Considerações sobre a internet das Coisas e o Controle da disseminação dos Sars-CoV2

Neste artigo apresentamos algumas considerações sobre a aplicação da internet das coisas (IoT) no contexto da qualidade do ar interior, com foco para o controle da propagação de agentes virais como o SARS-CoV-2. Inicialmente alguns conceitos básicos específicos são revisados e, em seguida, discutimos aspectos relativos ao monitoramento e processamento de informações em tal aplicação, visando minimizar o risco da contaminação pela Covid-19.

Palavras-chave: IoT, Internet das Coisas, HVAC, AVAC, Covid-19, Corona Vírus.

A IoT e sua aplicação em AVAC

No Sec. XVIII, Warren Johnson depositou a patente de um termostato que trouxe um avanço significativo no controle da temperatura em ambientes e processos térmico diversos. Pouco mais de um século depois, os termostatos continuam cumprindo a mesma função (1) mas, evoluíram para incorporar a capacidade de se comunicar, não apenas com um atuador local, mas também com outros dispositivos formando uma rede de coisas, incluindo pessoas. Além dessa capacidade de comunicação, os termostatos modernos podem também se autoajustar, conforme “aprendem”, otimizando assim sua função de controle.

A primeira menção à internet das coisas é atribuída à Kevin Ashton quando este, em 1999, desenvolvia um projeto para uma grande empresa em que usou tal termo ao sugerir o uso de etiquetas RFID (2) aplicadas aos produtos da empresa. No mesmo ano, em um artigo para o RFID Journal, Ashton vislumbrou uma condição futura quando o avanço da ciência de computação e dos computadores permitiria que estes adquirissem a capacidade de sentir o ambiente a sua volta e, com base nisso, poderiam tomar decisões (Lopez, 2013; Lueth, 2014; Rayome, 2018)

Embora em desenvolvimento há mais de duas décadas, com evolução constante, a IoT teve maior impulso recente, em função de fatores tais como (Nirjon, 2018): a proliferação e diversificação de sensores compactos e custo cada vez menor, conectividade wireless de baixo consumo, disponibilidade de dispositivos móveis evoluídos a custos acessíveis e a expansão da oferta dos serviços em nuvem.

Cada vez mais a IoT está presente em nosso dia-a-dia, ainda que nem o percebamos – fato que, por si só, revela o seu impacto como disse Mark Weiser (1991) (3). Já há alguns anos, por exemplo, os aplicativos que fazem uso do GPS em nossos aparelhos celulares trocam informações em rede para obter uma visão instantânea das condições de trânsito nos diferentes pontos da cidade, permitindo que nos desloquemos de forma otimizada.

Diferentes definições sobre “o que é a Internet da Coisas” têm sido apresentadas. Todas referem-se às coisas com a capacidade de sentir o ambiente a sua volta e de se integrar à outras coisas com essa mesma capacidade, formando uma rede na qual informações são trocadas para cumprir diferentes propósitos.  A IoT pode então ser considerada não propriamente como uma tecnologia mas, sim, como um conceito de aplicação do controle e automação, ou seja…

A Internet das Coisas (IoT) é um conceito relacionado à capacidade que um conjunto de elementos com identificadores únicos (coisas) tem de trocar informações entre si, através de uma rede (internet), tomando ações para alcançar um dado objetivo sem a necessidade de intervenção humana

Evolução dos termostatos: (a) modelo patenteado em 1883 por Warren Johnson, (b) termostato moderno desenvolvido pela empresa Nest.

É ainda relevante perceber que a IoT é um desdobramento evolutivo da Revolução Industrial iniciada no século XVIII. De fato, hoje em dia, quando falamos de Indústria 4.0 trata-se de uma fase avançada da Revolução Industrial, com seus reflexos se manifestando por meio dos sistemas cibernéticos, redes de comunicação wireless e as aplicações da IoT que são os nossos interesses neste artigo.

