Design perturbador: zíper de catchup

Mais uma da série “designs horríveis”. Acredito que a maioria das pessoas já se deparou com um zíper de embalagens de alimentos tão ruim, mas tão ruim, que era impossível abrir a embalagem!

No exemplo acima, o “rasgue aqui” de nada servia, porque não havia o rasgo inicial para facilitar a abertura. E aí, você puxa, tenta rasgar, sem sucesso. Vira do outro lado, tenta de novo, e nada. Procura alguma faca para fazer o rasgo – e nota que só tem uma faca de plástico descartável, que não corta nada. Afinal, apela para abrir com os dentes…

Extremamente mal projetado – ou mal executado, não interessa. Para o consumidor final, o efeito é ter uma experiência ruim.

O pior é que não é só com catchup, tem inúmeros produtos com zíperes que não funcionam.

Veja também:

Recomendação: O fantástico mundo da Filosofia

Um passeio pela história da Filosofia, com o filósofo pré-socrático Heráclito como guia, e em quadrinhos!

Os principais temas do pensamento, como Lógica, Livre-Arbítrio, Deus e Ética são discutidos. Ao longo da jornada, Heráclito vai se encontrando com outros grandes nomes, como Platão, Aristóteles, David Hume, John Locke, Stuart Mill, Friedrich Nietzsche e tantos outros. Tudo isso, de um jeito leve e com muito humor.

A Filosofia é bela. Trabalha com ideias, que podem ou não afetar as nossas vidas, direta ou indiretamente. A filosofia é precursora da ciência – tudo o que chamamos hoje de química, física ou matemática, antes de tudo, foram ideias e especulações sonhadas por filósofos.

Temos ainda um tanto de questões abertas, e que possivelmente nunca serão respondidas.

“Cogito, ergo sum” – René Descartes.

Comprei a versão física, em promoção de Black Friday.

Link da Amazon: https://amzn.to/3EreeEp

Uma pedra lançada ao ar

Uma bela reflexão.

“Para uma pedra lançada ao ar, não há nada de ruim em descer, assim como subir também não foi bom” – citação das Meditações, de Marcus Aurelius.

Para a filosofia estoica, coisas como riqueza e patrimônio são indiferentes – não é ruim ter, mas também não é ruim não ter. Não é o mais importante, por assim dizer.

Trilha sonora: Vinte e nove – Legião Urbana.

Podcast Hipster – Otimização do Planejamento Florestal

Podcast Hipster – Otimização do Planejamento Florestal

Eu e a Andréia Pimentel (Gerente de Planejamento Florestal) participamos do podcast Hipster, com o Paulo Silveira.

Conversamos sobre florestas, modelos de Programação Linear Inteira para planejamento florestal, e experiências da vida real.

Três pontos importantes:
Modelos são vivos, mudando conforme as restrições da vida real mudam.

Para evitar soluções de curto prazo que prejudiquem o longo prazo, há processos estruturados, diversos horizontes de planejamento, indicadores de aderência aos planos e entre horizontes, além de pessoas treinadas tomando conta de cada etapa da decisão.

Há uma gama infindável de trabalhos em Advanced Analytics que podemos atacar na indústria. Ter forte formação matemática, técnica em geral, ajuda muito a resolver problemas de forma assertiva.

Ouça sobre o nosso trabalho em:

Ou, na sua plataforma de podcast preferida, procure por Hipster Ponto Tech.

A Guerra Fria dos Chips está ocorrendo. Por que você deve ser preocupar com isso?

Vale do Silício? Cloud? Metaverso? Pessoas capacitadas? Software de ponta? Esqueça, isso é a ponta do iceberg. O verdadeiro gargalo da computação e da AI é o hardware sofisticado.

Os semicondutores permitiram a revolução computacional das últimas décadas, e estão presentes desde a máquina de lavar até o rastreamento e controle de mísseis avançados.

A Lei de Moore diz que o poder computacional dobra a cada 18 meses a um custo constante. Nas últimas décadas, foi esse ganho de eficiência que permitiu o avanço computacional exponencial que vivenciamos. A Lei de Moore traduz uma predição, um comportamento, não é uma lei física.

