G2: Capacete inteligente para o trabalhador "uberizado"

Condições de trabalho precárias, falta de estabilidade e direitos e inexistência de vínculo empregatício são só algumas das dificuldades dos trabalhadores informais.

Segundo o IBGE cerca de 13 milhões de brasileiros estão desempregados atualmente. Em um cenário pessimista para empregos formais os trabalhadores buscam alternativas de trabalho, seja para garantir algum sustento ou para complementar a renda já existente. Nesse contexto surgiu o que chamamos de "uberização do trabalho", um estilo de trabalho informal, flexível e por demanda. Esse nome deriva da empresa "Uber" onde os motoristas possuem autonomia para optar, de acordo com a demanda dos clientes, se aceitam ou não fazer a corrida (ou o trabalho). O modelo de trabalho é vendido como atraente e ideal, pois propaga a possibilidade de se tornar um empreendedor autônomo, com flexibilidade de horário e retorno financeiro imediato. Porém, tem como principal característica, a ausência de qualquer tipo de responsabilidade ou obrigação em relação aos “parceiros cadastrados”, como são chamados os prestadores de serviços, e cruel realidade é que no Brasil, são repassados à plataforma entre 20% e 30% dos valores cobrados aos clientes, de modo que ao motorista não sobra muito, considerando os baixos valores praticados. Associado ao fato de que este tem que arcar com as despesas de celular, internet, combustível, reparos, desgastes do veículo, tributos, seguros além de assumir a responsabilidade por danos causados a terceiros.

Listo aqui algumas matérias que tratam do assunto para um maior aprofundamento:

https://www.cartacapital.com.br/justica/a-uberizacao-das-relacoes-de-trabalho/

https://outraspalavras.net/outrasmidias/o-percurso-desumano-da-comida-ate-sua-casa/

https://economia.estadao.com.br/noticias/geral,aplicativos-como-uber-e-ifood-sao-fonte-de-renda-de-quase-4-milhoes-de-autonomos,70002807079

Quais são as "dores" desse trabalhador?

Para iniciar o processo de projetar identifiquei os principais fatores causadores de insatisfação e desgaste em relação a esse tipo de trabalho, que são:

- Insegurança.

- Jornadas de trabalho exaustivas (dependendo da necessidade financeira do trabalhador).

- Falta de garantias e proteções trabalhistas.

Em que focar?

A partir do entendimento de que neste assunto há questões que estão além das nossas capacidades como designers (como as questões relacionadas à forma de atuação das empresas, questões legais e etc.), decidi dar um enfoque na segurança e bem-estar destes trabalhadores. Para filtrar ainda mais, escolhi especificamente pensar o projeto para os motoboys que trabalham para empresas dessa modalidade como: Ifood, Rappi, Uber Eats, e outras.

O projeto: Capacete Inteligente

Um dos sentidos mais utilizados pelos motoboys é a visão. É necessário estar atento à via durante todo o trajeto para uma viagem segura. Motoboys que trabalham com aplicativo de entrega de comida muitas vezes precisam desviar a atenção da via e olhar para o celular, para checar novos pedidos, ver o GPS, e isso pode ser bastante perigoso.

Minha ideia é que o capacete condense todas essas informações que eles precisam ter acesso, sem que eles tenham que olhar pra qualquer outro lugar que não seja a via.

Para isso, um gadget estará integrado ao capacete, e fará conexão com aparelho celular (por Wi-Fi, LTE ou Bluetooth) para projetar os aplicativos diretamente sobre a visão do usuário. O dispositivo consiste em um "mini projetor" posicionado dentro do capacete à altura dos olhos que projeta as imagens sobre uma pequena tela. O usuário poderá abrir o GPS, para visualizar as rotas bem à frente de seus olhos, além de também poder visualizar o aplicativo de delivery para checar novos pedidos.

Contará ainda com microfone integrado para realizar comandos simples de voz, podendo, eventualmente atender alguma ligação importante.

Uma câmera integrada à parte traseira do capacete e conectada ao mini-projetor dará ao motociclista a possibilidade de "enxergar" sua visão traseira, para assim, conseguir ainda mais autonomia sobre a pista e segurança no trajeto.

É importante ressaltar que algumas dessas tecnologias já são conhecidas, como a câmera traseira em capacetes. E, para o esquema da micro tela, me inspirei na estrutura do Google Glass.

Caminhando para a G2: de qual assunto tratar?

Para a G2 uma série de possibilidades de abordagem me vieram à cabeça, e decidi então listá-las aqui de modo a organizar melhor meus pensamentos:

- Minha primeira especulação é tentar trabalhar num desdobramento da minha G1, que foi sobre a língua eletrônica, portanto, tentaria pesquisar mais sobre sensores e inteligência artificial relacionados ao paladar.

