Comunicação Serial facil

Umas das coisas mais corriqueiras no ramo de automação seja ela residencial ou industrial, é o envio de comandos do computador para o sistema ao qual se deseja automatizar, onde através de um programa no computador o individuo aperta alguns botões e a tarefa é feita numa máquina do ambiente.

Esta comunicação pode ser facilmente feita pela porta serial RS-232 do computador, onde um programa desenvolvido em alguma linguagem de programação (por exemplo, Java) vai enviar informação para a porta e algum dispositivo eletrônico (por exemplo, um microcontrolador) vai receber esta informação e fazer o que tiver que fazer com esta informação.

Para ajudar ainda mais quem pretende fazer esta comunicação via linguagem Java e utilizando o Netbeans eu desenvolvi uma classe com a intenção de facilitar na hora de fazer a comunicação entre PC e dispositivo. A função da classe é diminuir a complexidade abstraindo toda a configuração necessária para por em funcionamento a porta serial.

O nome da classe é PortaSerial que deve ser incluída no projeto. Além de incluir a classe é necessário também incluir o arquivo RXTXcomm.jar ao projeto e em todas classes lib do jdk e jre. É necessário também incluir na pasta Bin do jdk e jre o rxtxSerial.dll, e também na pasta system32 do Windows.

Feito isso é só usar a classe sem precisar se preocupar com nada a respeito da parte de tratamento das variáveis de entradas e saídas e nem das configurações da porta para o funcionamento, que convenhamos é bem chata e cansativa de se fazer.

Basta ler abaixo como é fácil o manuseio da porta serial

Se a classe PortaSerial não estiver no mesmo pacote da classe principal faça:

import (pacote onde está a classe).PortaSerial

Primeiramente criamos um objeto da classe PortaSerial na sua classe principal

PortaSerial portaserial;

O próximo passo é iniciar o objeto

portaserial = new PortaSerial();

agora com o comando abaixo o método ListaPortasCom da classe PortaSerial é executado.

portaserial.ListaPortasCom();

Quando o método anterior é executado ele carrega duas variáveis globais portascom e é do tipo String vetor[] que é publica e pode ser acessada de qualquer classe esta variável tem o nome de todas as portas seriais encontradas no computador, e numero_de_portas que tem o numero total de portas do computador

Veja abaixo como acessar o conteúdo dessas variáveis:

portaserial.portacom[i];

portaserial.numero_de_portas;

tendo o nome de todas as portas na variável portaserial.portacom[i] o próximo passo é abrir a porta a qual deseja efetuar a comunicação

portaserial.abrir_porta(nome_porta, vel);

O comando acima vai executar o método abrir_porta da classe PortaSerial e deve ser passado o nome da porta serial que deseja abrir na variável “nome_porta” que é do tipo String e deve ser tirada da variável “portaserial.portacom[i]”, e a velocidade da conexão na variável “vel” que é do tipo int.

Para enviar uma mensagem basta executar o seguinte comando:

Portaserial.escreve_mensagem(mensagem);

Onde mensagem é o que se deseja enviar pela porta ou seja são os dados a serem transmitidos e é uma variável do tipo String;

E para ler uma mensagem basta executar o comando

Portaserial.le_mensagem();

Feito isso a mensagem quando chegar será visualizada na variável:

portaserial.strEntrada

que é do tipo String

e para fechar a porta basta o seguinte comando:

portaserial.fechar_porta();

Bom é isso pessoal, quem quiser a classe é só entrar em contato comigo pelos comentários ok.

Reconhecimento de Padroes

O reconhecimento de padrões pode ser usado em diversas atividades dentre elas temos as seguintes:

—  Processamento de sinais de fala

—  Atualmente utilizado para atendimento virtual

—  Reconhecimento de faces

—  Segurança

—  Auxilio a deficientes visuais

—  Reconhecimento de caracteres

No caso de processamento de fala, uma das principais utilizações são os tele atendimentos virtuais onde em vez daqueles: “para reclamações digite um, para novos aparelhos digite dois e etc”, simplesmente diga o que você  deseja, ou também para controle remoto via fala, como apagar a luz, ligar tv, etc.

Em segurança pode ser feito busca por criminosos através de imagens obtidas de câmeras de segurança e fazer uma busca em banco de dados para reconhecer o criminoso.

