se completaria no homem.

As mensagens negativas, dando origem a “fantasmas”, provocantes dos medos de rejeição social e/ou fracasso profissional, poderiam ser mais bem trabalhadas e/ou evitadas, se associadas à emoção.

Essas reflexões têm quase que dimensão histórica em face das enormes transformações em curso, aceleradas pela pandemia. De qualquer forma, far-se-ia necessário, por tudo isso, enfatizar dinâmicas de relacionamentos intra e interpessoais e inter-grupais, que possam responder aos desafios deste novo século XXI.

Cabe responder se as mesmas dinâmicas pensadas e desenvolvidas no século passado, que passam pelo enfrentamento dos medos infantis, do saber ouvir, da realização de feedbacks sem censura, do alcance da abertura pessoal, do desenvolvimento e integração de equipes, do entendimento dos diferentes estilos de comunicação, seriam capazes de dar respostas adequadas às novas demandas.

Vale notar que a percepção da realidade influencia o processo de comunicação, porque “Perceber é a capacidade de captar e interpretar os estímulos do meio ambiente”, segundo nossa maneira singular. Piaget, a afirmou egocêntrica porque vinculada à posição física e situação cultural de cada um em relação ao objeto e ao fato.

A interpretação é então baseada nos valores de cada um, decorrentes da experiência, dos pressupostos, das necessidades, enfim, da “história de vida” pessoal. E esta visão particular/singular, influencia a acuidade na percepção da realidade.

Restaria perguntar: O que é realidade?  – A situação real, independente da interpretação e do juízo de valor. “Seria aquilo que naturalmente existe”.

E a questão que se põe é: Realidade é aquilo que “conseguimos ver”? Para que se possa colocar a “distorção da realidade” posto que é uma parte que “percebemos”, mas não existe.

Finalmente, o “real percebido” – é a parte da realidade total que conseguimos perceber, tal como ela se apresenta, de forma coerente, sem distorções.

De qualquer forma, o que vale considerar, é que no dia a dia, seja na comunicação, seja no relacionamento interpessoal, poderia haver “distorções da realidade”, levando à percepção de parcela restrita da realidade do outro, dificultando a apreensão do todo.

Seria recomendável, portanto, para aumentar a eficácia da comunicação, a “checagem” das nossas percepções sobre o fato, para verificar se elas estão coerentes com a percepção do grupo, gerando interação mais eficaz, melhor relacionamento, onde poder-se-ia realizar melhor a “soma das diferenças”

Feitas essas considerações cabe perguntar onde estamos e para onde vamos, nessa sociedade pós-industrial, caracterizada por IoT, celulares, computadores pessoais, trabalhos remotos, Chats, Bard, IA, e outras tecnologias modificadoras radicais da sociedade, de velocidades inovadoras nunca experimentadas pelo ser humano.

Apesar da afirmação de Heráclito, há mais de vinte séculos, de que “a única constante é a mudança”, jamais teve a rapidez e a profundidade de nossos dias.

Na tentativa de responder, vejo-me limitado pelos meus condicionantes acima expostos. Poderá a inteligência artificial, com seus algoritmos, responder àquelas dimensões de humanidade, ou essas já não são importantes?

Seremos totalmente substituídos pela IA, ou ainda teremos chance de sobreviver?

Um sistema de informações gerenciais, que começava com elementos aleatórios, identificadores em forma bruta e que, por si só, não conduziam à compreensão, os dados, que necessitavam serem trabalhados para virarem informações relevantes (conjuntos de dados sistematizados), e gerarem decisões, com ações consequentes e resultados buscados, tudo instrumentalizado pelo controle e avaliação, terá espaço em modelo que já traz a recomendação do que deve ser feito?

Ou a tecnologia do processo de comunicação, a partir da ideação (ideia voltada para ação e seu resultado), a sua codificação, a transmissão através de canal adequado, para recepção e decodificação pelo receptor alvo, para gerar ação e o resultado pretendido, com feedback realimentador do processo, também será inviável?

Etapas que necessitavam passar pela elocubração dos gestores, responsáveis pelos processos decisórios, exigindo-lhes atenção aos fatores interferentes nesses processos, como os ruídos provocados pelo emissor, a falta de clareza nas ideias (ou seriam para o receptor aperfeiçoar), a comunicação múltipla (dissociação ente a fala e a linguagem do corpo), os problemas de codificação, a timidez/inibição, a suposição acerca do receptor, os vícios de linguagem.

Ou os ruídos decorrentes do receptor, a credibilidade na fonte, a avaliação prematura (antes da ideia ser totalmente apresentada ou compreendida), o desinteresse, a preocupação com resposta imediata, a filtragem distorcida, o comportamento defensivo, a atribuição de intenções “escondidas”, os preconceitos e estereótipos (aparência, origem social, …).

Ou ainda, a rivalidade, a diferença de status/hierarquia, a tensão o domínio do assunto, as experiências anteriores, o envolvimento emocional, os interesses, a motivação, o clima organizacional, a complexidade dos canais, as pressões internas e/ou externas, o desejo de se mostrar, a ansiedade/angústia, entre outros possíveis.

Que, ao ocorrerem poderiam mudar o conteúdo, a forma, a compreensão da mensagem. E como ficamos em um mundo de certezas algoritmizadas, mas artificiais, entendo eu, por serem amparadas na racionalidade apenas. Será que atenderão às necessidades do ser humano, bio-psico-social?

Responderão às questões essenciais à construção do “EU”? Responderia às questões de quem sou eu? Ou quem eu deveria ser? Ou qual é o meu negócio/objetivo na vida? Ou o que estou fazendo aqui?

Se perceber é a capacidade de captar/interpretar estímulos do meio ambiente e é egocêntrico porque vinculado à posição física e à situação cultural de cada um em relação ao objeto ou fato e a interpretação baseia-se nos valores de cada um, porque decorre das experiência/pressupostos/necessidades da história pessoal, como nós seres humanos ficaremos? Perdidos, capturados, nessa teia que se desenrola, meros coadjuvantes cumpridores de ordens racionais estigmatizadas?

Acrescento aqui, as palavras de Geoffrey Hinton, psicólogo cognitivo e cientista da computação, padrinho da IA, ao se demitir do Google:

“Cheguei à conclusão de que o tipo de inteligência que estamos desenvolvendo é muito diferente da inteligência que temos. Somos sistemas biológicos, e estes são sistemas digitais. E a grande diferença é que com os sistemas digitais, você tem muitas cópias do mesmo conjunto de pesos, o mesmo modelo do mundo.”

Parece que não consegui chegar a qualquer lugar seguro, mas fica à reflexão de quem tiver interesse e tempo para pensar e quiser tentar responder às questões suscitadas.

E eu, paro aqui!

 

PAULO-SERGIO-GALVaOPaulo Sérgio de Almeida Galvão é mestre em Sistemas de Gestão Integrados, pelo LATEC/UFF, com larga experiência no setor eletroeletrônico, onde coordenou por mais de 15 anos os grupos temáticos de O&G e Indústria Naval. Exerce atualmente o cargo de Diretor de Planejamento da Associação Brasileira de Telecomunicações (ABTelecom). Também é coordenador nacional do grupo informal Brasil-Arábia Saudita sobre produção conjunta de semicondutores.

Redes Neutras: o novo normal

As redes de telecomunicações têm incorporado mudanças que as tornam mais efetivas, mas também mais vulneráveis

Um dos pressupostos básicos para o funcionamento adequado das redes de telecomunicações é que elas possam se interligar para fornecerem possibilidade de serviços universais. Nasce daí os esforços de organizações internacionais, como os do ITU (International Telecommunication Union), e da ISO (International Standards Organization) e de outras tantas entidades, no sentido de estabelecer protocolos padronizados, que atribuídos a cada uma das camadas da rede, possam ser utilizados e auxiliar nessas interconexões. Posteriormente, as agências reguladoras de cada país perceberam que estas camadas poderiam adicionalmente requerer dos prestadores de serviço regras de regulação nos seus mercados, de forma a possibilitar melhoras de qualidade, de estímulo à competição, de proteção dos usuários frente aos abusos dos prestadores de serviço, entre outras medidas.