A menor unidade de computação é o bit, o dígito binário 0 ou 1. Cada bit equivale a um transístor, um componente semicondutor.

Atualmente, um transístor tem cerca de 5 nanômetros. Para dar uma ideia do quão pequeno é, isso equivale a 1/20 do tamanho de um vírus de COVID!

Porém, nos tempos atuais, a Lei de Moore está chegando ao seu limite! O limite é o tamanho de um átomo, onde outros fenômenos de física quântica começam a despontar.

Por ser uma tecnologia de tanta precisão, há um claro gargalo: apenas um punhado de empresas domina a produção de chips avançados!

Todos os semicondutores do seu iPhone vêm da Taiwan Semiconductor Manufactuing Company – TSMC, que produz 92% de todos os chips avançados do mundo, num prédio, em Taiwan, a fábrica mais cara da história.

A Apple não produz os chips – só faz o projeto delas.

  • 63% dos chips são produzidos em Taiwan
  • 17% na Coréia do Sul

Se a gente somar a China, 85% no sudeste asiático!

Imagine o efeito de um terremoto, tsunami… ou de uma guerra…

São locais de potencial instabilidade geopolítica!

China e Taiwan têm um potencial claro de conflito, assim como Coréia do Norte x Sul.

Atualmente, está havendo uma “Tech cold war”, para assegurar o acesso a esse recurso estratégico vital para, entre outras coisas, vencer guerras.

É estratégico para uma nação avançada dominar essa tecnologia o máximo possível, mas isso está longe de ser fácil.


Um breve histórico

Em 1947, o transístor é inventado na Bell Labs – potencialmente melhor, mais rápido e com consumo menor de energia que válvulas elétricas utilizadas anteriormente.

Nota. Fiz técnico em eletrônica, e lembro de colocar transístores no protoboard para criar circuitos, juntamente com resistores, capacitores, indutores e fios para todo lado!

Nos 1950, Jack Kilby na Texas Instruments e Bob Noyce na Fairchild, inventaram o circuito integrado – o famoso chip – e isso potencializou um ganho enorme – ao invés de montar componente a componente, temos um bloco todo montado de forma consistente.

O chip é um conjunto de componentes eletrônicos, esculpido em blocos de material semicondutor.

Aplicações começaram logo depois, com radinhos, o walkman, memória, calculadoras.

Por volta da década de 80, a Sony e outras empresas japonesas despontavam como grandes fabricantes de eletrônicos baseados em semicondutores.

Nesse meio tempo, os EUA incentivaram alternativas (Taiwan, Coréia do Sul) com mão de obra barata, a fim de conseguir concorrer com o Japão.

Dois movimentos por volta da década de 90: estagnação econômica do Japão e o surgimento de computadores pessoais, da qual, empresas como a Intel conseguiram retornar ao protagonismo.

Importante passo é a técnica de litografia. A principal empresa é a Advanced Semiconductors Materials Lithography (ASML), Holanda.

Imagine um microscópio. Agora, imagine um microscópio ao contrário, projetando laser numa placa, que esculpirá o circuito utilizando químicos fotossensíveis.

Esta é uma tecnologia complicadíssima: para produzir um chip desses, a empresa deve ter cadeia de fornecedores superespecializados, investimento de bilhões de dólares, know-how de dezenas de anos e produção em escala para justificar os custos.

O processo de fabricação é tão complicado que não basta espionar ou colocar dinheiro para reproduzir.

A União Soviética, na época da Guerra Fria, não conseguiu replicar o sucesso em desenvolver chips de forma eficiente, apesar de esforços de espionagem.

Nos tempos atuais, a China vem despejando uma gama enorme de recursos a fim de conseguir dominar essa tecnologia.

Recentemente, a Huawei recebeu 75 bilhões de dólares em subsídios, o que levou o governo Trump a implementar uma série de sanções à companhia.