E para os deficientes visuais pode ser usado para leituras de caracteres, de o reconhecimento é feito e é convertido para áudio facilitando a vida do deficiente visual.

Uma definição que temos que ter bem claro é o que é padrão ao contrario do que muitos possam pensar padrão não é um padre muito alto, padrão é um modelo, algo a ser seguido, é um molde. Por exemplo, o metro, é um molde, e a partir daí as réguas são feitas a partir deste molde que é o metro.

Outra definição importante é o conceito de classe que nada mais é do que um conjunto de objetos com mesmas características, cor, densidade, ângulos, perímetros, etc.

Abaixo estão as etapas necessárias para o reconhecimento de padrões e a devida classificação de um objeto em reconhecimento de imagens

Porem nem todas características da imagem são usadas, por exemplo, o fundo da imagem, então usa se um algoritmo para detecção de bordas, para separar a imagem do fundo da imagem.

Não é necessária também a influência que as diversas fontes de luz tem sobre a imagem, para isso utiliza-se um processo chamado homo-mórfico. A incidência de luz e sombras pode ocultar algumas características necessárias a serem utilizadas no processo de classificação.

Nesta mesma etapa faz se a transformação das coordenadas da imagem para coordenadas polares para tornar o reconhecimento independente de rotação, e passa a transformada de MELLIN para fazer esta tarefa.

Resumindo, na fase de pré-processamento nos estaremos passando filtros, para eliminar ou diminuir os ruídos.

Após este processo sai da etapa de pré processamento uma matriz com coeficientes numéricos para o processo de extração de características.

É importante saber escolher características das formas, em muitos casos não se pode escolher características como perímetro, área, largura ou comprimento, pois variam com a rotação, translação ou escalonamento das formas a serem reconhecidos os padrões.

A cor, por exemplo, não sofre influência da rotação, translação ou escaling de um objeto, se desejar separar folhas de arvores de galhos das arvores esta seria uma característica interessante a ser extraída das formas das figuras.

Uma das técnicas usadas para extração das características é a matriz dos pixels representada por números equivalentes a cada pixel, facilitando medidas de distancias na hora de extrair características e classificá-los.

A classificação nada mais é que usar as características obtidas do processo de extração de características e considerar quais as distâncias entre estas características e o padrões armazenados previamente.

Um exemplo é classificar um tumor como maligno ou benigno.

Então temos a imagem já passada os filtros e precisamos extrair as características intrínsecas. No caso do tumor benigno ele é mais parecido com uma elipse, e o maligno é cheio de espiculos, pontas disformes

Neste caso pode ser usado um extrator eliptic variance que é usado para verificar quão parecido com uma elipse o contorno se parece e assim determinar se é maligno(se parecer muito com uma elipse) ou se é maligno(não se parecer com a elipse).

Automação Residencial baseada em tecnologia Zigbee

Alunos da Loughborough University no Reino Unido, desenvolveram um sistema de automação residencial utilizando-se da tecnologia zigbee para controle de equipamentos numa residência. A idéia era diminuir custos de instalação e permitir a interoperabilidade entre as tecnologias zigbee e wi-fi, ou seja, colocar duas tecnologias juntas, com protocolos diferentes, porém trabalhando na mesma freqüência.

Segundo pesquisas feita por eles as tecnologias que usam a mesma freqüência no caso do bluetooth, zigbee, e wi-fi (2,4GHz), quando utilizadas em conjunto acabam causando interferências umas nas outras, no caso do Bluetooth usado com zigbee ou com wifi houve grande interferência, no entanto zigbee com wi-fi, houve só uma diminuição na taxa de transferência do zigbee de aproximadamente 10%.

Com a utilização do wi-fi em conjunto com o zigbee há a possibilidade de aumentar o sistema para aplicações multimídia, que exigem taxas de transferências maiores que o zigbee pode suportar. Essa junção das duas tecnologias é feita por meio de um gateway.

O gerenciador zigbee é responsável por iniciar a rede zigbee, encontrar os equipamentos em seu alcance e gerenciar os equipamentos conectados na rede, e é responsável também por permitir o acesso de novos equipamentos entrantes na rede e fornecer endereços a eles. Os dispositivos finais que são os equipamentos na rede são responsáveis por enviar informações sobre seu estados, como por exemplo interruptor ligado ou interruptor desligado.