Mais recentemente, com o aumento das demandas e dos custos de implantação e operação, começaram a surgir propostas de que estas parcelas de rede devidamente segregadas pudessem ser operadas por diferentes prestadores de serviços que tivessem maior expertise em cada um dos segmentos das redes. Os investimentos e os custos operacionais dessas camadas poderiam assim ser repassados a terceiros pelas operadoras de telecomunicações, livrando-as desse dispêndio. A figura abaixo mostra, para o caso de implementação do 5G, como esta separação e sua exploração por diferentes prestadores vem se colocando, evidenciando os vários interesses por empresas que dominam cada um dos mercados.

Redes Neutras: o novo normal redes neutras o novo normal redes neutras o novo normal 1

Ou seja, o que tradicionalmente na prestação dos serviços de telecomunicações vinha se delineando numa prestação vertical pelas operadoras (Teles) – todas as funções exercidas por um único prestador –, com a separação estrutural, passaria a ser oferecida por diversas empresas. Inclui-se aí a possibilidade de a infraestrutura ser mantida por um prestador e o atendimento do usuário (serviço no varejo) ser realizado por outro. Neste contexto, estão sendo cunhadas algumas expressões que às vezes se confundem, mas que têm conotações diferentes. Separação Estrutural se refere a qualquer parte da rede onde esta separação venha ocorrendo, enquanto Redes Neutras contempla a oportunidade criada pela separação estrutural, de forma a que o serviço de telecom possa ser oferecido por uma conjugação de diferentes prestadores de atacado e varejo. Portanto, o termo separação estrutural, pode ser considerado mais genérico do que o termo redes neutras.

Mas o interessante é que as percepções das vantagens competitivas na prestação de serviços separados em estruturas por diversas empresas não tiveram pronta aceitação pelas operadoras de telecomunicações. Na Lei Geral de Telecomunicações (LGT), de 1997, já havia um dispositivo de compartilhamento de infraestrutura de acesso, chamado de unbundling, que previa uma separação de rede, mas que nunca foi efetivamente aceito pelas operadoras, nesta época envolvidas em feroz competição; em 2009, durante a Conferência de Comunicações (Confecom), o Clube de Engenharia em uma de suas propostas defendeu a necessidade de sua efetivação; em 2013, as entidades envolvidas na campanha “Banda Larga é um Direito Seu!”, Clube de Engenharia incluído, apresentaram ao Ministério das Comunicações (MCom) e à Anatel proposta de prestação do serviço de acesso à banda larga em regime público com separação estrutural; em 2015, em Consulta Pública do MCom, o Clube de Engenharia apresentou texto à Câmara de Universalização e Inclusão Digital do Comitê Gestor da Internet (CGI.Br), estabelecendo as bases da separação estrutural, incluindo o estágio de adoção mundial e voltando à sugestão de prestação do serviço de acesso à internet com essa característica. Nenhuma dessas iniciativas repercutiu em alterações regulatórias que pudessem viabilizar sua introdução. Apenas em uma proposta isolada, nas novas regras da TV por assinatura na prestação do Serviço de Acesso Condicionado (SeAC), sua definição utilizou separação estrutural com regras para as diferentes camadas.

No entanto, o movimento mundial de adoção de separação estrutural e de oportunidade de construção de redes neutras assumiu um caminho inexorável. Os custos de investimento em telecomunicações cresceram, se tornando quase proibitivos. Novas oportunidades de interessados em entrar nesse negócio bilionário acabaram por fazer com que as próprias operadoras de telecom se interessassem nessa diversificação. Até mesmo os agentes regulatórios de países se alinharam com a possibilidade de estímulo a uma competição mais robusta e no incentivo à entrada de novos provedores neste mercado. A comunidade europeia foi onde se deu o maior aprofundamento das regras de separação estrutural, pela adoção de acordos no Body of European  Regulators for Electronic Communications (BEREC) para seus 27 países.  Entre outros, podem ainda ser citados como implementadores de algum tipo de separação estrutural Inglaterra, Itália, Polônia, Suécia, Japão, Australia, Chile, Eslovênia, Finlândia, Israel, Nova Zelândia, Estônia e Suíça.

No Brasil, todas as grandes operadoras, ClaroOiTim e Vivo, estão em processo de adoção de separação estrutural, tanto para redes móveis como para redes fixas. Ao mesmo tempo, foram surgindo interesses de empresas que, lidam apenas com estruturas de antenas de serviços móveis e que hoje já representam segmento representativo em nosso país, empresas que instalam e operam infraestrutura, mas não lidam com o usuário, empresas que oferecem aplicativos específicos com softwares associados, e empresas que apenas cuidam dos dados localizados na nuvem. Dessa forma, pequenos provedores de internet que atuam em regiões normalmente não atendidas pelas grandes operadoras, poderão vir a se beneficiar no oferecimento de seus serviços usando infraestrutura de rede de outro provedor neutro. Destaque-se que esses pequenos provedores, atualmente da ordem de 20 mil empresas, espalhadas por todo o território nacional, já detêm cerca de 53% do mercado de banda larga fixa, com o restante dos usuários divididos entre as quatro grandes teles.

No leilão do 5G em 2020, acentuaram-se ainda mais as intenções dos vencedores das faixas de frequência na direção de redes neutras, de modo que também em nosso país teremos a realidade da separação estrutural para sistemas móveis que, associados a existência ainda incipiente por aqui das MVNOs (Mobile Virtual Network Operators), poderá determinar a aceleração da adoção dessa modalidade de oferta. Na própria composição do seu núcleo de rede (Core), o 5G abre a possibilidade de mais um segmento de atuação empresarial com a adoção de diferentes fatiamentos de rede (network slices), com características exclusivas de velocidades e tempos de resposta.

Nos diversos países onde esta transformação estrutural vem se desenvolvendo, os reguladores têm-se antecipado para criar regras que entendem favorecer a universalização dos serviços e o estabelecimento de uma competição mais justa entre os diversos atores do cenário de prestação de serviços. Por aqui, as regras previstas no Plano Geral de Metas de Competição (PGMC) da Anatel precisam incorporar novas preocupações, num ambiente muito mais pulverizado, e de composições societárias que tendem à diversificação, que nunca antes nos deparamos, com foco principalmente na acentuação dos aspectos das assimetrias regulatórias, e na manutenção e responsabilização da qualidade das conexões fim a fim e suas respectivas normas de recuperação e fiscalização.

As aplicações apoiadas em redes de telecomunicações devem ficar cada vez mais especializadas e requerer características mais específicas e sofisticadas. Esse acompanhamento deve ser cuidadoso e contínuo, e com certeza vai suscitar mudanças periódicas na regulamentação já que outros releases do 5G se avizinham. Entregar tão sensíveis características das redes, tanto em termos técnicos quanto de tratamento da competição, à autorregulação, pode ser um caminho perigoso quando envolvem serviços públicos essenciais ao exercício da cidadania.

Marcio Patusco Lana Lobo

Referências:

  1. https://www.berec.europa.eu/sites/default/files/files/doc/berec/bor_10_44rev1.pdf
  2. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/pt/Documents/technology-media-telecommunications/TEE/The-Rise-of-Netcos.pdf
  3. https://teletime.com.br/05/08/2021/v-tal-e-a-nova-marca-da-infraco-rede-neutra-do-btg-e-da-oi/
  4. https://www.convergenciadigital.com.br/Telecom/Rede-Neutra:Contrato-de-dez-anos-entre-Vivo-e-FiBrasil-e-de-R$-15,3-bilhoes-57533.html?UserActiveTemplate=site&UserActiveTemplate=mobile%252Csite%25252Cmobile%2525252Csite%2525252526infoid
  5. https://www.telesintese.com.br/ihs-towers-e-tim-criam-a-i-systems-nova-empresa-de-rede-neutra/
  6. https://teletime.com.br/11/08/2022/claro-esta-avaliando-uso-de-redes-neutras-para-expansao-na-fibra-optica/
  7. https://teletime.com.br/20/10/2022/rede-neutra-deve-se-tornar-novo-normal-em-telecom-creem-players-do-segmento/
  8. https://www.abranet.org.br/Noticias/Anatel-vai-regular-MVNOs-e-redes-neutras-4047.html?UserActiveTemplate=site%2Cmobile#.ZFXfdXbMKUk

Banco de Dados Clássico

Abstract: Bancos de dados clássicos são um componente essencial dos sistemas de informação modernos. Eles são usados para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados estruturados e permitir a recuperação e manipulação eficiente de dados. Um banco de dados pode ser definido como uma coleção de dados organizados de uma maneira específica para permitir acesso e recuperação eficientes de informações. Um banco de dados é uma coleção de dados relacionados organizados de maneira específica para facilitar o acesso e a recuperação eficientes de informações. Os bancos de dados podem ser usados para armazenar e gerenciar dados para uma ampla variedade de aplicativos, desde bancos de dados pessoais simples até grandes sistemas de nível empresarial. Um banco de dados geralmente consiste em uma ou mais tabelas organizadas em linhas e colunas, com cada linha representando um registro e cada coluna representando um campo.

