AWS Re:Mars 2019 – resumo e análise

 

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AWS re:Mars 2019

Decidimos participar do AWS re:Mars 2019 mesmo não sendo um evento completamente focado em cloud e eis que gostaríamos de trazer alguns comentários.

Esta conferência costumava acontecer reservadamente dentro da Amazon para cerca de 200 convidados e este ano se tornou aberta. Cerca de 4.000 pessoas de 47 países vieram debater e ouvir temas que compõem o acrônimo:

  • M – Machine Learning – AI
  • A – Automation
  • R – Robotics
  • S – Space (este ano é aniversário de 50 do primeiro pouso lunar!)

Foram 4 dias de workshows, palestras, keynotes e uma área de patrocinadores com muitos robôs e cases para contar.

PS: Este trabalho de acompanhamento é feito pelo Cloud8 com eventos do AWS desde 2013. Confira: 2013, 2014201520162017 e 2018.

Disclaimer: os comentários abaixo foram criados pelo Cloud8 e não representam qualquer posição da Amazon.

Resumo estratégico

O mote principal se caracterizou em ‘democratizar’ os tópicos do MARS. Com o avanço em todas as áreas, queda de custos, open source, redução de ciclos de R&D e tendo ainda o Cloud como viabilizador da execução, agora é possível a qualquer um, sem precisar ser um PhD, navegar por estes temas. Builders e dreamers juntos.

As comparações temporais geram os fatos da democratização. Por exemplo, no caso clássico de AI de 2012, o Google precisou de dezenas de milhares de CPUs para gerar o paper sobre visão artificial identificando gatos utilizando massivamente técnicas de Deep Learning. Hoje, usando-se o mesmo dataset e com um budget muito inferior ao original, mais algumas máquinas com GPU o mesmo resultado é atingido em algumas horas. Além disto, as ferramentas estão muito mais evoluidas – mais a frente sobre SageMaker – e os passos para análise dos dados estão muito melhor suportados e focados em trazer valor e não gastar tempo com setup e ‘heavy lifting’.

O único tema que ainda não é acessível como os demais é o Espaço. Não dá para criar uma empresa na garagem olhando para as estrelas. A analogia que o Bezos usou é que quando montou a Amazon já existiam as estradas, os correios, os meios de pagamentos. Enfim toda a infraestrutura. O objetivo agora é pavimentar todo o ecossistema para viabilizar e ‘democratizar’ o acesso ao espaço. A Amazon lançou recentemente o AWS Ground Station para diminuir o custo de comunicação de dados via satélite, lançou o projeto Kuiper que consiste em lançar milhares de micro satélites para acesso banda larga e logicamente há a Blue Origin com seus foguetes reutilizáveis que visam a baixar o custo de colocar um quilo de carga em órbita (ou Lua) e viabilizar o transporte de ‘átomos’. Para nós mortais, ainda muito distante, mas a visão estratégica é consistente e o problema a ser resolvido é muito mais ‘engenharia’ do que ‘ciência’. 

Mas como esperado, a conferência abordou principalmente AI/Machine Learning/Alexa que é um tema mais acessível e factível para o público em geral. 

Falou-se, obviamente, muito dos desafios internos da própria Amazon e como foram resolvidos com a aplicação de AI – Shopping, Delivery e Voice. “Amazon shaped by AI”. Como melhorar a experiência de compra? Comprar roupas por exemplo integrou visão à busca com o upload de um ‘look’, compreensão de máquina e sugestão de produtos similares. Amazon Go (mais sobre este tema abaixo). A recomendação é um artifício para alavancar vendas e a melhoria incremental das dicas significa mais ganhos e os algoritmos baseados em técnicas de AI se mostraram muito melhores que os convencionais grafos. Problemas de logística e forecast – como fazer o planejamento de vendas e estoques de milhões de produtos espalhados por dezenas de países com SLAs de entrega diferentes? Como alimentar um sistema de AI de estimativas com hits de sucesso inesperados? Desafios de entrega – como entregar em até 2 horas? Apresentaram o novo drone com design interessante de vôo com ascensão vertical e horizontal, como é feita a segurança da entrega, navegação autônoma, sensores entre outras. Segundo eles, a licença para entrega está próxima de acontecer.

O Werner Vogels CTO do AWS, abriu o segundo dia focado nos serviços de AI da nuvem. Falou das ferramentas, use cases (detecção de fraudes, esportes – NFL, MLB, Nascar), produtos (SageMaker, SageMaker Ground Truth, Personalize, Forecast, entre outros), devices (DeepLens, Deepracer), metodologia, como melhorar a qualidade de dados. Enfim, a ideia desta newsletter não é repetir o que existe extensamente documentado no site do AWS :). Mas um ponto que vale destacar, é um programa no Youtube chamado ‘Now, go build’ onde o Werner viaja pelo mundo e mostra cases de clientes. O último se passa em Bergen, Noruega e conta sobre fazendas de salmão que usam machine learning para melhorar produtividade.