A rede criada tem a possibilidade de controle de forma remota pela internet através de um gateway, e controle local com um controle zigbee específico. Munida de um sensor de presença, um interruptor e uma válvula de ar condicionado que comunica ao gerenciador zigbee sobre seus estados, e este por sua vez atualiza os dados contidos em uma espécie de casa virtual, que é onde ficam armazenados todos os estados de todos os equipamentos da rede, e que é um software desenvolvido em linguagem C, e somente depois atualiza os estados dos equipamentos efetivamente.

Lógica Fuzzy

A lógica fuzzy introduzida por Lotfi Zadeh, ao contrario da lógica binária onde algo é verdadeiro ou falso, pode assumir valores intermediários entre um extremo e outro. Como exemplo a temperatura na lógica binária pode ser tratada como quente e frio, já na lógica fuzzy, você pode ter temperaturas como, quente, pouco quente, médio, pouco frio e frio. Note que há a possibilidade trabalhar com valores imprecisos.

Mas devido a esta imprecisão há uma grande complexidade em converter estes valores para números. Com estas variáveis imprecisas é possível criar regras para controle de temperatura, por exemplo: SE temperatura pouco quente ENTAO velocidade vento pouco rápida. Assim sendo, teremos varias regras seguindo o escopo SE ... ENTÃO ... e é essas regras que irão controlar e determinar como o sistema irá funcionar.

Para o controle através da lógica fuzzy é necessário seguir três etapas fundamentais que são:

A fuzzificação é o processo pelo qual as variáveis de entrada são convertidas em números fuzzy.

Após é feita toda a parte de inferência baseada nas regras definidas no controlador fuzzy e obtém se os valores dos termos das variáveis de saída.

A ultima etapa consiste na defuzzificação que é responsável por converter os dados imprecisos em números precisos.

Segundo Bittencourt e Osório (2002), a teoria fuzzy tem sido aplicada com sucesso em diversas áreas, destacando-se o uso em controladores fuzzy de usinas nucleares, refinarias, processos biológicos e químicos, em produtos como máquina de lavar, câmeras fotográficas, sistemas de ventilação, na área médica, econômica, ou seja, em qualquer área aonde é necessário trabalhar com incertezas.

Computação Ubiqua

        Já se foi a época em que tínhamos um computador para ser usado por varias pessoas, que era os chamados mainframes, depois cada pessoa passou a ter seu próprio computador e esta fase já está sendo passada para trás a algum tempo. O que acontece hoje em dia é o caso em que uma pessoa possui dois ou mais computadores.

A idéia da computação ubíqua é relacionar a computação móvel com a computação pervasiva. Na computação móvel o usuário pode desfrutar de todo a comodidade das redes wireless, dos mouses e teclados sem fio, das transferências de fotos ou vídeos do celular para o computador entre outras. Já na computação pervasiva o computador não seria mais só uma maquina em cima de uma mesa, mas está em todos os lugares, em aplicações de sensoriamentos e interações com outros dispositivos e com as pessoas no ambiente, ou seja você estará usando de computação sem querer, será uma necessidade, porem sempre de forma amigável e de fácil interface, tão fácil quanto apertar um interruptor para acender uma lâmpada.

A computação ubíqua é então a capacidade de integrar a mobilidade da computação móvel com um sistema de presença distribuído no ambiente em grande parte imperceptível e inteligente, visando melhorar em beneficio dos usuários no que diz respeito a utilizações de suas aplicações.

Conhecida como Ubicomp, só será possível seu total discernimento com avanços na capacidade de comunicação entre humanos e computadores da forma mais natural e corriqueira possível. Posto isto um grande desafio aos desenvolvedores é criar interfaces que sejam capazes de reconhecer fala, escrita, gestos expressões corporais e aliar a alguma ação, ou resumindo, computador terá que ser capaz de aprender com as experiências que for obtendo e não simplesmente realizar funções automáticas.

Porem alguns cuidados devem ser tomados, primeiro porque tem que ter segurança nos equipamentos, com firewall embarcado para proteger de acessos não autorizados, segundo que tem que ter o cuidado para que os aparelhos não sejam muito complexos a ponto de sobrecarregar o usuários entre outros cuidados com privacidade por exemplo.

Aos poucos a automação residencial vem dando dicas de que precisa da computação ubíqua e caminhando cada vez mais para este novo método de interação com os seres humanos, desprezando se o usuário tem ou não tem conhecimentos de computação e se escondendo o máximo possível, se tornando invisível ao usuário.