Introdução: Um banco de dados clássico consiste em uma ou mais tabelas, que contêm campos ou colunas que definem os tipos de dados e a estrutura das informações armazenadas nelas. Os dados em um banco de dados são acessados e manipulados por meio de uma variedade de linguagens de programação e aplicativos de software, que interagem com o sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para recuperar, inserir, atualizar e excluir dados. O DBMS é responsável por reforçar a integridade dos dados, gerenciar a segurança e o controle de acesso e otimizar o desempenho da consulta para garantir que os dados possam ser recuperados de forma rápida e eficiente. Tipos comuns de bancos de dados incluem bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL e bancos de dados orientados a objetos, cada um com seus próprios recursos exclusivos de modelagem e armazenamento de dados.

Estruturas de dados para gerenciamento de banco de dados clássicos: As estruturas de dados são parte integrante dos sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS), pois fornecem uma maneira de organizar e armazenar dados de maneira a facilitar o acesso e a recuperação eficientes. Neste contexto, as estruturas de dados referem-se à organização e layout dos dados dentro de um banco de dados, bem como aos algoritmos e estruturas de dados usados pelo SGBD para gerenciar esses dados. Uma das estruturas de dados mais comuns usadas no gerenciamento de banco de dados é a tabela, que é uma representação bidimensional de dados organizados em linhas e colunas. Cada linha em uma tabela representa um único registro ou entidade, enquanto cada coluna representa um atributo ou campo específico associado a essa entidade. As tabelas podem ser vinculadas por meio do uso de chaves estrangeiras, que permitem que registros de uma tabela façam referência a registros em outra.

Outra estrutura de dados importante usada no gerenciamento de banco de dados é o índice, que fornece uma maneira de acessar rapidamente registros específicos em um banco de dados. Um índice é essencialmente uma estrutura de dados que mapeia os valores de um ou mais campos para a localização dos registros correspondentes no banco de dados. Isso permite que o DBMS localize e recupere registros rapidamente com base em critérios de pesquisa específicos. Outras estruturas de dados comumente usadas no gerenciamento de banco de dados incluem árvores, tabelas de hash e listas encadeadas. As árvores, por exemplo, podem ser usadas para organizar estruturas hierárquicas de dados, como organogramas ou categorias de produtos. As tabelas de hash podem ser usadas para pesquisar rapidamente registros com base em um valor de chave específico, enquanto as listas vinculadas podem ser usadas para gerenciar dados que mudam constantemente, como um log de eventos do sistema. Em geral, a escolha das estruturas de dados usadas no gerenciamento de banco de dados dependerá de vários fatores, incluindo o tamanho e a complexidade do banco de dados, os tipos de consultas e operações que serão executadas nos dados e os requisitos de desempenho do sistema. A escolha das estruturas de dados corretas pode ajudar a otimizar o desempenho do banco de dados, garantir a consistência e a integridade dos dados e melhorar a confiabilidade e a escalabilidade geral do sistema.

Algoritmos para gerenciamento de banco de dados clássicos: Os algoritmos desempenham um papel crítico no gerenciamento de bancos de dados. Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é um aplicativo de software que gerencia o armazenamento, a organização e a recuperação de dados. O DBMS usa vários algoritmos para otimizar o desempenho do banco de dados, que podem ser classificados em diferentes categorias com base em sua funcionalidade. Algoritmos de recuperação de dados: Algoritmos de recuperação são usados para extrair dados de um banco de dados. Os algoritmos de recuperação mais comuns são o algoritmo de busca linear e o algoritmo de busca binária. O algoritmo de Pesquisa Linear pesquisa todo o banco de dados sequencialmente até que os dados desejados sejam encontrados. O algoritmo Binary Search, por outro lado, usa uma estratégia de divisão e conquista para localizar os dados. A pesquisa binária é mais rápida que a pesquisa linear e é mais comumente usada em bancos de dados. Algoritmos de classificação: os algoritmos de classificação são usados para classificar os dados em uma ordem específica. Os algoritmos de classificação mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o algoritmo Bubble Sort, o algoritmo Quick Sort e o algoritmo Merge Sort. Bubble Sort é o algoritmo de classificação mais simples, mas não é muito eficiente para grandes conjuntos de dados. Quick Sort e Merge Sort são mais eficientes e são comumente usados em bancos de dados. Algoritmos de hash: Os algoritmos de hash são usados para criar um identificador exclusivo para cada item de dados no banco de dados. A função de hash usa um item de dados como entrada e retorna um valor de hash de tamanho fixo que é exclusivo desse item de dados. O valor de hash é usado para indexar os dados, tornando mais rápido recuperar itens de dados. Os algoritmos de hashing mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o algoritmo MD5, o algoritmo SHA-1 e o algoritmo SHA-256. Algoritmos de indexação: Os algoritmos de indexação são usados para acelerar a recuperação de dados criando um índice para o banco de dados.
Um índice é uma estrutura de dados que contém uma lista classificada de chaves e seus itens de dados correspondentes. Quando uma consulta é executada, o índice é usado para localizar os itens de dados mais rapidamente do que uma pesquisa linear. Os algoritmos de indexação mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o algoritmo B-Tree, o algoritmo B+Tree e o algoritmo Hash Index. Algoritmos de otimização de consulta: algoritmos de otimização de consulta são usados para otimizar o desempenho de consultas de banco de dados. O otimizador de consulta analisa uma consulta e cria um plano de execução otimizado para a estrutura do banco de dados e a distribuição de dados. Os algoritmos de otimização de consulta mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o otimizador baseado em custo, o otimizador baseado em regra e o otimizador de algoritmo genético. Os algoritmos desempenham um papel vital no gerenciamento de bancos de dados. Usando os algoritmos apropriados, os sistemas de gerenciamento de banco de dados podem otimizar seu desempenho e fornecer recuperação de dados mais rápida e melhor eficiência geral.

Desafios e oportunidades: Embora os bancos de dados clássicos ofereçam muitos benefícios, também existem algumas desvantagens em usá-los. Alguns exemplos: Com relação à complexidade, os bancos de dados podem ser complexos para configurar, configurar e manter. Isso requer certo nível de conhecimento técnico, o que pode ser um desafio para algumas empresas ou organizações que não possuem uma equipe de TI dedicada. Em relação ao custo, os bancos de dados podem ser caros para licenciar, comprar ou manter. Isso pode ser uma barreira significativa para pequenas empresas ou organizações com orçamentos limitados. Em relação ao desempenho, os bancos de dados podem apresentar problemas de desempenho, principalmente ao lidar com grandes quantidades de dados ou vários usuários simultâneos. Isso pode resultar em tempos de consulta lentos ou até mesmo travamentos do sistema, o que pode ser frustrante para os usuários. Quanto a perda de dados, os bancos de dados podem ser vulneráveis à perda de dados devido a falha de hardware, bugs de software ou erro humano. Isso pode resultar em perda de dados significativa, que pode ser difícil ou impossível de recuperar e Riscos de segurança, embora os bancos de dados possam ser protegidos, eles também podem ser vulneráveis a violações de segurança se não forem configurados ou mantidos adequadamente. Isso pode resultar em roubo, perda ou corrupção de dados, o que pode ser prejudicial para empresas ou organizações que dependem de dados confidenciais. Embora os bancos de dados ofereçam muitos benefícios, eles também apresentam algumas desvantagens. As empresas ou organizações que consideram usar um banco de dados devem avaliar cuidadosamente suas necessidades de gerenciamento de dados, experiência técnica, orçamento e requisitos de segurança antes de tomar uma decisão.