- Me ocorreu também visitar a área do design afetivo, ao buscar formas de, através de um projeto, melhorar, ao menos minimamente, a vida de pessoas que enfrentam deficiências físicas (ainda pensando de forma geral, sem entrar em uma deficiência específica).

- Ainda especulando sobre possíveis abordagens, pensei também que projetar pensando sobre assuntos corriqueiros da vida pode ser interessante, e então me vi tentando encontrar assuntos recorrentes que têm me "perseguido" nos últimos meses e identifiquei pelo menos três: veganismo/vegetarianismo, trabalhos informais e o livre comércio online.

No meu próximo post voltarei com a decisão =)

G1 Hypertaste

O ‘Hypertaste’ tem o objetivo de gerar impressões digitais rápidas e portáteis de líquidos complexos.

“Línguas eletrônicas” são dispositivos que podem analisar materiais apenas entrando em contato com ele. A língua eletrônica é um projeto, que começou há mais de 17 anos no Brasil, iniciado pela Embrapa a partir da demanda da indústria pela automação na área da degustação - por exemplo - de medicamentos ou de alimentos não facilmente palatáveis, casos em que o uso de humanos não é viável. O projeto original utiliza inteligência artificial, sensores supersensíveis e capacidade de reconhecimento molecular para identificação de compostos químicos. Neste artigo falarei sobre a língua eletrônica da IBM, lançada em 2019, que promete preencher lacunas, tornando mais fácil identificar rapidamente uma variedade de líquidos.

O que é o Hypertaste?

É uma língua eletrônica auxiliada por IA que se inspira na maneira como os seres humanos provam as coisas. O projeto atende a uma ampla gama de usuários industriais e científicos, que precisem identificar líquidos de maneira rápida e confiável, sem acesso a laboratórios de ponta. Para citar alguns exemplos: considere uma agência governamental interessada em verificar rapidamente a qualidade da água de um lago ou rio em um local remoto. Ou um fabricante que deseja verificar a origem das matérias-primas. Ou um produtor de alimentos tentando identificar vinhos ou uísques falsificados. A identificação e classificação rápidas e no local, de líquidos também são relevantes nas indústrias farmacêutica e de saúde.

Porque esse dispositivo é relevante?

O Hypertaste é um grande passo para conseguir analisar químicos e líquido em campo e para testar substâncias sem ter que levá-las à boca. O dispositivo é importante por poder ser aplicado em diversas áreas desde a segurança alimentar (identificação da originalidade e procedência de produtos), até a medicina, atuando para ajudar na identificação de doenças ou mesmo em exames de amostragem de urina para obter impressões digitais metabólicas das pessoas e usar isso para criar métricas comparativas sobre a saúde dos indivíduos.

Como funciona o Hypertaste?

O Hypertaste, lembra um pouco uma fatia de limão cortada. O “corte” permite que o dispositivo descanse na borda de um copo de líquido. Uma vez nesta posição, uma série de sensores eletroquímicos na parte agora submersa do Hypertaste – poderão sentir a presença de combinações de moléculas no líquido. Os sensores então reagem a essas moléculas produzindo sinais elétricos mensuráveis que, quando considerados em conjunto, dão a você algo como uma impressão digital do líquido em particular. O conjunto de sensores precisa ser treinado para identificar os líquidos de interesse antes de ser testado. Isso é feito medindo a resposta do conjunto de sensores nesses líquidos várias vezes e, em seguida, alimentando os dados resultantes em um modelo de aprendizado de máquina que extrai os recursos característicos associados a cada líquido.

Uma vez que o Hypertaste tenha a impressão digital do líquido, ele a transmite para um dispositivo móvel, que, por sua vez, a envia para um servidor na nuvem. Lá, uma IA compara essa impressão digital com as impressões digitais de líquidos conhecidos e envia a correspondência mais próxima para o dispositivo móvel.

Possíveis Modificações

Câmera: Como uma das aplicações da língua eletrônica está voltada para catalogação de dados, pensei na visualização desses líquidos estar implementada também dentro da catalogação. Para isso pensei em implementar uma microcâmera, para ser possível haver também imagens catalogadas desses líquidos.

Luzes de alerta: Pensei em implementar também pequenas luzes de alerta como classificação de "risco" nos padrões verde, amarelo, vermelho. Assim como nos carros, essas luzes indicam falhas ou a condição de funcionamento de determinado componente, aqui elas indicariam visualmente, após a análise do app, qual o nível de "perigo" que o líquido representa.