Aprendizagem Artificial

        Redes neurais têm a capacidade de aprender através de exemplos, para ajustar os parâmetros de uma RNA é utilizado um algoritmo de aprendizado. Porém existem vários tipos diferentes de algoritmos de aprendizado e o que diferencia um do outro é a forma como cada um ajusta os pesos da RNA.

Podemos classificar num âmbito geral o treinamento como sendo supervisionado ou não supervisionado.

No aprendizado supervisionado a entrada e a saída são fornecidas por uma espécie de professor externo, que tem por objetivo ajustar os pesos da rede a fim de relacionar ao par entrada saída. A saída desejada é comparada com a saída efetiva da rede neural e é então calculada qual é a diferença entre elas, essa diferença é chamada de erro. Para medirmos o desempenho da RNA, ou seja, saber se a RNA é uma boa aluna ou não é usado a soma dos erros quadráticos de todas as saídas da rede.

Porém uma das desvantagens do aprendizado supervisionado é que na ausência do professor a rede se torna ineficiente no caso de aparecer exemplos que não estavam incluídas na fase de treinamento.

O exemplo mais famoso de algoritmo de aprendizado supervisionado é o algoritmo backpropagation que será estudado com mais detalhes futuramente.

O erro é matematicamente apresentado pela seguinte fórmula:

e(t) = d(t) - y(t),

Onde d(t) é a saída desejada e y(t) é a resposta calculada pela rede no instante de tempo t.

Em posse do e(t) que é o erro obtido, ele é usado para ajuste do peso da RNA da seguinte maneira:

wi(t + 1) = wi(t) +ne(t)xi(t)

Onde n é a taxa de aprendizado e xi(t) é a entrada para o neurônio i no tempo t.

Neurônio Biológico X Neurônio Artificial

Um neurônio se comunica com outros neurônios através de sinapses, estas sinapses sao reações eletroquímicas geradas dentro do corpo do neurônio.

Há uma diferença de potencial entre o interior e o exterior do neurônio, ocasionado por reações quimicas entre o potássio no interior, com o sódio do exterior do neurônio, os íons de potássio concentrados no interior do neurônio acaba criando uma diferença de potencial de -70mV. Conforme é feita as ligações entre as células neuronais, essa tensão tende a aumentar ou diminuir, quando o impulso elétrico que vem de outros neurônios chegam contribuem para a tensao de limiar (que é de -50mV), e os canais que ligam o interior do neurônio com a parte exterior são abertos e o sódio acaba entrando na célula, tornando o interior com um potencial positivo, e essa energia sim é responsavel por transmitir o pulso até as conexões sinápticas através dos axônios.

            Deixando a parte neurofisiológica de lado e partindo para a representação neuronal artificial que tem como objetivo copiar as funções exercidas pelos neurônios biológicos, temos os terminais de entrada x1,x2,...,xn que representam os dendritos, e apenas um terminal de saida y que representa o axônio, junto ao terminal de entrada tem os pesos w1,w2,...wn que representam as sinapses.

            O corpo do neurônio é representado por um somatório que faz a soma ponderada xi.wi e o limiar é uma referência estabelecida. Assim quando a soma atingir valores superiores à referência estabelecida o neurônio conduz a informação ou nao conduz, colocando em sua saida y, nivel 1 ou 0 respectivamente.

            Falando termos matemáticos que é o que importa para a engenharia temos a seguinte fórmula:

                                                   

            Onde ɵ é a tensão de limiar previamente estabelecida e n é o número de entradas. A representação completa do neurônio artificial desenvolvida Por Mc Culloch e Pitts pode ser vista na figura abaixo:

A partir desses neuronios artificiais é possivel criar varias estruturas de redes de uma ou mais camadas, com ou sem feedback.

Bluetooth

O Bluetooth assim como outras tecnologias novas foi fundada entorno de um grande numeros de empresas com o mesmo interesse em comum, assim como: Motorola, Dell, 3Com, Compaq, Qualcomm., Samsung, Siemens, Symbian, entre outras.

O nome bluetooth utilizado na tecnologia faz menção ao rei conhecido como Harald Bluetooth que unificou varios reinos no século X.