Aplicações: Um aplicativo de banco de dados é um programa de computador que interage com um banco de dados para gerenciar, manipular e recuperar dados. Esses aplicativos podem ser projetados para diferentes finalidades, incluindo entrada de dados, processamento de dados, geração de relatórios e análise de dados. Alguns exemplos de aplicações potenciais de bancos de dados clássicos:
Projeto do Modelo de Dados: O aplicativo de banco de dados começa com o projeto do modelo de dados, que define a estrutura do banco de dados e como os dados serão organizados; Criação do banco de dados, uma vez que o modelo de dados é projetado, o banco de dados é criado e os dados são inseridos nele. Isso pode ser feito manualmente ou os dados podem ser importados de outras fontes; Desenvolvimento de aplicativos, o aplicativo de banco de dados é então desenvolvido usando uma linguagem de programação, que interage com o banco de dados por meio de um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS). O DBMS gerencia o armazenamento e a recuperação de dados do banco de dados e fornece uma interface para que o aplicativo interaja com o banco de dados; Interface do usuário, uma interface do usuário é criada para o aplicativo, permitindo que os usuários interajam com o banco de dados, realizem pesquisas e manipulem os dados; Processamento da consulta, quando um usuário solicita dados do banco de dados, a consulta é processada pelo SGBD, que recupera os dados necessários do banco de dados e os retorna para o aplicativo; Análise de dados, o aplicativo de banco de dados também pode ser usado para análise de dados, permitindo que os usuários criem relatórios, gráficos e outras visualizações para obter insights dos dados e Segurança, medidas de segurança são implementadas para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso ao banco de dados e que os dados permaneçam seguros. Um aplicativo de banco de dados é uma ferramenta poderosa para gerenciar e analisar dados e pode ser usado em vários setores, incluindo finanças, saúde, varejo entre outros.

Conclusão: É importante garantir que os bancos de dados sejam adequadamente projetados, implementados e mantidos para garantir a precisão, segurança e integridade dos dados. Backups, atualizações e testes regulares devem ser realizados para evitar a perda de dados e garantir o bom funcionamento do sistema de banco de dados. Diferentes tipos de bancos de dados, como bancos de dados relacionais, NoSQL e gráficos, têm diferentes pontos fortes e fracos, e a escolha do tipo certo de banco de dados depende das necessidades específicas da organização. No geral, os bancos de dados desempenham um papel crítico na computação moderna e são amplamente utilizados em vários setores diversos.

Referências:
“Database Systems: The Complete Book” by Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, and Jennifer Widom.
“Database Design for Mere Mortals: A Hands-On Guide to Relational Database Design” by Michael J. Hernandez.
“SQL Cookbook: Query Solutions and Techniques for Database Developers” by Anthony Molinaro.
“Database Management Systems” by Raghu Ramakrishnan and Johannes Gehrke.
“Database System Concepts” by Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, and S. Sudarshan.
“NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence” by Martin Fowler and Pramod J. Sadalage.
“The Art of SQL” by Stephane Faroult and Peter Robson.
“Data Modeling Essentials” by Graeme Simsion and Graham Witt.
“Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems” by Nathan Marz and James Warren.
“Effective SQL: 61 Specific Ways to Write Better SQL” by John L. Viescas.
“A Comparison of NoSQL Data Modeling Techniques” by S. M. Kamruzzaman and S. Islam (2018)
“Big Data: A Survey” by E. Abbasi and M. H. Younis (2016)
“A Survey of Modern Database Management Systems” by R. H. Güting et al. (2015)
“Big Data Analytics: A Literature Review Paper” by N. Al-Jarrah et al. (2015)
“Data Warehousing and Data Mining: A Review” by R. P. Maheshwari and K. R. Puranik (2014)
“The In-Memory Revolution: How SAP HANA Enables Business of the Future” by V. K. Garg and S. S. Pandey (2013)
“A Survey on Data Mining Approaches for Healthcare” by N. M. El-Sappagh et al. (2018)
“A Survey of Graph Databases” by D. Olteanu et al. (2018)
“Survey on Data Replication Techniques in Distributed Databases” by S. Taneja and S. Sharma (2016)
“A Survey on Database Security Issues and Solutions” by R. Kumar and S. Lal (2015)

Autor:
José Alexandro Acha Gomes
Trabalha na Universidade Federal Fluminense – RJ
Pesquisador Autônomo

Banco de Dados Quântico

Abstract: Os computadores quânticos mostraram grande potencial na resolução de problemas que os computadores clássicos não conseguem. Uma dessas áreas é o gerenciamento de banco de dados, onde o uso de algoritmos quânticos e estruturas de dados quânticos pode levar a melhorias significativas em eficiência e velocidade. Para isto, devemos explorar o conceito de bancos de dados quânticos e revisar a literatura existente sobre estruturas de dados quânticos e algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados. Neste caso devemos entender os desafios e oportunidades apresentados pelos bancos de dados quânticos e entender sobre direções futuras para pesquisas nessa área.

Introdução: O gerenciamento de banco de dados é um componente crítico da computação moderna, e a eficiência das operações de banco de dados tem um impacto significativo no desempenho de vários aplicativos. A computação quântica, com sua capacidade de executar determinadas tarefas exponencialmente mais rápido que a computação clássica, tem o potencial de revolucionar o gerenciamento de banco de dados. Os bancos de dados quânticos podem oferecer tempos de resposta de consulta mais rápidos, armazenamento aprimorado e eficiência de recuperação e segurança de dados aprimorada. Este artigo explora o conceito de bancos de dados quânticos, os algoritmos quânticos subjacentes e as estruturas de dados, e os desafios e oportunidades apresentados por esse campo emergente.

Estruturas de dados quânticos para gerenciamento de banco de dados: Uma das aplicações mais promissoras da computação quântica está no campo do gerenciamento de banco de dados. As estruturas de dados quânticos são um novo tipo de estrutura de dados que foi desenvolvida especificamente para a computação quântica. Estruturas de dados tradicionais, como arrays, listas encadeadas e árvores, são projetadas para funcionar em computadores clássicos. Eles não são adequados para a computação quântica porque não aproveitam as propriedades únicas da mecânica quântica. As estruturas de dados quânticas, por outro lado, são projetadas para aproveitar a mecânica quântica e podem fornecer acelerações significativas em relação às estruturas de dados clássicas. Uma das estruturas de dados quânticos mais importantes é o banco de dados quântico. Um banco de dados quântico é um banco de dados armazenado em um computador quântico. Os bancos de dados quânticos podem ser pesquisados usando um algoritmo de pesquisa quântica, que pode fornecer acelerações significativas em relação aos algoritmos de pesquisa clássicos. Os bancos de dados quânticos também podem ser atualizados usando algoritmos de atualização quântica, que podem atualizar o banco de dados em tempo constante.
Outra importante estrutura de dados quânticos é a tabela hash quântica. Uma tabela hash quântica é uma estrutura de dados que pode ser usada para armazenar e recuperar dados em tempo constante. Tabelas de hash quânticas podem ser usadas para implementar bancos de dados quânticos, bem como outras estruturas de dados quânticos. Temos a lista encadeada quântica que é projetada para funcionar em um computador quântico. As listas vinculadas quânticas podem ser usadas para implementar bancos de dados quânticos, bem como outras estruturas de dados quânticos. No geral, as estruturas de dados quânticos oferecem vantagens significativas sobre as estruturas de dados tradicionais para gerenciamento de banco de dados em computadores quânticos. À medida que a computação quântica continua a se desenvolver, podemos esperar mais pesquisas sobre o desenvolvimento e a implementação de estruturas de dados quânticos para gerenciamento de banco de dados.

Algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados: Os algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados utilizam as propriedades exclusivas da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, para obter acelerações computacionais que não são possíveis usando algoritmos clássicos. Um dos algoritmos quânticos mais conhecidos para gerenciamento de banco de dados é o algoritmo de Grover. O algoritmo de Grover é um algoritmo de pesquisa quântica que pode ser usado para pesquisar um banco de dados não classificado de “n” itens em tempo O(sqrt(N)), que é uma aceleração quadrática em comparação com os algoritmos clássicos. O algoritmo de Grover funciona criando uma superposição quântica de todas as entradas possíveis do banco de dados e, em seguida, usando um oráculo quântico para amplificar a amplitude da entrada de destino, que pode ser medida com alta probabilidade após um pequeno número de iterações. Outro algoritmo quântico para gerenciamento de banco de dados é o algoritmo quântico para encontrar colisões em uma função. Este algoritmo usa estimativa de fase quântica para encontrar colisões em uma função com alta probabilidade, que é uma ferramenta útil para muitas aplicações criptográficas. Esse algoritmo tem aplicações no gerenciamento de banco de dados, pois pode ser usado para encontrar entradas duplicadas em um banco de dados. Algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados também podem ser usados para executar tarefas complexas de análise de dados, como agrupamento e reconhecimento de padrões. Por exemplo, o algoritmo k-means quântico pode ser usado para agrupar dados em um estado quântico em tempo O(sqrt(N)), que é uma aceleração quadrática em comparação com os algoritmos clássicos. O algoritmo da máquina de vetores de suporte quântico (SVM) pode ser usado para tarefas de reconhecimento de padrões, como classificação de imagens, e demonstrou fornecer uma aceleração em relação aos algoritmos SVM clássicos. Os algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados têm o potencial de fornecer acelerações computacionais significativas em relação aos algoritmos clássicos, permitindo o processamento de conjuntos de dados maiores e tarefas de análise de dados mais complexas. À medida que os computadores quânticos se tornam mais poderosos e acessíveis, podemos esperar mais pesquisas e desenvolvimentos nessa área, levando a aplicações novas e inovadoras da computação quântica no campo do gerenciamento de banco de dados.