No que tange aos sistemas de AVAC, as aplicações da IoT são, de fato, uma evolução natural das aplicações de automação e controle digital, implementadas de forma mais significativa na década de 1980 que levou à criação de um outro conceito, anterior a IoT, o de “edifício inteligente” (smart building) que hoje caminha para se concretizar, graças à transformação digital em marcha. Apesar disso, os edifícios modernos ainda são, em sua vasta maioria, apenas edifícios com um alto grau de automação, sem de fato alcançar o que se espera de um edifício inteligente, ou seja, um edifício onde diferentes sistemas interagem, com capacidade de aprendizado e auto programação para uma adaptação autônoma (i.e., sem a intervenção humana), realizando ações de controle com efetividade para uma operação otimizada.

Arquitetura básica de uma aplicação IoT

A Figura 2 ilustra de forma simples e esquemática os componentes básicos de uma aplicação IoT e a forma como se dá o fluxo de informações. Como mencionamos, qualquer aplicação IoT é formada por dispositivos com identificadores únicos (coisas), capazes de gerar informações sobre os processos, transmitir essa informação e receber informação de outros dispositivos, podendo ainda possuir alguma capacidade de processamento (figura). Uma comunicação em rede local entre essas coisas, um servidor local e um gateway (4) se estabelece, bem como além dos domínios da mesma, graças ao gateway que faz a gestão dessa informação entre diferentes destinos ou endereços, como um serviço em nuvem, hospedado em um servidor remoto, onde a informação é armazenada e processada gerando respostas e ações.

Composição básica de uma aplicação IoT

Atualmente diferentes Plataformas em nuvem oferecem “serviços back-end” incluindo recursos de Big Data para armazenamento de grandes volumes de dados a partir dos quais são gerados modelos e desenvolvidas análises diversas. Recursos de inteligência artificial (IA) encontram-se disponíveis e permitem aprender com o sistema para a tomada de decisões de controle dos diferentes processos e do edifício como um todo. É também importante mencionar os recursos para a segurança da informação prestados por essas plataformas, de grande importância para evitar a ação de hackers, o que poderia causar prejuízos com consequências graves.

O coronavírus e seu mecanismo de propagação 

O quadro da Figura 3 fornece uma percepção da ordem de grandeza da Covid-19 cujo diâmetro é estimado entre 0,15 a 0,30 micra. Essa dimensão tão reduzida, torna a detecção e controle do vírus muito difícil em termos práticos, além de fazer com que partículas diminutas possam transportar quantidades de vírus superiores a dose infecciosa (5).

Figura 3. Ordem de grandeza da Covid-19 em relação à outras partículas diminutas.

Como sabemos, o vírus é transmitido de uma pessoa contaminada à uma pessoa susceptível de forma direta ou indireta (Fig. 4). A forma direta ocorre quando o vírus, presente nas gotículas em suspensão no ar, penetra pelas vias aéreas da pessoa susceptível. Já na forma indireta, o vírus em suspensão no ar se deposita sobre superfícies próximas com as quais a pessoa susceptível vem a ter contato, tocando em seguida a face e novamente penetrando pelas vias aéreas. A propagação direta ocorre também a partir de gotículas geradas por via fecal, quando o vírus presente nas fezes da pessoa contaminada é transportado por gotículas geradas no processo de descarga do vaso sanitário (6).

Figura 4. Mecanismos de transmissão da Covid-19.

A transmissão ocorre a partir de gotículas contendo certa dose viral, geradas pela pessoa infectada, quando esta fala normalmente, tosse ou espirra.  A nuvem de gotículas gerada por via naso-oral tem gotículas de vários diâmetros, entre 1 e 1000 micra, grosso modo. Na faixa de diâmetro 10 micra, onde se concentram a maior quantidade de gotículas, pode haver na nuvem desde 100 gotas para a fala, até mais de 500.000 de gotículas no caso de um espirro mais forte.

A difusão de cada gotícula, ou seja, como ela se desloca no espaço, depende do balanço de forças que se exerce sobre a mesma, que é diretamente influenciado pela sua massa (ou diâmetro). Para diâmetros de gota superiores a 10 micra, o efeito da atração gravitacional é predominante, o que determina uma trajetória essencialmente descendente, fazendo com que a gota se precipite a uma distância entre 1 e 2 m da pessoa infectada, atingindo as superfícies próximas.