O bluetooth é uma tecnologia wireless de baixo consumo e baixo custo e que tem como principal objetivo interconectar diferentes dispositivos de diferentes fabricantes.

A banda de radiofrequência utilizada pelo bluetooth é a mesma da tecnologia zigbee, ISM, que é de 2,4GHz. O bluetooth é dividido em 3 classes: 1,2,3 onde na 1 o alcance é de até 100 metros, na 2 até 10 metros e na 3 até 1 metro de distância entre os módulos.

Quanto à formação da rede formada pelos dispositivos bluetooth ela pode ser piconet e scatternet. Na piconet tem um único dispositivo mestre e os outros dispositivos (que são no máximo 7) são obrigatóriamente escravos, o mestre é sempre o que começa a rede e os escravos não podem se comunicar entre, si somente com o mestre da rede.

Quando duas redes piconet se juntam formam uma scatnet, e essa junção é feita por um nodo intermediario, mas tempo de transferência de dados é dividido.

Outro fator interessante nas redes bluetooth é a segurança dos dados transmitidos, o modelo de segurança é baseado em três componentes: autenticação, autorização e encriptação. Na autenticação é gerado um código que deve fazer parte dos dois dispositivos, o processo de geração desse código é chamado de pareamento. Na hora da transmissão entre os dispositivos é necessário uma autorização, assim como quando você esta a enviar uma foto ou uma música para o celular de um amigo ele precisa dizer que aceita o arquivo e esta autorização pode ser feita em casos isolado ou permanente. A encriptação é dada de forma que somente os dispositivos devidamente autenticados possam entender o conteudo da informação transmitida.

Um dos inconvenientes da tecnologia bluetooth é a sua velocidade na hora de transmitir dados, que conforme a versão pode chegar à 24Mbit/s.

Atualmente muito utilizado para comunicação entre o celular e o PC ou entre dois celulares, o bluetooth já percorreu por diversas aplicações como: viva voz para carros, mouse, teclados, impressoras, controle de video games, fones de ouvido sem fio.

Redes Neurais Artificiais (RNA)

Antes de falar sobre redes neurais artificiais é preciso saber como são as redes neurais biológicas.

Redes neurais são compostas por um emaranhado (segundo Suzana Herculano-Houzel e Robert Lent, da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) são precisamente 86 bilhões) de neurônios que são células nervosas que interconectadas forma um circuito neural. Esses neurônios são arranjados e re-arranjados visando melhorar e aperfeiçoar o sistema neural, assim quando você está aprendendo algo novo, esses neurônios se arranjam de forma a armazenar informações e posteriormente disponibilizar dela o mais rápido possível. Essa capacidade de mudança de comportamentos das células nervosas é chamada de plasticidade cerebral.

O neurônio pode ser divido entre corpo do neurônio, axônios e dendritos. O corpo é responsável pela metabolização do neurônio, o axônio é o que conduz os impulsos para o próximo neurônio, e os dendritos fazem a função de transferir os impulsos através da conexão sináptica. A conexão sináptica é quando ocorre a passagem do sinal neural através de processos eletroquímicos específicos. Quanto mais experientes forem os neurônios maiores serão o numero que conexões sinápticas e também mais fortemente serão as ligações que ele poderá fazer.

O neurônio artificial é uma estrutura que tenta imitar o neurônio biológico. Os dendritos são as entradas ,a ligação com o corpo neuronal é feito por pesos que é como se fossem as sinapses ocorridas no neurônio biológico, a soma e a função de transferência assumem o papel da metabolização.

Assim sendo uma rede neural artificial é formada por diversos neurônios artificiais, onde os sinais de saída de um neurônio tornam se a entrada do outro neurônio e assim sucessivamente. A possibilidade entre esses arranjos de neurônios para formar a rede pode ser bem variada, o que acaba por gerar varias estruturas de rede.

Depois de definir a estrutura da rede neural o próximo passo é treinar a rede, assim como ensinamos os humanos, através de exemplos a aprendizagem vai sendo estabelecida ajustando os pesos até que a rede consiga dar a resposta certa para determinada pergunta.

O “aprendizado” de uma rede pode ser feito de forma associativo ou não associativo. No caso associativo é mostrada para a rede neural artificial uma entrada e a saída especifica que espera ser obtida, se a saída efetiva da rede não for igual a saída  esperada é gerado um erro que mede a distância entre a resposta efetiva e a resposta esperada, e esse erro retorna realimentando a rede e ajustando os pesos até que a saída efetiva seja igual a saída desejada. Já para o caso não associativo a rede tem que separar em classes de equivalência o que lhe é apresentado em suas entradas.