Desafios e oportunidades: Os bancos de dados quânticos têm seus problemas. Um dos maiores desafios é a questão da corrupção de dados quânticos. A informação quântica é extremamente delicada e pode ser facilmente perturbada pelo ambiente, levando a erros nos dados armazenados. Esse problema é agravado pelo fato de que as informações quânticas não podem ser clonadas, o que significa que os backups dos dados não podem ser feitos da mesma forma que os backups clássicos. Outro desafio é a questão da escalabilidade do banco de dados quântico. Os computadores quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e atualmente estão limitados a um número relativamente pequeno de qubits, que são o equivalente quântico dos bits clássicos. À medida que o número de qubits cresce, a complexidade do sistema aumenta exponencialmente, dificultando a manutenção da coerência dos estados quânticos. Isso limita o tamanho dos bancos de dados quânticos que podem ser criados e a complexidade das operações que podem ser executadas neles. Existe também a questão da segurança do banco de dados quântico. Os computadores quânticos têm o potencial de quebrar muitos dos algoritmos criptográficos usados atualmente para proteger bancos de dados clássicos. Isso significa que novos métodos de criptografia precisarão ser desenvolvidos e resistentes a ataques quânticos. Além disso, os bancos de dados quânticos podem ser vulneráveis a ataques que exploram a natureza delicada da informação quântica. Em resumo, os bancos de dados quânticos têm um tremendo potencial para avançar nossa compreensão do processamento e armazenamento de informações. No entanto, eles também apresentam desafios significativos, principalmente nas áreas de corrupção de dados, escalabilidade e segurança. Enfrentar esses desafios exigirá pesquisa e desenvolvimento significativos nos próximos anos, mas os benefícios potenciais provavelmente serão substanciais.

Aplicações: Alguns exemplos de aplicações potenciais de bancos de dados quânticos: Big Data, Bancos de dados quânticos podem ser usados para armazenar e processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Eles podem fornecer acesso e processamento de dados mais rápidos, permitindo que as empresas analisem grandes conjuntos de dados e tomem decisões informadas rapidamente; Criptografia, bancos de dados quânticos podem ser usados para desenvolver novos sistemas criptográficos que são mais seguros do que os métodos tradicionais. Os bancos de dados quânticos podem fornecer uma plataforma mais segura para armazenar informações confidenciais, como registros financeiros e médicos, aproveitando as técnicas de criptografia quântica; Aprendizado de máquina, bancos de dados quânticos podem ser usados para desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina mais poderosos. A computação quântica pode resolver problemas complexos de otimização mais rapidamente do que os computadores clássicos, permitindo algoritmos de aprendizado de máquina mais eficientes; Saúde, os bancos de dados quânticos podem ser usados para armazenar e analisar dados médicos, fornecendo informações sobre prevenção de doenças, tratamento e desenvolvimento de medicamentos. Os bancos de dados quânticos podem ajudar a identificar padrões e tendências nos dados do paciente que podem melhorar os diagnósticos e tratamentos médicos; Serviços Financeiros, Bancos de dados quânticos podem ser usados para desenvolver modelos financeiros mais eficientes para gerenciamento de risco, análise de investimentos e negociação.
Os bancos de dados quânticos podem analisar grandes volumes de dados financeiros e fornecer previsões mais precisas, permitindo que os comerciantes tomem melhores decisões de investimento e logística, os bancos de dados quânticos podem ser usados para otimizar os processos de logística, incluindo gerenciamento da cadeia de suprimentos, rastreamento de estoque e distribuição. Os bancos de dados quânticos podem fornecer análise de dados em tempo real, permitindo que as empresas respondam rapidamente às mudanças na demanda e no fornecimento. Os bancos de dados quânticos têm o potencial de revolucionar a maneira como armazenamos, processamos e analisamos informações em uma ampla gama de setores.

Conclusão: Os bancos de dados quânticos representam uma área importante de pesquisa com potencial significativo para melhorar o gerenciamento de bancos de dados. Estruturas e algoritmos de dados quânticos oferecem o potencial para tempos de resposta de consulta mais rápidos, armazenamento aprimorado e eficiência de recuperação e segurança de dados aprimorada. Embora existam vários desafios que precisam ser abordados, incluindo escalabilidade e correção de erros, as oportunidades apresentadas pelos bancos de dados quânticos são significativas. À medida que a tecnologia de computação quântica continua a se desenvolver, podemos esperar mais avanços nesse campo.

 

Referências:
Quantum Databases: A Survey, by Karthik Natarajan and Geetha Manjunath (2017)
Quantum Databases and Information Retrieval, by Hiroyuki Sato and Masanori Ohya (2013)
Quantum Databases: Theory and Applications, edited by Jacob Biamonte, Giovanni Sicuro, and Peter Wittek (2021)
Quantum Databases, by Jonathan Carter and Barry Sanders (2013)
Quantum Databases, by Amr Sabry and Radha Jagadeesan (2005)
Quantum Databases, by Zixiang Xiong and Zhihao Cao (2019)
Quantum Database Searching and Access Control, by Vladimir Nesov, Vitaly Shmatikov, and Avi Wigderson (2006)
Quantum Databases and Data Structures, by Andris Ambainis, Martin Beaudry, and Yosuke Kanada (2010)
Quantum Databases and Information Retrieval: Theory, Algorithms, and Applications, by Xiaodong Li, Wei Li, and Zengxiang Li (2020)
Quantum Databases, by Jianying Zhou and Liqun Chen (2008)
“Quantum Databases: A Survey” by Atul Kumar et al. (2018)
“Quantum Database Search: An Overview” by Anupam Prakash (2013)
“Quantum Databases and Information Retrieval” by Tsutomu Sasao (2006)
“Quantum databases: efficient search and data organization using quantum algorithms” by Almutairi et al. (2020)
“Quantum Computation of Database Search” by Lov Grover (1996)
“Quantum Database Tomography” by Andrew M. Childs et al. (2001)
“Quantum Database Compression” by Aram W. Harrow et al. (2005)

 

Autor:
José Alexandro Acha Gomes
Trabalha na Universidade Federal Fluminense – RJ
Pesquisador Autônomo

Bancos de Dados Clássicos Versus Bancos de Dados Quânticos

Abstract: O campo da ciência da computação testemunhou uma evolução notável ao longo dos anos, e um dos avanços mais significativos nos últimos tempos foi o desenvolvimento da computação quântica. A computação quântica é uma forma de computação que usa fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, para executar operações em dados. Como resultado, a computação quântica tem o potencial de revolucionar muitos campos, incluindo o sistema de gerenciamento de banco de dados. Neste artigo, discutiremos as diferenças entre bancos de dados clássicos e bancos de dados quânticos, e suas respectivas vantagens e limitações.

Introdução: A principal diferença entre um banco de dados quântico e um banco de dados clássico é a maneira como eles armazenam e processam informações. Em um banco de dados clássico, as informações são armazenadas e processadas usando bits clássicos, que podem ter um valor de 0 ou 1. Isso significa que os dados são armazenados em uma série de dígitos binários e as operações executadas nos dados também são baseadas em lógica clássica. Em contraste, um banco de dados quântico usa bits quânticos, ou qubits, para armazenar e processar informações. Ao contrário dos bits clássicos, os qubits podem existir em vários estados simultaneamente, o que permite que os bancos de dados quânticos processem grandes quantidades de informações em paralelo. Além disso, os bancos de dados quânticos podem usar o emaranhamento quântico, um fenômeno no qual dois qubits se correlacionam de uma maneira que os bits clássicos não podem, para executar certos tipos de cálculos com mais eficiência.

