Middleware inteligente para Internet das Coisas: uma abordagem baseada no monitoramento do estado emocional e físico de pacientes em casas inteligentes

Resumo

O crescimento da população com necessidade de cuidados de saúde e com mobilidade reduzida em muitos países destaca a necessidade de desenvolver tecnologias assistivas adequadas a esse público, principalmente quando necessitam de tratamento domiciliar, após alta do hospital. Nesse período, essas pessoas podem apresentar um tempo excessivo de emoções negativas e pouca interação social, sintomas relacionados a doenças emocionais (e.g. depressão, transtorno bipolar, etc.). Sendo assim, surge a oportunidade de prover soluções de monitoramento de pessoas com necessidades físico-motoras usando tecnologias computacionais para a identificação do estado físico e emocional desses indivíduos provendo uma maior interação do usuário com ambientes inteligentes, auxiliando em diagnósticos ou prevendo situações de risco para o paciente, e.g. indícios de depressão, queda, etc. Entretanto, devido à diversidade de sensores que existem no ambiente de Casas Inteligentes e a perda de conexão entre eles a qualquer momento, um dos principais desafios encontrados pelos pesquisadores é o desenvolvimento de soluções oportunistas e flexíveis capazes de se auto-ajustarem de acordo com o ambiente. Assim, a exploração de um Middleware para Internet das Coisas baseado em eventos (Publish/Subscribe) é um caminho promissor. A integração de inteligência juntamente com a sensibilidade ao contexto são alguns dos desafios praticamente inexplorados nesses Middlewares. Portanto, este projeto de doutorado tem como objetivo desenvolver um sistema oportunista genérico e flexível capaz de integrar inteligência e sensibilidade ao contexto a um middleware baseado em eventos, utilizando o paradigma Publish-Subscribe. O sistema proposto será capaz de: i) integrar múltiplos sensores para a classificação do estado físico e emocional de indivíduos, de maneira não intrusiva e modularmente flexível; ii) integrar inteligência a um Middleware baseado em eventos; iii) se auto-ajustar, de forma oportunista, ao contexto do ambiente; e iv) tomar decisões baseado em técnicas Offloading. (AU)