Para o impacto da Inteligência Artificial, ninguém menos que Andrew NG abordou o tema. O que ele gosta de dizer é que “AI is the new electricity’ – basicamente, todo mundo terá ou usará um dia. E também será um elemento que auxiliará negócios do mundo inteiro. Espera-se US$13 trillions de valor gerado pela AI até 2030. E com o acesso e democratização crescentes – somente o seu curso gratuito no Coursera já teve mais de 2 milhões de alunos – não haveria desculpas para não tentar ao menos. O conselho é que se comece pequeno e que se escolha um caso de uso prático e pontual que possa trazer benefícios mensuráveis. Uma vez dominado o ciclo de desenvolvimento e implantação, parte-se para casos maiores. Foi o caso do Google que começou com Speech antes de chegar na propaganda (chamar de ‘pequeno’ o Speech no caso do Google é no mínimo irônico para a escala real de uma pequena/média empresa…). Há uma preocupação em dizer que AI não substituirá empregos, mas que vem para ajudar a diminuir tarefas repetitivas e pouco intelectuais, liberando os trabalhadores para tarefas mais nobres – só a prática dirá o resultado, mas já dá para imaginar que a realidade não é bem assim…

A Alexa – assistente virtual – tem clara atenção especial (o próprio Bezos, por ser fanático em Star Trek disse que a inspiração de sua criação foi a série). Já foram criados mais de 90.000 skills e a evolução da tecnologia segue a passos rápidos. Ao longo do último ano ficou 20% mais precisa no reconhecimento, expandiu as línguas suportadas (português chega em breve!), integrou com milhares de componentes IOT, ficou mais natural e mais ampla. Também está ganhando função de ‘guardião’ da casa e detecção de anomalias – por exemplo, as luzes da garagem ficaram acessas, não seria melhor apagá-las? A Amazon também investiu em privacidade com a opção de apagar todo o histórico de conversas “Alexa, delete what I said”. Veja mais sobre ‘Alexa conversations’ logo abaixo.

A robótica foi abordada sob alguns pontos de vista. Utilitário, estratégico e social. A Amazon vem usando robôs (físicos) dentro de seus centros de distribuição há alguns anos (são mais de 200.000!) e mostrou os robos de transporte que possuem, além de uma nova versão mais eficiente e ‘inteligente’. A aquisição da Kiva e Canvas permitiu trazer para dentro de casa a tecnologia de direção autônoma e mecânica fina. Este aprendizado certamente motivou o lançamento do AWS RoboMaker dado o desafio de implementar o ciclo de criação de robótica (pelo menos do ponto de vista de software): design, treinamento, simulação, implantação.

Houve palestras da Boston Dynamics e da Disney Imagineering sobre o estado da arte da robótica – para quem não conhece a Boston é a criadora dos robos spot que geraram bastante debate (e medo) em torno dos vídeos de robótica avançada que publicam e até mesmo inspiraram um dos episódios distópicos do Black Mirror… alias, ver estes robôs circulando na exposição do seu lado é realmente uma experiência estranha… Já a Disney mostrou um robô dublê (stunt) que simula o corpo humano e pode fazer cenas impensáveis para uma pessoa real. Estes dois casos mostram a ‘inteligência atlética’ que um robô precisa ter fora do mundo da inteligência virtual. Além da destreza por si só, é a maneira como o corpo se move, gasta o mínimo possível de energia, sente e encontra objetos. Este tipo de inteligência é uma combinação de percepção do mundo (visão, sensores, leis da física – equilíbrio) com processamento real time de informações integrado aos algoritmos de inteligência artificial especializados para realizar tarefas autônomas e com capacidade de prever e aprender com cenários não mapeados.

Para representar a aplicação imediata e cotidiana dos robôs, o CIO da iRobot falou sobre o Roomba que está no mercado há mais de 10 anos e é basicamente um aspirador de pó autônomo. Contou sobre a evolução, desafios de AI, jabá de novos modelos e produtos, mas o que se destacou foi a integração com a Smart House do futuro. Smart House é o conceito de que a sua casa é inteligente e de certa forma também poderia ser um robô – no sentido de automatizar funções, realizar ações programadas e interagir com o morador. Para que a casa entenda contexto e mapeie componentes não eletrônicos (sofás, cadeiras, banheiros, etc) além de já ter integrado IoT, é necessário um ‘entendimento espacial’ (Spacial Understanding). E não somente pontual, mas dinâmico – uma cadeira mudou de lugar, um novo móvel apareceu, etc. E neste cenário, o Roomba fazendo o tour da limpeza também faria o mapeamento espacial 3D – um conceito bem interessante e um argumento de marketing/vendas forte. 