Podemos dizer que uma rede neural artificial aprendeu quando ela reconhece todas as entradas mostradas para ela na fase de treinamento.

As principais aplicações são em reconhecimento de imagens e reconhecimento de fala, onde são apresentadas algumas imagens na fase de treinamento e posteriormente a rede é capaz de associar cada imagem a um grupo especifico.

Uma aplicação em automação residencial seria comandar a casa através da fala onde você pede para a casa o que você espera que ela faça e ela fará. Por exemplo, você pode pronunciar a frase acenda a luz da sala, então você acende a luz da sala, o sistema de inteligência vai aprender o que é pra fazer e toda vez que você disser, acenda a luz da sala, a luz se acenderá automaticamente.

Domótica Inteligente

            A domótica inteligente é uma extensão da automação residencial inserindo tomadas de decisões inteligentes. A casa é capaz de aprender sobre as preferências do morador e aplicá-las de forma autônoma, ou seja sem a interferência humana.

 Suponha que você tenha instalado em sua residência um sistema de automação para as lâmpadas da sua casa, onde é possível através do controle remoto acender, apagar e controlar a intensidade de iluminação. Agora suponha que você tenha exatamente a mesma coisa, só que não tem o controle remoto mais, as lâmpadas só acenderão quando estiver escuro, e o brilho é controlado conforme a claridade que está na sua sala e se tiver alguém na sala.

O segundo caso não exige a ação do morador e passa a ser considerado um sistema de automação residencial inteligente. Outro exemplo pode ser o caso do morador chegar em casa todos os dias e tomar banho, depois assistir TV na sala, depois beber um leite quente e ir dormir, e a casa através de sensores acaba se acostumando com isso e chega um dia em que o dono da casa não precisa mais apertar nenhum botão, quando ele chegar em casa a banheira já estará sendo cheia e na temperatura que é de costume, após ele tomar o banho a banheira se esvazia, e o caminho do banheiro até a sala é automaticamente iluminado, ao chegar na sala a TV é ligada e colocada no canal favorito do dono da casa, as luzes são apagadas e o ar condicionado ajustado em uma temperatura agradável, quando terminar de assistir televisão o microondas é automaticamente ligado e só caberá ao usuário pegar o copo de leite e por na boca, o caminho até o seu quarto é então iluminado, após ele chegar no quarto o sistema de alarme é ativado, o registro do gás é desligado todas as luzes são apagadas.

Note que neste caso a casa se adapta as necessidades do morador e não o contrário. O sistema deve estar atento às mudanças comportamentais do seres humanos que muda ao longo do tempo, e deve ser dotado de técnicas de aprendizado para ajustar as preferências de quem vive na casa e isso deve ser feito sem a intervenção do morador e sim de forma automática.

Então é isto que diferencia a automação residencial da automação residencial inteligente, ou simplesmente domótica inteligente (porém este último termo ainda não pegou no gosto do linguajar brasileiro), enquanto na automação residencial convencional, onde os habitantes tinham que se adaptar ao funcionamento pré-programado do sistema, na automação residencial inteligente há uma inversão de valores e quem se adapta aos habitantes é o sistema de automação, que de acordo com o seu nível de “inteligência” toma decisões acertivas de acordo com o comportamento dos habitantes.

Curso Automação Residencial, Campo Grande - MS

Aconteceu hoje dia 12/02/2010 o curso sobre automação residencial em Campo Grande-MS, do qual tive a oportunidade de participar e conhecer pessoalmente o instrutor José Roberto Muratori diretor por muitos anos da AURESIDE e agora diretor da Marbie Systems, empresa de consultoria e projetos de automação residêncial que atua em todo o território brasileiro e tem como clientes algumas das principais incorporadoras e construtoras do País.

O curso/seminário abrangeu temas como: novas tecnologias usadas no mercado da automação residencial; a nova profissão emergente “integrador de sistemas de automação residencial” ou simplesmente “integrador”; sistemas que compõem um projeto de automação; infra-estrutura e preparação da obra; dentre outros.