Em Ago 2022, o governo Biden anunciou o “Chips and Science Act”, a fim de tornar a cadeia de semicondutores americanos mais resiliente à China, incluindo:

  • 150 bilhões de investimento na indústria americana
  • Restrições de exportação de produtos e tecnologias avançadas à China e alguns outros países
  • O ato inclui também outras tecnologias avançadas, como IA e computação quântica

O efeito deste gargalo, no nosso dia-a-dia recente, é o aumento dos custos dos chips, a crise dos chips.


Conclusões e Forecasts

A Lei de Moore estagna. Preços sobem, como estão subindo – ou deixam de baixar.

Os chips de propósito geral são mais caros e ineficientes do que chips de propósito específico. Faz cada vez mais faz sentido ter chips de propósito específico (desenhados para executar apenas uma função). Exemplos são as GPUs e TPUs, dentre várias outras possibilidades. Os poucos que dominarem essa tecnologia serão as próximas Apples, Nvidias e Intels.

Alternativas estão sendo estudadas, como menristores, computadores quânticos e computadores biológicos. Isso tudo pode ter aplicações interessantes no futuro.

Exemplo do uso de tecnologia na guerra Rússia – Ucrânia. Pesados tanques são abatidos por drones e armamento de precisão, guiados por geolocalização, laser e dispositivos de comunicação. Por trás de tudo isso, semicondutores produzidos por uma empresa de Taiwan ou Coréia do Sul.

Taiwan continua tendo um papel estratégico gigantesco, com o domínio dessa tecnologia avançada – e ninguém quer uma guerra nessa região (neste momento).

A Guerra Fria dos Chips vai se intensificar, numa corrida para dominar uma tecnologia chave para a próxima onda de evolução tecnológica, científica e econômica.

Quem vencer essa guerra dominará as próximas décadas!

Links

Artigo bem legal, da Superinteressante, sobre a máquina de litografia: https://super.abril.com.br/tecnologia/a-maquina-mais-valiosa-do-mundo/amp/

https://www.hindustantimes.com/technology/how-biden-is-expanding-tech-ban-on-china-s-quantum-computing-ai-101666327797064.html

https://itrexgroup.com/blog/bidens-national-ai-strategy-impact-on-government-business-society/

https://www.edn.com/tsmc-approaching-1-nm-with-2d-materials-breakthrough/

https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2022/08/09/fact-sheet-chips-and-science-act-will-lower-costs-create-jobs-strengthen-supply-chains-and-counter-china/

Livro Chip War, de Chris Miller

https://amzn.to/3NKAFHI


Experimentos no DALL-E

O DALL-E é uma inteligência artificial que faz desenhos a partir de imagens (não confundir com o Mini-DallE, que é um clone mais pobre).

A empresa responsável pelo Dall-E, a OpenAI, liberou um trial de 50 imagens grátis no primeiro mês (e 15 por mês subsequente).

Qualquer um pode se cadastrar em: https://openai.com/dall-e-2/

Seguem alguns experimentos.

“Ornitorrinco (platypus) desenhado num estilho Kandinski”.

“Nietzsche com águia à direita e serpente à esquerda com background do sol se pondo” (essa é uma descrição de um capítulo do livro Assim falou Zaratustra, de Friedrich Nietzsche, um dos mais impactantes pensadores de todos os tempos).

“Balanço corpo e mente” – inclusive já usei uma figura gerada assim para post anterior.

“Tartaruga de Esopo vencendo corrida contra lebre”. Note que não ficou muito bom. O Dall-E não entende contos. O ideal é descrever detalhamente o que queremos que seja desenhado.

“Inferno com background tech” – Esse aqui é outro que já aproveitei para ilustrar posts, anteriormente.

“Purgatório de Dante com background tecnológico” – essa tentativa não ficou boa.

“Fractal infinito hexagonal com background azul escuro” – não ficou ruim, mas também não ficou bom.

“Dois chips de computadores batalhando entre si” – Esse aqui vou usar no próximo post.

De qualquer forma, é divertido mandar um computador gerar imagens, ainda mais para quem não sabe desenhar nada, como é o meu caso.

Veja também:

Números aleatórios e gerador de Bingo

Funções de números aleatórios no Excel

Números aleatórios podem ser úteis para Análises estatísticas como Monte Carlo, e também é possível fazer algumas brincadeiras.