Outro ponto bem interessante sobre robótica foi a apresentação do Ken Goldberg de Berkeley falando sobre ‘dextricity’ – como manipular objetos. Imagine uma mão robótica que possa pegar qualquer objeto que a nossa mão consiga pegar e manipulá-lo. Conceitualmente um problema muito simples de definir, mas extremamente difícil de resolver. Com o avanço das técnicas de Machine Learning e visão computacional houve um salto de qualidade no ‘grasping’ (pegar objetos). O grupo de Berkeley criou uma biblioteca de destreza para catalogar objetos e maneiras de pegá-los para se utilizar em treinamentos de machine learning – assim como a ImageNet é usada para imagens. O problema de ‘destreza’, assim como reconhecimento de imagens e linguagem natural é um dos 3 grandes problemas da robótica/AI e previa-se que o ‘grasping’ seria resolvido primeiro, mas curiosamente foi a visão artificial que ganhou – e pensando na ordem dos fatores, ‘ver bem’ vem antes de ‘pegar’. O próprio Bill Gates prevê que este é um problema que deve ser resolvido de forma satisfatória suficiente já em 2019.

Por fim, Kate Darling, professora no MIT Media Lab, falou sobre implicações sociais dos robôs, especificamente sobre empatia e tendência a antropomorfização. A sociedade encara os robôs como coisas ‘vivas’ por que geralmente se movem de forma autônoma e tem formas conhecidas. Citou diversos experimentos divertidos onde pessoas eram expostas a robôs com formas que geram sentimentos (um deles é o Pleo um brinquedo em forma de dinossauro que pede carinho) e depois pedia para as pessoas destrui-los com um martelo – ninguém teve coragem de destruir depois de interagir com o robô. Simples experimento social, mas que revela a empatia mental natural entre máquina e humanidade arraigada na sociedade. Ou seja, desafios para regulação, responsabilidade social, entre outras.

Um dos fatos curiosos foi a participação do próprio Jeff Bezos no último keynote. Ele optou por não fazer uma palestra – e sinceramente a expectativa é que ele preenchesse a lacuna ‘Space’ falando sobre a Blue Origin, mas pelo visto ele prefere manter o assunto de forma discreta. Então foi realizada apenas uma sessão de perguntas e respostas sobre assuntos diversos. Uma das questões que chamou mais a atenção foi responder ao que ele acredita que vai acontecer de inovação nos próximos 10 anos e a sua resposta foi o inverso: “você deve pensar dentro do seu negócio o que não vai mudar nos próximos 10 anos”. Refletindo rapidamente, nota-se que é uma pergunta de extrema pertinência já que investir no futuro em algo de hoje que não mudará é um investimento seguro. E esta é uma pergunta fácil e rápida de ser respondida a contrário de brincar de bola de cristal. No caso da Amazon, o que não mudará é que os clientes continuarão a querer preços baixos, entregas no menor tempo possível, excelência de atendimento. Também é claro que ninguém gosta de filas (Amazon Go!) e esperas. Extrapole isto para o seu negócio.

A última sessão do keynote do primeiro dia trouxe Robert Downey Jr falando/brincando sobre seu legado de Iron Man e discutindo inteligência artificial. Foi praticamente um stand up com brincadeiras com o Matt Damon (ele foi ator de ‘Perdido em Marte’) e piadas sobre a Marvel. No fim, ele apresentou uma iniciativa de limpar o planeta em 11 anos com a ajuda de inteligência artificial e robôs que se chama Footprint Coalition – ainda em andamento. Para não sair da linha visionária, algo extremamente ousado e polêmico.

Sessões

Tivemos oportunidade de assistir a algumas sessões interessantes. Não vou discutir a utilidade imediata ou aplicabilidade de negócio, mas a ideia sempre foi se informar:

  • Amazon Go: é a loja física sem atendentes da Amazon – “just walk out technology”. Você entra, se registra com o QR code de um app, pega o que quiser e na saída é cobrado. Aplicação de IA e visão artificial real e avançada. Foram discutidos os desafios e casos de uso que precisaram ser mapeados: loja lotada, produtos similares, pessoas com roupas parecidas, grupos fazendo compra e usando o QR code uma única pessoa e também os desafios técnicos: real time, iluminação, tracking das pessoas, treinamento da rede neural (não havia dados suficientes então foi criado um mundo virtual e explorado diversos cenários – o que se chama de ‘synthetic data’ – uma ideia muito boa quando se lida com visão e situações reais). Em termos de negócios, o feedback dos clientes parece ser ótimo e entra na linha do que o Bezos sugeriu no keynote: o que não vai mudar nos próximos 10 anos? As pessoas não gostam de filas….
  • Alexa conversations: como o próprio insinua, a Alexa evolui para um cenário de conversas naturais, com conhecimento de contexto. Primeiro elimina a necessidade do prompt ‘Alexa’ a todo momento e em seguida, dado um assunto já se sabe de antemão qual o(s) skill(s) a serem utilizados sem a necessidade de invocá-lo explicitamente. Foi feita uma demonstração da ‘saída de sábado a noite’, com o diálogo feito de ponta a ponta desde informações e compra do bilhete do filme, reserva de restaurante e aplicativo de carona. Tecnicamente, o conceito agora é de um ‘conversational AI’ com maior amplitude na criação do skill, menos linhas de código e maior abrangência – troca dos ‘slots’ por ‘entities’. Dependendo do contexto também haveria uma antecipação das possibilidades antes que se pergunte. Quem já fez skill sabe que há muita força bruta de mapeamento de conversa e o uso de entidades expande as possibilidades do entendimento ao deixar mais completo o desenvolvimento. Em suma, transacional -> conversas. Ainda em preview;
  • Lixo espacial: esta foi daquelas palestras fora da caixa 🙂 Apresentado por um veterano da Nasa e estagiário da época do programa Apollo, Keith Volkert falou sobre ideias de como reutilizar o ‘lixo’ espacial de milhares de satelites ‘abandonados’ em órbita e que poderiam ser usados como material de construção para a futura base lunar que a Nasa e a Blue Origin pretendem criar. Há muito metal, milhares de quilomêtros de cabos, tanques prontos, malhas térmicas, painéis solares, etc que com pouco combustível poderiam ser direcionados para a órbita da lua e robôs poderiam reaproveitar todo este recurso.
  • iNaturalist: uma rede social para quem curte natureza suportada entre outros pela National Geographic Society onde você pode tirar fotos de espécies animais e vegetais e compartilhar dentro da rede. A geolocalização dos bichos ajuda a mapear populações, entender migrações, efeito do aquecimento global entre diversos outros resultados. Tudo comandado por um engine de AI (SageMaker e SageMaker Ground Truth) que ajuda na detecção das fotos e estudo de padrões da distribuição das dados;
  • Mars Rovers: assistimos uma sessão sobre os rovers que foram a Marte e os desafios técnicos envolvidos. Tanya Harrison tirou de cara um pouco do ‘glamour’ de sofisticação dos robôs ou tecnologia e deixando claro que é um trade off entre mecanismos conservadores e funcionais pelo risco e custo envolvidos. Ou seja, imagina-se que são as ultimas tecnologias que estão lá, mas na verdade são as mais estáveis. Para se ter uma ideia, a CPU da Curiosity tem somente 200MHz e 2 GB de memória. E a mais nova Mars 2020 não será diferente. Restrições: bateria, que não passa de 80 watts, ter que durar anos (paineis solares e/ou plutônio), ser a prova de ‘erros’ básicos (crash, tela azul), g force na aterissagem e decolagem, a prova de radiação e lidar com a latência (um ‘ping’ no ponto maior de proximidade entre os planetas levaria no mínimo 6 min e 4 segundos ida e volta…). Quer construir um Rover Open Source ?  
  • ROS: biblioteca open source de desenvolvimento de kit roboticos mais popular. Muito falada no evento e com diversas apresentações (ou cases que usavam diretamente o ROS) é um bom caminho para começar a estudar de Robótica. Integrado com o AWS Robomaker, já fica bem mais imediato o deploy e construção de soluções. Foi anunciado o lançamento da versão 2 com bastante foco em segurança e com uma versão comercial mais avançada.
  • Expo: a expo estava cheia de robôs de universidades, Amazon e diversas empresas. Interessante ver como a destreza realmente tem evoluido e a autonomia de navegação avançada – alguns robos autonômos desviando das pessoas e seguindo outras. Uma solução de telemetria da HaptX foi destaque com ótimo feedback de todos que usaram as luvas robóticas.
  • Zoox: solução de carro autônoma pensada deste o princípio básico. Fazer um carro para transporte e não adaptar um carro existente para autônomo. A diferença pode parecer sútil, mas conceitualmente tem diversas implicações desde o design básico (sem lugar para o motorista) até a questão de quem é o dono e como integrá-lo a uma cidade inteligente. Ideia bem ousada e mercadologicamente de difícil execução, mas há gente engajada em lançar o primeiro protótipo funcional em breve.

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Obrigado
Renato Weiner
CIO/Founder

 

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