 

Houve também a apresentação de uma empresa local ainda não citada, AUTOSYS, que há um ano e meio desenvolve soluções e integração de sistemas de automação residencial em Campo Grande. Foram apresentados equipamentos eletrônicos tais, como o “cubo mágico” que aciona as cenas conforme o que estiver na sua face superior, manipulando o cubo é possível armazenar até 6 cenários possíveis, interruptores inteligentes capazes de executar mais de uma operação na mesma tecla, por exemplo você pode acionar uma lâmpada num pressionamento rápido e acionar um alarme pressionando a mesma tecla por mais de 5 segundos.

Foi mostrada também a interface que é um controle móvel com tela de touch-screen, onde é possível controlar todo sistema de iluminação, ar condicionado e outros acionamentos diversos apenas clicando em ícones da interface.

Foi abordado também a respeito de construtoras que já estão inserindo a automação residêncial em seus empreendimentos, agregando valores aos imóveis e apresentando um diferencial para os clientes na hora de fechar um contrato de venda. E a construtora que ainda não oferece o sistema de automação em si, já está inserindo em sua infra-estrutura todo o suporte para que após de pronto o morador do imóvel possa adicionar os equipamentos que desejar, como por exemplo, tomadas próximas da janela para automatizar a cortina, ou dutos específicos para passagem de cabeamento para o sistema de câmeras de vigilância. Isso facilita bastante na hora de fazer automação em sua residência, pois não será necessário quebrar paredes o que onera bastante o projeto.

Pautou-se também a ocorrência de congressos que reúne empresas de todo pais, como o Habitar que desde 2001 ocorre todos anos e também a feira de expositores ExpoPredialTec que este ano terá sua segunda amostra em São Paulo nos dias 12,13 e 14 de Julho.

Smart Grid - Redes Eletricas Inteligentes

 

Já pensou em poder saber quanto você gasta por dia em eletricidade? Ou melhor, poder gerenciar cada equipamento de sua casa para que seja ligado somente quando o valor da energia elétrica é mais barata?

Pois é umas das vantagens propostas pela implantação da SMART GRID, que nada mais é que uma rede elétrica inteligente que irá substituir a rede elétrica atual chamada por muitos de DUMB GRID.

Para as concessionárias de energia uma grande vantagem é que com a rede inteligente e um dispositivo de medição de energia digital que vai substituir os relógios analógicos atuais, será possível saber quanto que cada individuo gasta por mês de forma remota, ou seja, o funcionário que vem todo mês medir a energia e te acorda cedinho gritando: “eletropauloooo”, não existirá mais. E é claro se você atrasar o pagamento de sua fatura de energia eles poderão cortar o fornecimento de forma instantânea da maneira que eles quiserem.

Ainda para as concessionárias de energia será possível agregar serviços à rede elétrica, como, por exemplo, internet banda larga, TV a cabo e serviços de telefonia.

Para o usuário residencial, que não sabe, mas a tarifa de energia é muito mais barata durante a madrugada que não há grande demanda de energia, também será util. O que acontece é que os relógios medidores de energia analógico, que são os atuais, não têm como ter informação sobre qual horário que está sendo consumida a energia na sua casa e acabam taxando a energia de forma única, porém com a substituição para relógios digitais isso será possível.

Como exemplo, o usuário residencial poderá programar sua máquina de lavar roupas para ser acionada certa hora da madrugada e gastando menos dinheiro. Sem falar que será possível gerenciar seu consumo de energia, será possível também fazer previsões de consumos mais acertivas.

Ainda para o consumidor residencial, será possível vender energia para a concessionária elétrica, isto no caso de possuir um gerador de energia eólico que transforma vento em eletricidade, ou placas fotovoltaicas colocadas no telhado para captar os raios solares e transformar em energia elétrica também, enfim toda energia excedente poderá ser vendida.

De acordo com Ricardo Van Erven, Diretor de Tecnologia e Serviços da AES Eletropaulo não existe uma tecnologia pronta e disponível que possa ser chamada de rede inteligente e sim sistemas inteligentes de forma independente que trazendo os benefícios serão integrados a rede elétrica inteligente.

Segundo a ANEEL já existem cerca de 130 mil medidores de energia digital no Brasil proveniente de testes e que já possuem alguma inteligência, no entanto a substituição total não poderá ser feita antes que a ANEEL defina quais são os requisitos e quais funcionalidades devem ter esses medidores.