Bancos de dados clássicos: Um banco de dados clássico, também conhecido como banco de dados tradicional, é uma coleção de dados estruturados organizados e armazenados em um formato específico para permitir armazenamento, recuperação e gerenciamento eficientes de dados. Os dados são normalmente armazenados em tabelas, com cada tabela consistindo em um conjunto de linhas e colunas. As tabelas se relacionam entre si por meio de campos comuns, que permitem que os dados sejam consultados e analisados por meio de diversas ferramentas e técnicas. Um sistema clássico de gerenciamento de banco de dados (DBMS) geralmente inclui um aplicativo de software que fornece ferramentas para criar, modificar e gerenciar o banco de dados. Exemplos de DBMS clássicos incluem Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server e IBM DB2. Esses sistemas são amplamente utilizados em aplicações de negócios, como gerenciamento de estoque, gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e contabilidade financeira, entre outros. Uma das principais vantagens dos bancos de dados clássicos é a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados estruturados de forma eficiente. Eles também são altamente confiáveis e seguros e podem fornecer ferramentas poderosas para análise e geração de relatórios de dados. No entanto, eles podem exigir um investimento inicial significativo em hardware e software e podem ser menos flexíveis do que as tecnologias de banco de dados mais recentes, como NoSQL e soluções de Big Data.

Bancos de dados quânticos: Um banco de dados quântico é um banco de dados que usa computação quântica para armazenar e recuperar dados. Em um banco de dados clássico, os dados são representados usando bits que podem estar em um dos dois estados (0 ou 1). No entanto, em um banco de dados quântico, os dados são representados usando bits quânticos, ou qubits, que podem existir em vários estados simultaneamente. O uso de qubits permite o potencial de executar certos tipos de operações muito mais rapidamente do que é possível com computadores clássicos, levando à possibilidade de operações de banco de dados mais eficientes e poderosas. Além disso, os bancos de dados quânticos também podem oferecer recursos de segurança aprimorados, pois as técnicas de criptografia quântica são inerentemente mais seguras do que as técnicas de criptografia clássicas. No entanto, é importante observar que os bancos de dados quânticos ainda são uma área de pesquisa em desenvolvimento e muitos desafios técnicos devem ser superados antes que possam ser amplamente implementados.

Vantagens dos bancos de dados quânticos: A principal vantagem dos bancos de dados quânticos sobre os bancos de dados clássicos é sua velocidade. Os bancos de dados quânticos podem realizar muitos cálculos simultaneamente, levando a acelerações significativas em relação aos bancos de dados clássicos. Essa propriedade é particularmente útil para aplicativos que exigem cálculos complexos, como análise de dados e aprendizado de máquina. Além disso, os bancos de dados quânticos podem realizar certos cálculos que são impossíveis para os bancos de dados clássicos. Por exemplo, bancos de dados quânticos podem realizar fatoração de grandes números em tempo polinomial, enquanto bancos de dados clássicos requerem tempo exponencial.

Vantagens dos bancos de dados clássicos: Algumas vantagens dos bancos de dados clássicos: Integridade dos dados, bancos de dados clássicos garantem a integridade dos dados por meio do uso de chaves primárias, chaves estrangeiras e outras restrições que mantêm o relacionamento entre tabelas diferentes. Isso significa que os dados são precisos, consistentes e confiáveis; Segurança, bancos de dados clássicos fornecem recursos de segurança robustos, como autenticação de usuário, controle de acesso baseado em função e criptografia. Isso garante que os dados confidenciais sejam protegidos contra acesso não autorizado e adulteração; Padronização, Bancos de dados clássicos usam uma linguagem de consulta padronizada (SQL) que é amplamente reconhecida e compreendida por desenvolvedores e administradores de banco de dados. Isso facilita o compartilhamento de dados entre diferentes sistemas e aplicativos e Confiabilidade, os bancos de dados clássicos são altamente confiáveis e podem se recuperar de falhas do sistema, corrupção de dados e outros problemas. Isso é obtido por meio de técnicas como backups e replicação. No geral, os bancos de dados clássicos fornecem uma tecnologia madura e comprovada que pode lidar com as necessidades de gerenciamento de dados mais exigentes.

Limitações dos bancos de dados quânticos: Apesar de suas vantagens, os bancos de dados quânticos também apresentam várias limitações. Uma das limitações mais significativas é sua suscetibilidade a erros. A computação quântica é um processo frágil e mesmo pequenas perturbações podem levar a erros na computação. Como resultado, os bancos de dados quânticos requerem mecanismos de correção de erros, que podem ser difíceis de implementar. Além disso, os bancos de dados quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e existem ferramentas e recursos limitados disponíveis para seu uso.

Conclusão: Os bancos de dados clássicos são uma realidade e são utilizados no mundo todo hoje com vários problemas relativos à segurança. Como cada vez mais temos maior volume de dados sendo armazenado cada dia que passa, temos por consequência o surgimento de BIG DATA. Nesse contexto os bancos de dados quânticos são uma aposta para o futuro. No entanto, os bancos de dados quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e ainda não são amplamente utilizados em aplicações práticas. Além disso, os bancos de dados quânticos exigem hardware e software especializados para operar, o que pode ser caro e difícil de implementar, incluindo sua suscetibilidade a erros e recursos limitados para seu uso. À medida que a tecnologia de computação quântica continua a se desenvolver, podemos esperar que os bancos de dados quânticos se tornem cada vez mais importantes em muitos campos, incluindo finanças, saúde e pesquisa científica. Em resumo, um banco de dados clássico é uma coleção de dados gerenciados usando tecnologias de computação tradicionais, enquanto um banco de dados quântico é um conceito teórico que usa os princípios da mecânica quântica para armazenar e manipular dados.

 

Referências:
“Quantum Databases” edited by Andreas Wichert and Christian Duta. This book provides an overview of the state-of-the-art research on quantum databases and includes contributions from experts in the field.
“Quantum Computing for Computer Scientists” by Noson S. Yanofsky and Mirco A. Mannucci. While not specifically focused on databases, this book covers the fundamentals of quantum computing and its potential applications in various fields, including databases.
“Quantum Information Science” by David Mermin. This book provides an introduction to the principles of quantum information science, including quantum computing and quantum cryptography, and their potential impact on various areas of science and technology, including databases.
“Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management” by Thomas Connolly and Carolyn Begg. This book provides a comprehensive overview of traditional database systems and their design and implementation. While not specifically focused on quantum databases, it may be useful as a point of comparison and to understand the differences between classical and quantum databases.
Quantum search without entanglement – Seth Lloyd – Phys. Rev. A 61, 010301(R) – Published 8 December 1999
PubChemQC Project: A Large-Scale First-Principles Electronic Structure Database for Data-Driven Chemistry – Maho Nakata*†Orcid – Model. 2017, 57, 6, 1300–1308 – Publication Date:May 8, 2017
Performing private database queries in a real-world environment using a quantum protocol – Philip Chan, Itzel Lucio-Martinez, Xiaofan Mo, Christoph Simon & Wolfgang Tittel – Scientific Reports volume 4, Article number: 5233 (2014) Cite this article
Quantum search of spatial regions – S. Aaronson University of California, Berkeley, USA A. Ambainis University of Latvia, Latvia – Published in: 44th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science, 2003. Proceedings
Circuit-Based Quantum Random Access Memory for Classical Data – Daniel K. Park, Francesco Petruccione & June-Koo Kevin Rhee – Scientific Reports volume 9, Article number: 3949 (2019) Cite this article
Quantum Physics Education Research over the Last Two Decades: A Bibliometric Analysis – by Philipp BitzenbauerORCID Physics Education, Department of Physics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Staudtstr. 7, 91058 Erlangen, Germany – Educ. Sci. 2021, 11(11), 699; https://doi.org/10.3390/educsci11110699 – Received: 9 October 2021 / Revised: 28 October 2021 / Accepted: 29 October 2021 / Published: 1 November 2021
Is Machine Translation a Reliable Tool for Reading German Scientific Databases and Research Articles? – Sonia Zulfiqar, M. Farooq Wahab*, Muhammad Ilyas Sarwar, and Ingo Lieberwirth – Cite this: J. Chem. Inf. Model. 2018, 58, 11, 2214–2223 Publication Date:October 25, 2018 https://doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00534

 

Autor:
José Alexandro Acha Gomes
Trabalha na Universidade Federal Fluminense – RJ
Pesquisador Autônomo

As Novas Exigências da Lei de Licitações para as Empresas de Engenharia de Telecomunicações, Redes e Instalações.

