Artigo detalha testes de desempenho e aplicações do GECO, plataforma baseada em IA e IoT desenvolvida com participação de alunos da graduação.
Um artigo científico publicado no periódico internacional Sensors apresenta o GECO (Gesture-Controlled Environment Controller), uma plataforma baseada em inteligência artificial e Internet das Coisas (IoT) que permite o controle de dispositivos por meio de gestos das mãos, sem contato físico. O estudo contou com a participação direta de dois estudantes do Inatel, que atuaram no desenvolvimento, testes e validação da solução, que teve seus resultados técnicos avaliados em diferentes dispositivos móveis.
A pesquisa é resultado de um projeto conduzido no Inatel Competence Center (ICC), com apoio dos Laboratórios CTIoT e WAI, voltados à área de IoT e Inteligência Artificial, e propõe uma interface alternativa às soluções tradicionais de automação, como aplicativos móveis e comandos de voz. A plataforma utiliza visão computacional para reconhecer gestos em tempo real, transformando movimentos das mãos em comandos para dispositivos conectados, como lâmpadas, cortinas e equipamentos de climatização.
Entre os autores do artigo estão a estudante Paula Aparecida da Silva, do curso de Engenharia de Telecomunicações, e o estudante João Gabriel de Azevedo, do curso de Engenharia de Software, integrantes do Critical Telecommunications and IoT Infrastructures Lab (CTIoT Lab) Ambos participaram ativamente da construção da infraestrutura de hardware e software da solução, além da execução dos testes experimentais que embasaram os resultados apresentados na publicação.
“O GECO demonstra a capacidade técnica que nossos alunos têm em desenvolver soluções de alto nível juntamente com equipes que atuam no mercado, reforçando o modelo de trabalho que estamos desenvolvendo nos Laboratórios Temáticos de Telecomunicações,” ressalta o coordenador do CTIoT Lab, prof. Evandro Vilas Boas.
O funcionamento do GECO se baseia no uso de uma câmera comum, que captura os movimentos das mãos do usuário. A partir desses frames de vídeo, um modelo de inteligência artificial identifica padrões de gestos previamente definidos. Uma das mãos é utilizada para navegar na interface e selecionar o dispositivo que será controlado, enquanto a outra executa o comando, como ligar, desligar ou ajustar a intensidade de uma lâmpada. Todo o processamento ocorre localmente, sem envio de dados para a nuvem, o que contribui para maior privacidade e menor latência.
Como prova de conceito, a equipe desenvolveu uma demonstração funcional com diferentes dispositivos, incluindo cortinas automatizadas, lâmpadas com controle de dimerização e equipamentos eletroeletrônicos legados, que não possuem automação embarcada. A solução foi apresentada anteriormente em eventos de tecnologia, como o Futurecom, e segue sendo utilizada para demonstrações no ambiente do ICC.
Para a gerente de PDI para Software do Inatel, Cristiani Guimarães, a aplicação confirma as competências do ICC em fornecer tecnologias avançadas para o mercado, com foco em IA e IoT “com processamento de visão computacional otimizado para dispositivos móveis, viabilizando aplicações eficientes e responsivas, alinhadas às demandas atuais de ambientes inteligentes e aos requisitos reais de desempenho, escalabilidade e usabilidade”.
No artigo, os autores descrevem os testes realizados para avaliar o desempenho da plataforma. A coleta de dados foi conduzida pelos estudantes e profissionais do ICC em diferentes dispositivos móveis Android, como smartphones e tablets, com versões distintas do sistema operacional. Os resultados indicaram tempos de resposta classificados como low latency e real-time, considerados adequados para aplicações de automação residencial e outros cenários sensíveis a atraso.
Além do contexto de home automation, o estudo aponta que o GECO pode ser extrapolado para outras áreas, como indústria 4.0, ambientes hospitalares, laboratórios e espaços onde o contato físico com telas e interfaces não é recomendado. O artigo também destaca o potencial inclusivo da solução, especialmente para pessoas com deficiência de fala, que encontram limitações em sistemas baseados exclusivamente em comandos de voz.
