O Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR (NIC.br) desenvolveu um modelo estatístico para inteligência artificial (IA) que se alimenta de dados do Sistema de Medição de Tráfego Internet (SIMET) para determinar o tipo de acesso à rede, seja em instituições de ensino, estabelecimentos de saúde ou mesmo em domicílios no país.
Baseado em aprendizado de máquina, o modelo é capaz de identificar se num território há baixa frequência, ou mesmo ausência, de uma determinada tecnologia de acesso. O foco principal tem sido examinar a existência de fibra óptica, fundamental para conexões de alta velocidade e baixa latência, permitindo ao poder público identificar localidades que necessitariam de investimentos em conectividade. Os dados extraídos a partir do modelo de IA tem apoiado projetos e ações de diagnóstico de infraestrutura na esfera federal, que vêm sendo conduzidos pelo Ministério da Educação, Ministério da Saúde, Ministério das Comunicações, ANATEL e pela Casa Civil.
“O SIMET tem sido amplamente usado por brasileiros para medir, com diversos parâmetros, a qualidade de sua conexão à Internet. Basicamente, nós nos apoiamos nas milhões de medições voluntárias, realizadas via medidores da família SIMET, para então, por meio de aprendizado de máquina, classificar e identificar onde há conexão por fibra óptica, rádio ou satélite, por exemplo”, explica Paulo Kuester Neto, supervisor de projetos do NIC.br e um dos responsáveis pela iniciativa.
“O NIC.br possui medidores espalhados pelo país inteiro, com boa cobertura. Nosso objetivo é subsidiar com dados o setor público federal, estadual e municipal para detectar lugares onde a conectividade ainda é incipiente, ou ainda onde não é possível perceber, via inferência, se o uso das tecnologias de acesso favorece uma Internet com boa qualidade, em termos de velocidade, latência e outros parâmetros. Esse mapeamento é fundamental para subsidiar políticas públicas que visem enfrentar essas desigualdades”, complementa Solimary García Hernández, analista de projetos do NIC.br, também responsável pelo desenvolvimento do modelo.
Uma das aplicações é no monitoramento da conectividade em educação. É possível monitorar, por exemplo, quais as tecnologias de acesso nas escolas públicas do Brasil, a partir do Medidor Educação Conectada – elaborado pelo NIC.br para o Ministério da Educação – e identificar se as instituições de ensino têm uma conexão à Internet de qualidade, adequada para o uso pedagógico.
Com o modelo estatístico de IA, foi possível classificar escolas no país que possuem fibra óptica. Para aquelas em que foi detectada a ausência dessa forma de acesso, ou das que não há informações por não utilizarem o medidor, classificou-se a distância entre elas e o ponto mais próximo de fibra óptica identificado. “A partir disso, o governo consegue avaliar, em cada caso, o nível de complexidade para levar esse tipo de conexão às instituições de ensino. A fibra óptica está apenas a um quilômetro? Está a 20 quilômetros? Acima disso? São realidades diferentes que pedem ações distintas”, afirma Kuester.
A iniciativa está em linha com a atuação do NIC.br no sentido de medir a qualidade e identificar formas para a universalização dos serviços de Internet no país. “Desenvolvemos um modelo estatístico de IA que possibilitará ao poder público estudo e formulação de políticas de conectividade. Os dados provenientes dele poderão contribuir com a elaboração de um diagnóstico amplo e preciso da distribuição dos diferentes tipos de tecnologias de acesso à Internet em todo o país, ajudando a reduzir as desigualdades e promovendo a inclusão digital”, completa o Diretor de Projetos Especiais e de Desenvolvimento do NIC.br,Milton Kaoru Kashiwakura.
Para explicar o funcionamento do modelo de aprendizado de máquina e os detalhes de como foi desenvolvido, o NIC.br produziu um relatório metodológico, que está disponível na íntegra para download gratuito no Link.
