Pesquisadora desenvolve hardware capaz de detectar anomalias de dados em tempo real

Muitas pessoas reconhecem o streaming como uma forma para assistir seus filmes e séries pela internet, mas esse sistema vai muito além disso. Em uma tradução literal, streaming significa transmissão contínua ou fluxo contínuo, e é um método de distribuição digital que transfere os dados em tempo real por uma rede. Sendo um meio que vem sendo cada vez mais utilizado, analisar esses dados no momento da chegada pode trazer um imenso valor, porém, isso requer muito esforço computacional e novas técnicas de aceleração. Como solução para isso, Lucileide Medeiros, do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC), desenvolveu uma arquitetura de Hardware de algoritmo capaz de detectar anomalias e erros até 693 vezes mais rápido do que softwares convencionais.

Com orientação do Professor Marcelo Fernandes, do Departamento de Engenharia de Computação e Automação (DCA/UFRN), Lucileide adaptou para Hardware um algoritmo baseado em uma nova abordagem de detecção de falhas conhecido como TEDA (Tipicality and Excentricity Data Analytic). O projeto conseguiu alcançar uma taxa de processamento muito superior a outras técnicas com um consumo de energia inferior. A verificação dos dados de streaming é essencial em diversos setores, nos quais os erros podem causar enormes prejuízos financeiros e até à vida das pessoas.

A pesquisa demonstrou que o TEDA pode ser aplicado em diversos cenários, desde a indústria até em aplicações médicas, em que a análise de dados em tempo real é crucial. Lucileide explica que os resultados do estudo foram validados para detecção de anomalias e problemas usando dados de uma indústria de açúcar. “Isso demonstra a aplicabilidade do hardware TEDA em cenários industriais reais, nos quais a detecção de falhas é crucial para garantir o funcionamento seguro e eficiente dos processos industriais. Além disso, também usamos na identificação de anomalias em eletrocardiograma como forma de validar sua aplicação na análise de dados fisiológicos”, comenta.

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