SEMICONDUTORES NO BRASIL – UM RETRATO, UMA PROPOSTA

PAULO-SERGIO-GALVaO

Por Paulo Sérgio Galvão

 

O trabalho a seguir apresentado, iniciou-se em maio de 2022, com esta concepção de ampliar no país a capacidade instalada de pensar e produzir chips, baseado no Plano Brasil de Semicondutores e atento à oportunidade de transformar o modelo de produção, concentrada em pouquíssimos locais, a partir da sua falta, atrasos de fornecimento, aumento de custo e outras variáveis negativas intervenientes, conciliando-a com as intenções do Plano Vision 2030, do Reino da Arábia Saudita, que, por sua vez, disponibilizara cerca de US$10 bilhões do seu Fundo Soberano, ao Brasil.

A pretensão, por consequência, é de transformar essa possibilidade em realidade, a crise em oportunidade, de forma que se fortaleça a capacitação brasileira, elevando-a a níveis compatíveis com sua demanda, acrescida pelo fornecimento à Arábia Saudita e aos demais países da Liga Árabe, que ela achar conveniente, e, complementarmente, às demandas do mercado internacional, a começar pelo MERCOSUL.

 

Do Objetivo (Fomento à produção de semicondutores no Brasil)

Nesse contexto, o GT Semicondutores tem por objetivo viabilizar a formação de arranjos técnicos e comerciais que possam resultar em investimentos a serem realizados entre o Fundo de Investimentos Públicos (PIF), fundo soberano do reino saudita, e empresa(s) líder(es) nos setores afins, em nosso país, com vistas ao suprimento dos mercados brasileiro e saudita e suplementar exportação para terceiros mercados.

O governo saudita incluiu o setor de semicondutores na estratégia ‘Vision 2030’, abrangente plano de reformas econômicas do país. Durante visita presidencial, em outubro de 2019, ao Príncipe Herdeiro saudita, este anunciou a intenção de aportar US$ 10 bilhões para investimentos no Brasil por meio do PIF, voltados para setores considerados estratégicos pelas duas partes, do que é exemplo; na conjuntura atual, a produção de semicondutores, foco deste GT.

Entre as grandes empresas, produtoras mundiais, temos as TSMC (Taiwan), Samsung (Coréia do Sul), Huawei (China), Siemens (Alemanha), ST Microelectronics, On Semiconductors, NXP, Wolfspeed Semiconductors,, entre outras. Algumas já têm parcerias com fabricantes brasileiros, tais como os associados da Associação Brasileira de Semicondutores (ABISEMI), como Adata Electronics (Micron, Toshiba e SK Hynix), Brasil Componentes (diversos), Cal-comp Semicondutores (Toshiba), HT Micron Semicondutores (SK Hynix) e SMART Modular  Technologies (Samsung).

Os recentes problemas de abastecimento à indústria mundial dos mais diversos setores e aos fabricantes nacionais, sejam da indústria automobilística, sejam da eletroeletrônica, decorrentes de diversas razões, como a pandemia, lockdowns,  a logística e sua repercussão no custo de transporte, questões climáticas e acidentes de percurso, chamaram a atenção para as consequências dessa dependência de fornecimentos externos, fortemente concentrados na Ásia, particularmente na China, e tornam de Importância estratégica para o Brasil, ampliar a capacidade e a diversificação da produção de semicondutores, o que lhe permitiria reduzir essa dependência de componentes importados e se inserir na cadeia produtiva de alta tecnologia

Além disso, esse domínio decorrente de tal inserção poderia minimizar riscos à soberania nacional na área de defesa e espaço, por facilitar a substituição de importações de componentes críticos, sempre sob ameaça de sofrer eventuais embargos.

Esta proposta, que ora se constrói, alinha-se aos objetivos do Programa Brasil Semicondutores, elaborado no âmbito do MiBI – Made in Brazil Integrado- que considera a possibilidade de redução de preços de diversos produtos fabricados no país, integrantes da cadeia de valor do mercado automotivo, como explicitado pelos seus participantes ANFAVEA, AEA, SAE, ABAL, SINDIPEÇAS, ABIMAQ, ABINFER, ABINEE e AÇO BRASIL. entre outros.

Releva notar que os semicondutores têm aplicação em praticamente todas as cadeias produtivas relevantes, razão da participação de todas essas entidades, tendo à época constituído, dentro do MiBI, um GT de Semicondutores, com a participação de MCTI, ME, BNDES, FINEP, ABDI, APEX, ANFAVEA, ABINEE, SINDIPEÇAS, ABISEMI e representantes da academia..

Já à Importância estratégica para a Arábia Saudita, na busca de diversificação econômica, com objetivo de reduzir a sua dependência do setor de petróleo e desenvolver a Indústria 4.0, como explicitado em seu programa “Vision 2030”, deve-se juntar a criação de fábrica de automóveis em seu território e o acesso à maior parte do mercado dos 22 países integrantes da Liga Árabe, com seus cerca de 200 milhões de habitantes.

Como resultado esperado, a inclusão de entidades de fomento, como o BNDES e a FINEP, em linha com o Programa “Brasil Semicondutores”, junto com o PIF saudita, permitiria o aporte de capital necessário, que agregado ao projeto específico, no tempo adequado, inclusive para qualificação da mão-de-obra especializada e diversificação da produção local, atualmente baseada em memórias, poderia levar à independência razoável dos fornecimentos estrangeiros.

É relevante indicar que o trabalho realizado por este GT, através de diversas reuniões, elencou depoimentos convergentes sobre a validade desta iniciativa, em função da janela de oportunidade, tendo as seguintes entidades participantes: CICIBAS; MRE, FINEP, BNDES, CEITEC, ABISEMI, ANFAVEA, SMART, TELLESCOM, ME, EMBRAER, ABINEE e UFF.

Vale notar, ainda, algumas considerações em apoio a este projeto para os Semicondutores de potência – SiC (Silicon Carbide) e GaN (Nitreto de Gálio) – dentro de um contexto do desenvolvimento de aplicações e geração de energia renovável:

1.Tanto a produção de energia verde (solar e cadeia do hidrogênio) como a tração elétrica (mobilidade) têm uma base tecnológica comum que é conversão/inversor eletrônica de energia de potência. Para a operação destes sistemas eletrônicos, além de dispositivos de controle, traz a necessidade de dispositivos semicondutores de potência. E é projetado um crescimento deste segmento acima de 2 dígitos nos próximos 5 anos ou mais anos.

  1. Essas verticais industriais têm uma base tecnológica comum e Arranjos Produtivos Locais – APLs, já estão estabelecidos no Brasil, o que poderia facilitar a atração dos elos faltantes através de investimentos em produção, teste e encapsulamento destes dispositivos semicondutores de potência.

.3. Finalmente, que, no Brasil, existem empresas nacionais com tradição na produção dos sistemas eletroeletrônicos – com possível demanda, base industrial e produtos finais, como fazem exemplo as montadoras de veículos e caminhões. E deve ser agregado o apelo ESG, já que a operação industrial tem alto consumo energético e em nosso país a energia produzida tem forte participação renovável (+-75%) o que combina com as megatendências nessa área, relacionadas à geração através dessas fontes – hídrica, solar e eólica, coerentes com as metas traçadas no plano “Vision 2030”, do KSA.

 

Do Plano de Ação

Considerando que o time multidisciplinar responsável pela elaboração do Plano Brasil de Semicondutores já está mobilizado e o diagnóstico da situação foi feito, com a recomendação de dezenas de metas para um horizonte de até quinze anos, entendeu-se que o plano já estaria em curso, pois segundo informações complementares o projeto já fora discutido com o BNDES, que estaria reescrevendo o documento, para ao final ser de coautoria com o MRE e encaminhado ao Secretário de Comércio Exterior e Assuntos Econômicos do Itamaraty, para posterior despacho do então Chanceler, com o então PR. Como aparentemente essas previsões não chegaram a bom termo, faz-se necessário dar-lhes prosseguimento de nova maneira.