Já as gotículas menores ficarão em suspensão no ar por mais tempo, se deslocando por maiores distâncias.  A literatura relata tempos de permanência em suspensão no ar de várias horas (da Silva, 2020). Isso faz com que o risco de contaminação no ambiente continue existindo, mesmo após a saída da pessoa contaminada do local.

Uma vez que, em qualquer caso, a transmissão da Covid-19 envolve um mecanismo de difusão de gotículas no ar, o sistema de AVAC passa a ter influência direta sobre essa transmissão, podendo mesmo intensificá-la. Esse aspecto é de importância fundamental e será considerado mais adiante.

Aplicação da IoT no combate ao SARS-CoV-2

Uma aplicação do conceito da internet das coisas tendo em vista a manutenção da qualidade do ar interior e, ainda, o controle da contaminação pelo corona vírus deve primeiramente dispor de capacidade de monitorar não apenas o ambiente, mas também as pessoas, a operação do ar-condicionado e o uso do edifício de uma forma geral. Ou seja, não se trata apenas de monitorar os parâmetros ambientais comumente acompanhados, mas também outras informações relevantes do ponto de vista do controle do vírus. Além da capacidade de monitoramento é necessário dispor de capacidade e registro e análise das informações monitoradas. Tal registro constituirá uma base de dados históricos descrevendo as diferentes condições mantidas no ambiente. A aplicação de procedimentos de análise e correlações desses dados permitirá implementar um sistema inteligente otimizando a segurança dos ocupantes.

Monitorar o ambiente

Monitorar os parâmetros físicos do ar ambiente em um edifício é essencial para se manter condições adequadas para os ocupantes, em termos de conforto térmico e de qualidade do ar. Entre esses parâmetros destacam-se a temperatura, a umidade relativa, a concentração de VOCs, CO2 etc., e a presença de particulados.

É bem sabido que a falta de uma qualidade do ar no interior de edifícios tem efeitos adversos sobre o bem estar das pessoas, implicando em déficit cognitivo importante que afeta seu desempenho na medida em que limita sua criatividade e capacidade de produção.  Podem ainda resultar numa série de doenças com graves consequências, podendo levar inclusive à morte. Não é diferente com relação aos contaminantes biológicos como os vírus e, em particular, o SARS-CoV-2.

Temperatura e umidade relativa

Em relação aos parâmetros temperatura e umidade relativa do ar no ambiente interior tipicamente procuramos manter os mesmos dentro dos limites de conforto térmico, o que limita uma ação de combate à Covid-19. Para a temperatura, por exemplo, sabe-se que o vírus só é afetado por valores acima de 56 °C, enquanto praticamente não é afetado por baixas temperaturas. Assim, ajustes da temperatura em ambientes de conforto são sem feitos no controle do corona vírus. Quanto à umidade relativa do ar, algum ajuste é possível para proteger os ocupantes da contaminação. (Harmooshi, 2020; WHO, 2020). Dentro dos limites de conforto térmico recomendáveis, manter as umidades relativas mais elevadas evita dois efeitos negativos que favorecem a transmissão e contaminação: i) desidratação das vias respiratórias que diminui a imunidade do organismo e, ii) modificação do espectro de gotas, aumentando a presença de gotas de menores diâmetros que intensificam a propagação de aerossóis e risco de infecção (7).

Material particulado

Abreviado como PM (de particulate matter), o material particulado consiste em uma mistura de minúsculas partículas sólidas e gotículas de líquido em suspensão no ar de diferentes formas, tamanhos e composição. Normalmente se adota uma classificação baseada no diâmetro aerodinâmico das partículas, usando o parâmetro PMx, onde ‘x’ define o diâmetro aerodinâmico máximo de partícula presente na mistura de partículas no ar ou ‘aerossol’. Por exemplo, PM2,5 define partículas inaláveis com um diâmetro geralmente de 2,5 micrômetros e partículas menores, PM10 com um diâmetro de 10 micrômetros e menores, e assim por diante. Uma vez inalado, esse material particulado pode causar sérios problemas de saúde, com maior gravidade para as partículas de menor tamanho, as quais podem penetrar ao nível dos alvéolos e mesmo da corrente sanguínea.

Embora ainda se discuta a validade da hipótese de contaminação por aerossóis, há consenso quanto ao mecanismo físico de transmissão do vírus por esse modo. Segundo um estudo recente, desenvolvido na universidade de Harvard (Xu et al., 2020) a exposição prolongada ao material particulado na faixa de PM2,5 aumenta significativamente o risco de se contrair a Covid-19. Dessa forma, o uso de medidores de particulados, principalmente aqueles nessa faixa de tamanho, deve ser considerado em uma aplicação IoT.

Embora já disponíveis por custo acessível, medidores de PM são ainda de uso bastante limitado nos ambientes de edifícios comerciais. Assim, tendo em vista o controle da contaminação pela Covid-19 em ambientes, julgamos relevante o uso desses medidores para um monitoramento constante das condições.

Monitores de QAI

Atualmente encontram-se disponíveis comercialmente soluções integradas para o monitoramento desses parâmetros, na forma de monitores de QAI, que podem ser considerados como analisadores de qualidade do ar interior e incorporam capacidade de integração IoT. Em um trabalho recente (Jo et. al., 2020) apresentaram o desenvolvimento de um dispositivo de monitores de QAI, incorporando sensores dos parâmetros ambientais citados (inclusive de particulado) com capacidade de integração IoT. Os autores propuseram seu uso em rede, cujos sinais de cada monitor são enviados através de um módulo Wi-Fi para um servidor que processa essa informação na nuvem.

Mais recentemente, ganhou importância a linha de pesquisa dos biossensores que consistem em dispositivos que empregam um agente biológico que ao reagir com um elemento biológico alvo (um vírus como o SARS-CoV-2, por exemplo) gera uma reação que é convertida em um sinal mensurável por um transdutor impresso no biossensor. Um estudo nessa linha foi recentemente proposto por pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos, como sequência de trabalhos realizados com tais sensores voltados para a detecção do câncer (Bernardes, 2020).

Monitorar pessoas

Enquanto os ambientes são em geral monitorados, o monitoramento de pessoas ocupantes de edifícios é ainda praticamente inexistente. Entretanto, recolher informações sobre os ocupantes permite adotar o conceito de biofeedback  que basicamente consiste em definir as ações de controle da QAI com base em informações tão diversas como: temperatura corporal, frequência cardíaca e respiratória, tosse, voz, linguagem corporal, expressões faciais, posição/localização, identidade, histórico biométrico/médico/social etc. Como discutimos a seguir, a maioria dessas informações podem ser prontamente implantadas graças ao uso dos smartphones, smartwatches, crachás etc.

Temperatura corporal

Recentemente, o monitoramento da temperatura corporal por meio de sensores de infravermelho passou a ser amplamente adotado para o controle de acesso aos ambientes.  Contudo, seria interessante estender a aplicação desse monitoramento tornando-o contínuo, o que além do potencial de aplicação no ajuste do conforto térmico ambiental, seria útil na avaliação da evolução temporal da temperatura corporal média dos indivíduos. Esse tipo de monitoramento pode ser feito por meio de câmeras de IR bem como por meio de sensores incorporados em smartwatches. As câmeras de IR teriam a vantagem adicional de incluir informações pelo reconhecimento de imagens, como a identidade e localização do ocupante, contudo, seu valor de mercado ainda é elevado, o que torna proibitivo a disseminação de seu uso em múltiplos ambientes. Neste sentido outras soluções são atualmente requeridas.

Identificação individual

A capacidade de identificação individual dos ocupantes é essencial dentro do conceito de identificador único inerente à IoT e pode ser concretizada de diferentes formas. Como mencionado acima, o uso de câmeras (IR ou comuns, do sistema de CFTV) conjugado com softwares de reconhecimento de imagem, é uma solução disponível e de implementação relativamente fácil. Formas mais simples, porém, podem ser usadas, como o uso de crachás e outros dispositivos RFID, NFC etc., além de sinal Wi-Fi dos próprios smartphones.

Parâmetros sonoros

Assim como a temperatura corporal, parâmetros sonoros como a voz, a tosse, a fala e a respiração podem ser captados para cada ocupante, trazendo informações úteis para o controle da transmissão da Covid-19. Como sabemos, esses parâmetros podem revelar diferentes problemas respiratórios e são tipicamente avaliados em consultas médicas. A captação dos sinais sonoros seria facilmente realizada pelos microfones disponíveis nos smartphones e computadores pessoais[i] e tem sido considerada há bastante tempo (Larson et al., 2011). Contudo, para uma aplicação IoT efetiva, é necessário implementar a capacidade de análise desses padrões sonoros, o que pode ser feito por sistemas especialistas baseado em redes neurais, classificadores ou outras abordagens, permitindo produzir um diagnóstico no domínio espectral (Shi et. al., 2018). Um trabalho recente nesta linha vem sendo desenvolvido pela Universidade de Cambridge (REF), que promove uma coleta global de registros sonoros individuais, por meio de um formulário on-line, visando formar uma grande base de dados a partir da qual padrões sonoros comuns entre indivíduos contaminados possam ser revelados.

Linguagem corporal

Tais como a respiração, a voz, a tosse, a frequência cardíaca, as expressões faciais, a linguagem corporal etc. a ciência pode ser ainda recorrer ao histórico biométrico médico, e mesmo social, de cada indivíduo tendo em vista determinar o risco de contaminação envolvido pela presença do mesmo

Presença e posição

Em relação aos ocupantes de um dado ambiente importa conhecer se há ocupantes ou não, havendo, quantos e quem são e em que posição se encontram. Tais informações podem ser utilizadas de forma a buscar uma maior eficiência energética no edifício assim como no controle da contaminação pelo SARS-CoV-2.

O conhecimento a cada instante da presença, quantidade e identificação dos ocupantes de um ambiente pode ser obtido sem grande dificuldade quando há o uso de crachás de identificação RFID. Por outro lado, a determinação da posição no ambiente de cada ocupante requer outra abordagem.

Hoje em dia os sistemas GPS são bem familiares e usados amplamente para rastrear continuamente nossa posição conforme nos deslocamos no espaço exterior. Diferentes aplicativos para celulares são usados permitindo otimizar o traçado no deslocamento entre pontos geográficos, evitando trechos engarrafados, acidentes etc. Trata-se de fato de uma aplicação de IoT no campo das Smart Cities que em muito contribui para reduzir o caos urbano, a poluição etc.

Os sistemas GPS, contudo, não permitem identificar a posição de pessoas no interior de edifícios com a precisão requerida. Para tal, outras soluções devem ser implementadas e se inserem numa categoria de Sistemas de Posicionamento Interior (IPS, Indoor Positioning Systems) que se baseiam em diferentes soluções, como uso de câmeras RGDB-D, intensidade de sinal entre redes Wi-Fi, intensidade luminosa LED etc. (Duque Domingo et al., 2017; Xu, et al. 2016).

Em conjunto com uma solução de projeto específica de difusão localizada, uma aplicação IoT que integre tal monitoramento contínuo de presença e posição permite reduzir a difusão do vírus pelo ambiente, reduzindo assim a contaminação.

Monitorar o sistema de AVAC

Ao longo das últimas décadas as plantas de AVAC têm recebido sistemas de controle e automação contando com um número considerável de sensores e atuadores dedicados ao monitoramento e ajuste contínuo de parâmetros físicos críticos de seus diversos processos. Não obstante essa disseminação do controle digital nas instalações de AVAC, seu potencial pleno não tem sido alcançado na maioria das vezes devido à dois fatores principais: falhas geradas pela instrumentação e capacidade de supervisão limitada.

Em relação ao primeiro fator, a inadequação das medições fornecidas pelos sensores tem diferentes origens. Em nível de projeto: o processo a ser controlado não foi compreendido, o sensor não foi corretamente especificado, a posição do sensor não foi corretamente definida etc. Em nível de implantação do sistema projetado as falhas são principalmente relacionadas a não observância do estabelecido em projeto, falta de fiscalização e não aplicação dos procedimentos de TAB (9) necessários. No nível operacional, são em geral inexistentes rotinas de inspeção e calibração periódica. Finalmente, podemos mencionar a limitada capacidade de integração com demais sistemas e malhas de controle existentes no edifício.

Em relação à capacidade de supervisão, muito raramente, o responsável pela avaliação das informações fornecidas pelo sistema de controle (quando existe alguém com essa função) possui a capacidade mínima necessária para interpretar o que se passa com os diferentes processos, tendo dessa forma sua tomada de decisão bastante limitada.

Não obstante, para uma aplicação IoT bem sucedida, visando o controle da Covid 19, além da correção desses problemas é ainda necessário ampliar a capacidade de monitoramento dos sistemas atuais por meio de sensores tais como de PM de DP entre outros ainda pouco empregados nas instalações de HVAC.

Como vimos, uma grande parcela das gotículas geradas pela pessoa contaminada possui dimensão muito reduzida, classificadas como aerossóis, e permanecem em suspensão no ar por longos períodos. Essas gotículas se movimentam no ar de acordo com os padrões de escoamento existentes e podem se deslocar a distâncias consideráveis, vindo a alcançar a pessoa susceptível. Já bastante tempo atrás esse tipo de transmissão vem sendo estudado como, por exemplo, em um estudo de Li et al. (2004) onde dados colhidos em um hospital foram comparados a simulações via CFD do campo de escoamento, mostrando evidências da transmissão por aerossóis. Apesar da disseminação da contaminação pelo SARS-CoV-2 por aerossóis não ser ainda um consenso no meio científico, é aceita como uma hipótese altamente plausível (Patel, 2020; Davis, 2020; Lloyd, 2020).

Seja como for, independentemente do tamanho da gota, as ações consideradas efetivas para diminuir o risco de infecção nos ambientes além da ventilação, devem também considerar a difusão e filtragem adequada do ar de forma a reduzir a presença do vírus no ambiente (ASHRAE, 2020).

Com respeito à filtração por exemplo, um estudo desenvolvido por Azimi e Stephens (2014) mostrou que a transmissão do vírus Influenza por aerossóis em ambientes de escritório pode ser controlada de forma economicamente mais viável ao se utilizar filtros MERV 13–16 do que se elevando as taxas de renovação. Uma vez que nas instalações existentes o aumento das taxas de renovação pode ser proibitivo, considerar tal opção de filtragem como medida de controle pode ser uma solução. Contudo, isso requer um monitoramento contínuo mais efetivo da eficiência de filtragem através da pressão diferencial nos filtros, bem como manutenção preditiva voltada para a substituição dos filtros. Tal gestão é justamente algo que pode ser resolvido de forma eficiente por uma aplicação IoT.

Mas, além do exposto, é necessário que se implementem recursos de “inteligência artificial” para contornar as limitações humanas na análise e tomada de decisão. Algoritmos devem ser desenvolvidos e implementados em nuvem, com a capacidade de correlação entre os parâmetros operacionais do sistema AVAC e os parâmetros QAI, além dos registros de manutenção e dados de biometria.

Sobre Dashboards e IA

Além da apresentação da evolução temporal dessas variáveis e avaliação de que se encontram dentro dos limites recomendados, cabe destacar ainda a importância de se apresentar índices de qualidade do ar interior como o IAQI, entre outros, que permitem uma avaliação mais global da condição existente no ambiente. No entanto, no que se refere ao controle da contaminação pela Covid 19, não há no momento um índice específico que possa ser considerado para avaliar o risco de contaminação no ambiente.

Uma característica que deve estar implementada em qualquer aplicação IoT é a forma como as informações são apresentadas ao usuário/gestor do edifício. Normalmente isso é feito através de dashboards que nada mais são que uma forma gráfica de apresentação reunindo, em uma mesma tela, informações relevantes tais como alarmes, séries temporais, tendências etc. Apesar dessa diversidade de informações, pouco apoio ao diagnóstico e à tomada de decisão é fornecido pelas atuais interfaces com o usuário. Ao mesmo tempo, devemos reconhecer que, em geral, o usuário tem capacidade muito limitada de entendimento dos processos envolvidos para que possa tirar conclusões relevantes e determinar medidas corretivas, ajustes e demais ações afetando os sistemas instalados e o edifício como um todo. Mais desenvolvimentos e significativo esforço são ainda necessários para o desenvolvimento de algoritmos voltados para esquemas de machine learning (10) compondo um sistema de Inteligência Artificial que minimize a necessidade de intervenção humana.

Conclusões

No presente artigo tecemos considerações que se aplicam no contexto de uma eventual implantação da Internet das Coisas no controle do SARS-CoV-2 em edifícios. Os pontos mais relevantes para alcançar um controle efetivo e bem sucedido na minimização dos riscos de transmissão são: a extensão dos recursos de instrumentação, a aplicação do conceito de biofeedback e o desenvolvimento de algoritmos capazes de uma análise integrada desses fatores, empregando recursos de machine learning.

Professor Dr. João Pimenta, leciona na Escola de Engenharia Mecânica da Universidade de Brasília e é coordenador do Laboratório de Refrigeração e Ar-Condicionado da instituição

Referências

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NOTAS

[1]  “sentir” a temperatura de um dado fluido é com base na comparação desse valor com o valor de referência (set point) geram um sinal de controle que serve à modificar a condição operacional de um dado componente do processo, atuando sobre o mesmo.

2 A sigla RFID do inglês “Radio-Frequency IDentification” é um método de identificação automática através de sinais de rádio, recuperando e armazenando dados remotamente através de dispositivos denominados etiquetas RFID.

3 Uma famosa frase, Mark Weiser revela o impacto de uma tecnologia pela sua capacidade de se confundir se tornar tão difusa que deixa de ser evidente. Disse ele: “The most profound technologies are those that disappear. They weave themselves into the fabric of everyday life until they are indistinguishable from it.”

4 Um gateway é um nó de uma rede conectando redes com diferentes protocolos de transmissão. Os gateways servem como um ponto de entrada e saída para uma rede, pois todos os dados devem passar ou se comunicar com o gateway antes de serem roteados.

5 Dose infecciosa é a quantidade de vírus necessária para estabelecer uma infecção. Para o vírus influenza por exemplo, 10 unidades virais são suficientes para infectar a pessoa susceptível. O número de partículas virais do corona vírus necessário para desencadear uma infecção é desconhecido mas, como este se mostra muito contagioso, supõem-se que poucas unidades virais podem causar a infecção, i.e., a dose infecciosa seria baixa.

6 Uma medida importante para se minimizar a transmissão por via fecal é a manutenção da tampa do assento sanitário baixada durante a ação de descarga e ainda manter o exaustor do banheiro ligado continuamente.

7 As gotículas que transportam o vírus são formadas essencialmente de água que se evapora rapidamente quando a umidade relativa do ar é baixa. Isso não elimina o vírus, mas torna as gotículas cada vez menores, intensificando o problema da difusão.

8 Não consideramos quanto a isto as limitações legais que obviamente poderiam se aplicar.

9 A sigla TAB diz respeito ao conjunto de ações voltadas para o Teste, Ajuste e Balanceamento dos sistemas instalados, para que sejam considerados aptos à entrada em operação.

[1]0 “Machine Learning” que poderíamos traduzir como “aprendizado de máquina” é uma aplicação de inteligência artificial (IA) que consiste em programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender de forma independente, aprimorando esse aprendizado automaticamente a partir da experiência, sem requerer explicitamente que seja programado para tal de forma contínua.

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