A fórmula “Aleatório()” do Excel fornece um número real aleatório entre 0 e 1:

Clicando F9 ou a qualquer mudança na planilha, este valor é recalculado.

Outra função útil é “=ALEATÓRIOENTRE(min;max)”: vai gerar um número aleatório inteiro entre o valor mínimo e o máximo.


Gerador de cartelas de Bingo

Vamos criar um gerador de cartelas de Bingo com números aleatórios.

Não podemos simplesmente jogar “=aleatórioentre(1, 15)”, porque provavelmente vai dar algum número repetido.

Então, temos que ser um pouquinho mais sofisticados.

Imagine que tenho que escolher 5 números entre 1 e 15, para a coluna “B” do Bingo.

Na célula imediatamente à esquerda, sorteio um número aleatório qualquer.

Uma forma de sortear 5 números da lista seria ordenar a coluna aleatória em ordem decrescente e pegar os 5 primeiros.

Existe uma forma fácil de fazer isso no Excel.

A função “Ordem.eq(núm, ref)” diz qual a ordem de um número numa sequência.

Por exemplo, o número 0,7412 é o sétimo na ordem decrescente, da lista de 15 números.

O 0,9985 é o maior da lista, e o 0,1675 é o menor.

Depois, é só fazer um procv para pegar os 5 primeiros.

Clicando em F9, o Excel vai sortear outra cartela.

Bônus: “Bingo corporativo”, para usar em reuniões entediantes.

Download da planilha no Google Drive.

Veja também:

Design ruim: Prime Music

A Amazon acabou de lançar uma nova feature do Prime Music. Agora, assinantes Prime têm acesso a 100 milhões de músicas no modo básico (incluso na assinatura normal). Houve um bom ganho, porque antigamente eram 2 milhões de títulos disponíveis (no plano não Unlimited).

Fui testar o novo Prime Music, já que sou assinante Amazon Prime desde muito tempo.

O que acontece é que tem uma pegadinha. Realmente, temos acesso às 100 milhões de músicas, o que faz uma diferença enorme em relação ao plano anterior. Porém, não podemos escolher a música que queremos!

Digamos, eu seleciono a música “My Way”, do Frank Sinatra, e o app vai gerar uma playlist em ordem aleatória que CONTÉM a música desejada, no meio de uma seleção de músicas semelhantes gerada automaticamente.

Ou seja, podemos acessar 100 milhões de músicas, mas não podemos ouvir aquela que queremos! Vai entender…

Outras features que não podemos fazer: baixar a música, retroceder a música da playlist e ouvir de novo. Tem um limite de músicas que podemos avançar também. Temos pouquíssimo controle sobre o que podemos fazer, parece uma rádio.

Essas chatices são para dar alguma vantagem ao assinante Prime Music Unlimited.

Só que ficou muito ruim, muito esquisito. Parece que fizeram isso só para chamar atenção para o Prime Music mesmo, em relação à forte concorrência do streaming de música.

Meu forecast: daqui a pouco, o Prime Music básico muda o formato para algo mais convencional.

Eu fico alternando entre as promoções dos streamings de música, Spotify, Deezer, Prime Unlimited. Cancelo um, fico meio ano com outro, até surgir alguma promoção do tipo “volte para nós e ganhe 2 meses grátis”. Qualquer um dos três, nos planos pagos, são muito bons.

Veja também:

Easy AI e Explainable AI

“Não há benefício em ter modelos complicados”

Baseado em palestra de Cynthia Rudin, Duke University, na Informs 2022.

A Inteligência Artificial (IA) tradicional é uma caixa-preta: entramos com dados (digamos, um milhão de fotos diversas) e com os outputs desejados (quais das fotos são rotuladas como gatinhos ou não), e o circuito interno é uma caixa-preta a ser treinada (uma rede neural de dezenas de camadas e milhares de neurônios por camada). O grande poder da IA dos últimos 10 anos derivou de conseguirmos melhorar essa caixa-preta cada vez mais.

Uma grande desvantagem desse tipo de método é como a rede neural vai se comportar com input totalmente desconhecido? Com algum caso nunca antes visto? Pode ser que ela classifique corretamente, pode ser que dê um resultado totalmente esdrúxulo.