Os passos a serem seguidos para atingi-lo, como sequência lógica de execução das atividades, dependerá das definições dos órgãos de fomento, tais como o BNDES e a FINEP, quanto à viabilização do aporte de recursos sauditas e critérios de repasse, de forma que se consiga estabelecer as datas de início e término de cada atividade e os demais responsáveis pela execução de cada tarefa.

Feitas essas considerações juntam-se ao presente os mesmos parágrafos da apresentação anterior porque ainda não efetivados, apesar das demandas produzidas, inclusive quanto à aplicação de ferramenta da qualidade abaixo indicada (Matriz GUT), que teria por objetivos ordenar prioridades entre tantas ações previstas.

A partir daí poder-se-á estabelecer o como fazer, de maneira que sua operacionalização seja rápida o suficiente, para que não se perca esta janela de oportunidade e que se possa fazer o monitoramento permanente das metas estabelecidas, desfechos intermediários a serem atingidos no término de cada etapa.

Alternativamente, entende-se ser possível começar com tentativa de acordo entre empresa fabricante no Brasil e o Fundo Soberano Saudita para viabilizar em prazo menor o aporte de recursos deste, capaz de permitir àquela o início de fabricação local adequada às demandas existentes.

Demais, parece recomendável que se dê um próximo passo na construção do Plano Brasil de Semicondutores referido na introdução deste trabalho e no primeiro parágrafo deste capítulo, com o estabelecimento de prioridades às ações ali descritas e que passam por oito áreas temáticas diferenciadas, geradoras de cerca de cinquenta metas a serem buscadas no horizonte de quinze anos aproximadamente, vale repetir.

Ao belo diagnóstico produzido e suas recomendações, sugere-se a aplicação da Matriz GUT, ferramenta da qualidade simplória, mas efetiva, para cada um dos temas propostos, posto que permitirá aos atores envolvidos estabelecer quais são as ações mais relevantes a serem perseguidas, bem como sua progressividade decorrente das definições de gravidade, urgência e tendência de cada um dos problemas que as originou.

Vale notar que esta inciativa não tem a pretensão de questionar o Plano Brasil de Semicondutores, mas simplesmente de viabilizar em prazo razoável o aporte de recursos necessários ao seu desenvolvimento inicial, se possível antecipá-lo ao máximo, frente à exposição da indústria brasileira à estratégia global de localização desse componente.

Apesar dos avanços obtidos com as políticas públicas implementadas desde os anos 2000, o seu pleno desenvolvimento depende de esforços constantes e de longo prazo do Estado. A atual proposta de atrair investimentos seria uma janela de oportunidade para promover o desenvolvimento das cadeias produtivas locais.

 

Da Conclusão

Um plano de desenvolvimento do ecossistema de semicondutores no País deve avaliar as condições mínimas para estimular o crescimento dessas atividades no Brasil, como acontece, guardadas as proporções das respectivas economias, nos países europeus e asiáticos, e nos Estados Unidos, com a agregação de valor local. face à crescente demanda mundial.

Os demais efeitos esperados e definidos no Plano Brasil de Semicondutores, a seguir listados, seriam o corolário natural desse investimento inicial que se pretende viabilizar, a saber:

– Aumento dos investimentos em PD&I no Brasil, fundamental neste setor;

– Geração de empregos qualificados, de inteligência nacional e de conhecimento especializado local;

– Atração de investimentos greenfield e de parcerias estratégicas com players globais;

– Incremento do valor agregado das exportações brasileiras – os circuitos integrados

– Geração de receitas adicionais para o Estado brasileiro.

Submeteu-se, então ao Grupo de Trabalho de Semicondutores a presente proposta de continuidade dos trabalhos em curso, e, aprovada, busca-se, através de encaminhamento aos órgãos de governo, a identificação e o comprometimento dos agentes necessários à realização de cada um desses efeitos, iniciando-se pelo possível aporte de recursos do Fundo Soberano Saudita, para repasse às empresas brasileiras capacitadas, através de projetos específicos.

Rio de Janeiro, RJ, 21 de janeiro de 2023

 

PAULO-SERGIO-GALVaOPaulo Sérgio Galvão é mestre em Sistemas de Gestão Integrados, pelo LATEC/UFF, com larga experiência no setor eletroeletrônico, onde coordenou por mais de 15 anos os grupos temáticos de O&G e Indústria Naval. Exerce atualmente o cargo de Diretor de Planejamento da Associação Brasileira de Telecomunicações (ABTelecom). Também é coordenador nacional do grupo informal Brasil-Arábia Saudita sobre produção conjunta de semicondutores.

Semicondutores. Da crise à oportunidade: podemos perdê-la?

semicondutores

Por Paulo Sérgio Galvão

 

O Plano Brasil de Semicondutores, ambicioso para o histórico do país, precisa ser implementado como uma política de Estado, de forma que não o seja apenas desse ou daquele governo, como tem sido nossa infeliz prática.

Trata-se de tema inquestionavelmente estratégico, haja vista o posicionamento de países mais poderosos, como faz exemplo os USA, com a recente aprovação pelo seu Congresso, unidos os partidos, democratas e republicanos, de US$50 bilhões para financiar a produção de novos chips (US$30 bilhões), a expansão das fábricas já existentes (US$10 bilhões), assim como a pesquisa e desenvolvimento específicos (US$11 bilhões), para não dependerem mais da importação da Ásia.

Os recentes problemas de abastecimento desses componentes fundamentais à indústria moderna, levaram, em meses recentes, à perda de nossa produção de 370 mil veículos automotores, de 12% nos fornecimentos ao setor eletroeletrônico, com até 78% das fábricas tendo enfrentado, em algum momento, problemas para se abastecer.

E por vários motivos, tais como uma crise global de demanda que torna a fila para aquisição longa, problemas logísticos para receber os produtos vindos da Ásia e restrições e lockdowns impostos no começo do ano na China. Da mesma forma, o conflito entre a Rússia e a Ucrânia atingiu regiões que produzem insumos necessários à fabricação de semicondutores, como gás neônio e paládio. Outra consequência impactante foi na logística, com o aumento do preço do frete, a dificuldade em reservar contêineres e atrasos nas entregas.

Nesse cenário internacional, confuso pelas incertezas da guerra, somado aos problemas no suprimento, que ainda persistirão pelo menos até 2026, de acordo com estudos recentes, a capacidade de produção das indústrias será limitada e deverá pressionar seus custos e, por consequência, seus preços.

Parece, portanto, o enredo onde cabe buscar novos atores, capazes de forma cooperativa de encontrarem caminhos que lhes deem relativa independência no encaminhamento de soluções adequadas. E é neste contexto que surge a possibilidade de juntar estrategicamente os recursos colocados à disposição do Brasil pelo fundo soberano do Reino da Arábia Saudita (Public Investment Fund – PIF), da ordem de US$10 bilhões, para investimentos nas áreas de produção de grãos, fertilizantes e semicondutores em nosso país.

Esta poderia ser nossa janela de oportunidade para o enfrentamento da crise existente, tornando nossas indústrias, dos dois países, mais fortes e independentes, iniciando com essa alocação de recursos financeiros, a agregação de valor ao plano referido, que já está com outras ações em curso, em vários de seus eixos transversais a toda a cadeia produtiva.

Assim, seriam facilitados os processos em curso, de responsabilidade das Agências de Fomento, da FINEP, da EMBRAPII, do BNDES, dos ICT, entre outros. No caso do PIF, o acordo operacional poderia ser feito com o BNDES, instituição nacional capaz de realizar, com sucesso, as atividades e providências que se fizerem necessárias ao repasse dos recursos até às empresas interessadas, qualquer que seja o modelo de política econômica vigente.

Parece, por tudo isso, fundamental que se trabalhe seriamente sobre a oportunidade existente, para o país desenvolver uma sólida capacidade produtiva de semicondutores, de forma a também apoiar e abastecer o mercado saudita que, por sua vez, terá o poder de repercuti-lo na Liga Árabe, com seus demais 21 países e mais de 200 milhões de habitantes.

Paulo Sérgio Galvão é mestre em Sistemas de Gestão Integrados, pelo LATEC/UFF, com larga experiência no setor eletroeletrônico, e exerce atualmente o cargo de Diretor de Planejamento da Associação Brasileira de Telecomunicações (ABTelecom). Também é coordenador nacional do grupo informal Brasil-Arábia Saudita sobre produção conjunta de semicondutores.

 

Eu quero um transformador!

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