Nova Geracao do Sensor Web Enablement – parte 4: desafios e trabalho futuro
A última parte do paper Bröring et al (revista "Sensors", v. 11, 2011) traz os principais desafios e o trabalho futuro necessário à nova geração de SWE proposta pelo OGC. Os autores identificaram 6 tópicos que se relacionam a esses desafios:
1. Aumentar interoperabilidade: embora o SWE já tenha sido provado em diferentes tipos de aplicações, ainda não é muito utilizado em sistemas produtivos, comerciais. Uma razão para isso pode ser seu alto grau de flexibilidade, desenhado para abranger um amplo espectro de sensores e sua heterogeinicidade, mas que pode ser genérico demais para atender a flexibilidade requerida em certa aplicação.
2. Facilitar a integração de sensores e serviços: a integração dinâmica de sensores ainda não é um realidade completa no framework SWE; com os métodos existentes não é forma absolutamente direta de se integrar "on-the-fly" sensores do Sensor Web com mínima intervenção humana. Por outro lado, os serviços também não estão preparados para receber e fazer uso dos dados de sensores de forma dinâmica. Existe, portanto, um vazio de interoperabilidade entre essas duas camadas. Uma abordagem promissora para preencher esse vazio é o modelo Sensor Interface Descriptor (SID) que estende o SensorML, como forma de descrever formalmente o protocolo de um sensor.
3. Estender o conceito de Evento de Sensor Web para uma arquitetura comum de Eventualização: a recente inclusão de mecanismos de alerta e notificação de evento foi um grande avanço no SWE. Mas como a necessidade de mecanismos desse tipo não se restringe ao conceito de Sensor Web, mas pode se estender até o conceito de SDI (Spatial Data Infrastrucuture), é importante estender esse avanço do SWE de forma a se tornar uma arquitetura comum de "eventualização" que poderia ser utilizada em diferentes contextos.
4. Avaliar qualidade de dados, proveniência e incerteza: conhecimentos dessas dimensões é fundamental para a correta aplicação das observações de sensores. Um aspecto seria definir um modelo comum para integrar incerteza proveniente de dados de sensores em, por exemplo, modelos ambientais que seus dados alimentariam. "Uncertainty Makeup Language" (UncertML) (Williams et al., 2009) é uma abordagem que pode ser utilizada nesse contexto.
5. Materialização da Sensor Web Humana e integração de Redes Sociais com Sensor Web: integrar o conceito de conteúdo gerado por usuários também ao Sensor Web, tais como descrições textuais de pessoas ou coletados por sensores embarcados, por exemplo, em smart phones.
6. Ativar o Sensor Web Semântico : uso de semântica, apoiada em Ontologias, para facilitar a descoberta e uso de dados de sensores através do SWE.
Os autores concluem que a nova geração SWE significa um passo a frente. Mas que ainda há desafios para que ela o framework se torne cada vez mais abrangente e em linha com os avanços tecnológicos e as novas necessidades que são a cada dia criadas. Eu ressalto particularmente a integração da Sensor Web Humana, pois entendo o conceito de que cada um de nós é potencialmente um sensor como extremamente promissor e revolucionário. Imagine se cada um de nós pudesse colaborar, mesmo que sem intervenção direta, para a tomada de decisão informada e acertada nos mais diversos níveis geográficos. O fundamento para isso já existe, basicamente. A palavra-chave aqui é sempre a interoperabilidade, para que "tudo possa conversar com tudo".
Por: Rodrigo Sperb
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