Exemplos abundam, de como “enganar” uma IA.

Em métodos tradicionais de modelagem, entramos com inputs, as regras de decisão, e saímos com os resultados. Pode ser extremamente complicado deduzir ou criar tais regras de decisão.

Como unir o poder da IA moderna e ainda assim termos controle das decisões? Essa é a linha de pesquisa da “IA Explicável”, ou “Explanable AI”.

Na mesma linha, o “Easy AI” baseia-se na noção de que modelos simples podem ser quase tão poderosos quanto modelos complexos, com vantagens de serem mais robustas e validáveis junto ao usuário final.

Aqui, vale introduzir a definição de “Rashomon set”: conjunto de soluções quase iguais. Dentre todas as soluções possíveis para um problema (digamos, criar um classificador), há uma gama de soluções com desempenho quase igual (dentro de uma margem de erro).

Dentre as soluções quase iguais, haverá aquelas que serão mais simples e as que serão extremamente complexas – a recomendação aqui é pegar a mais simples.

Nota: a inspiração do nome é o filme Rashomon, de Akira Kurosawa, onde 4 testemunhas contam 4 histórias diferentes para o mesmo episódio (um crime ocorrido). Por sua vez, o filme foi inspirado em alguns contos de um dos maiores escritores do Japão de todos os tempos, Akutagawa Ryunosuke – notadamente os contos “Rashomon” e “Into the groove”.

Exemplo. Em desafio realizado pela palestrante, uma árvore de decisão com pouquíssimas linhas conseguiu replicar o que uma rede neural bem mais complexa faria.

Uma árvore de decisão é uma regra simples, como ilustrado abaixo, de ir classificando o resultado através de parâmetros nas entradas de dados.

Um modelo simples, como a árvore de decisão, tem diversas vantagens. Vai gastar menos energia em implementação, vai ter transparência para mostrar o funcionamento e tem comportamento generalizável para casos nunca antes vistos.

Com as regras de decisão expostas, fica mais simples levar o modelo para as pessoas que entendem o processo em questão criticarem, auditarem o mesmo. E sempre é bom ter validação de especialistas humanos nos modelos. Não devemos ter a arrogância de achar que um algoritmo vai sempre superar a lógica e intuição humana.

Conclusões

Explainable AI é uma das linhas de pesquisa mais ativas do mundo atual. Vantagens: double check, simplicidade, avaliação de riscos, validação do processo.

Uma IA caixa-preta pode ser útil para uma máquina de lavar. Porém, quem será responsável por um bug no sistema elétrico? Ou um acidente com carro autônomo? Daí a importância de entendermos minimamente os modelos.

O Rashomon set é o conjunto de soluções quase iguais.

Modelos simples podem ser extremamente efetivos, com vantagens de robustez, transparência e facilidade de validação com especialistas da área.

Note que é um problema difícil chegar numa árvore de decisão simples e efetiva – ou, como diria Steve Jobs, “A simplicidade é a maior das sofisticações”.

Veja também:

Arte com Retângulos em Excel

Post do meu blog sobre Excel: Arte com retângulos.

Ferramentas em Excel-Vba

Descubra como fazer figuras agradáveis com retângulos dispostos aleatoriamente e algumas linhas de código, em Excel – VBA.

Para traçar um único retângulo no VBA, utilizar o comando a seguir:

ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeRectangle, 50, 30, 50, 30).Select
Selection.ShapeRange.Fill.ForeColor.RGB = RGB(0, 0, 200)
Selection.ShapeRange.Line.ForeColor.RGB = RGB(0, 0, 0)

Este vai traçar um retângulo nas coordenadas (x,y) = (50,30), com largura 50 e altura 30. Cor azul escuro e contorno preto.

Mais uma linha, para dizer a transparência de 70% – isso para destacar a intersecção com cores diferentes.

Selection.ShapeRange.Fill.Transparency = 0.7

Se colocarmos tudo dentro de um loop for, sem aleatoriedade alguma, teremos um grid de retângulos.

For i = 1 To 12
 For j = 1 To 12
  ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeRectangle, 50 * j, 30 * i, 50, 30).Select
  Selection.ShapeRange.Fill.ForeColor.RGB = RGB(0, 0, 200)
  Selection.ShapeRange.Fill.Transparency = 0.7
  Selection.ShapeRange.Line.ForeColor.RGB = RGB(0, 0, 0)
 Next j
Next i

Já o resultado fica um pouco mais interessante…

Ver o post original 190 mais palavras

Prova Visual da Soma de Cubos

Há uma fórmula muito bonita, da soma de cubos, que é assim:

13+23+33+43+ … + n3 = (1+2+3+4+ …+n)

Segue uma prova visual, para os 5 primeiros termos da sequência.

E assim sucessivamente…

Veja também:

Lab. Matemática (ideiasesquecidas.com)

As curvas do espirógrafo e as órbitas dos planetas (ideiasesquecidas.com)

Como melhorar a fase de grupos nos esportes: escolher oponentes

Como projetar uma boa fase de grupos?

A fase de grupos é aquela em que há grupos com diversos times, dos quais alguns se classificam para a fase seguinte, de mata-mata. Imagine a Copa do Mundo: 8 grupos de 4 times, e todo mundo joga contra todo mundo dentro do grupo.

A fase de grupos serve para eliminar alguns times e ranquear os que vão para próxima etapa.

Há uma série de falhas que ocorrem:
– Manipular jogo final da fase de grupos pensando em fase seguinte (é chamado de “shirking”)
– Time ir bem na fase de grupos e não ter vantagem alguma depois
– “Bad matches”: um time forte pegar uma pedreira e ser eliminado precocemente

Todo mundo que acompanha futebol conhece casos de shirking. Ex. Copa de 2018, última rodada da fase de grupos, Inglaterra x Bélgica. Já classificados e quem vencesse pegaria o Brasil. Ninguém tinha vontade de vencer (a Bélgica acabou vencendo e eliminando o Brasil a seguir).

Lembro de uma época que o Campeonato Brasileiro tinha 20 times, e jogava todo mundo contra todo mundo, para classificar os 8 primeiros para o mata-mata posterior. A rigor, o primeiro colocado jogaria com o oitavo, o segundo contra o sétimo, etc, teoricamente os primeiros tendo vantagem. Na prática, dava na mesma ficar em primeiro ou em oitavo – o objetivo dos times era se classificar, e o que valia mesmo era o mata-mata. Ou seja, uma quantidade enorme de jogos pouco úteis.

Por que um projeto de campeonato com tais defeitos é ruim? Pelo prestígio da competição, interesse dos torcedores (quem vai ver jogo para cumprir tabela?), possíveis problemas legais (houve US$ 1,8 Bi em apostas em 2018), rankings e estatísticas pouco críveis para as fases seguintes.

A Teoria dos Jogos tem aplicação quando há pelo menos dois oponentes, como no Dilema do Prisioneiro. O tema em questão foi mostrado no Informs 2022, da qual participei.

Solução proposta: escolher oponentes. O primeiro da fase de grupos escolhe qualquer um dos outros 7. O segundo escolhe qualquer um dos que não foram escolhidos. E assim sucessivamente.

A solução de escolher oponentes:
– É justo para os primeiros colocados
– Reduz shirking
– Resolve pedreiras

Reduz o shirking porque há um ganho real em ficar em posições melhores no grupo, é justo para os primeiros.

Resolve pedreiras, porque o melhor jogador não vai escolher justamente aquele capaz de o bater.

O design de torneios deve manter competitividade, mas também o interesse do público. Ex. Uma solução possível seria só o primeiro da fase de grupos passar. Só que isso causaria perda de interesse (3/4 dos times eliminados), e não deve ser nada fácil um time ir a outro país, jogar a Copa e ser eliminado. Portanto, este é um exemplo de proposta que não rodaria.

Quem sabe, um dia, a gente não tenha uma Copa do Mundo com escolha de oponentes?

A Teoria dos Jogos é bastante interessante de entender. E melhor ainda, no papel do projetista de torneios (ou de contratos, quem está escrevendo as regras do jogo).

Veja também: