Conceitos de indústria 4.0 e aprendizado de máquina para ambientes inteligentes

• Processo: 19/22836-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de março de 2021 - 28 de fevereiro de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Convênio/Acordo: Texas A&M University
• Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
• Pesquisador responsável: Roseli Aparecida Francelin Romero
• Beneficiário: Roseli Aparecida Francelin Romero
• Pesq. responsável no exterior: Sheng-Jen Hsieh
• Instituição no exterior: Texas A&M University, Estados Unidos
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Helio Azevedo ; Josué Junior Guimarães Ramos
• Vinculado ao auxílio: 17/01687-0 - Arquitetura e aplicações para robótica em ambientes inteligentes, AP.R
• Assunto(s): Robótica Sistema ciber-físico Aprendizado computacional Algoritmos Indústria 4.0 Internet dos serviços Internet das coisas Computação em nuvem Interação homem-máquina Plataformas inteligentes
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Cyber-physical systems (CPS) | Industria 4 | Interação humano-robô | 0 | Aprendizado de Maquina, Robotica e Industria 4.0

Resumo

Avanços na tecnologia de comunicação, modelagem computacional e algoritmos de controle permitiram a transformação de dados em conhecimento e controle de máquinas e sistemas em tempo real com alta precisão através de dispositivos sensoriais inteligentes e redes sem fio. Tais sistemas são conhecidos como sistemas ciber-físicos (CPS). O Industry 4.0 conecta designers, fabricantes e consumidores para aumentar a produtividade, a confiabilidade e a satisfação do cliente por meio da integração da Internet das coisas (IoT), da Internet de Serviços (IoS) ou da computação em nuvem com sistemas ciberfísicos. O projeto conjunto proposto permitirá ao Dr. Sheng-Jen (Tony) Hsieh, da Texas A & M University, e a Dra. Roseli A.F. Romero, da Universidade de São Paulo, trocar ideias e descobertas relacionadas ao design de plataformas inteligentes de ambientes. Atualmente, ambos estão trabalhando em projetos relacionados aos conceitos e arquitetura da Industry 4.0: o projeto do Dr. Hsieh é sobre monitoramento de sistemas de montagem habilitados para cyber e prognósticos inteligentes, financiado pelo Texas A & M e pelo CONACyT, se concentra em ambientes de produção; enquanto o projeto da Dra. Romero sobre arquitetura e aplicações para robótica em ambientes inteligentes, financiado pela FAPESP, se concentra na robótica em ambientes domésticos. As metodologias resultantes da pesquisa do Dr. Hsieh podem ser aplicadas à pesquisa do Dr. Romero sobre a integração inteligente da robótica nos ambientes domésticos. Da mesma forma, as descobertas de pesquisa da profa. Romero podem iluminar os esforços do Dr. Hsieh para usar algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para construir modelos cibernéticos de ambientes de sistemas de montagem baseados em dados sensoriais - usando especificamente vários sensores com dados de atributos múltiplos. Os objetivos da colaboração proposta são: 1) desenvolver conjuntamente algoritmos ML e CPS que podem ser usados para modelar e resolver problemas de sistema robótico, humano e de máquina dentro de uma arquitetura Industry 4.0; 2) divulgar os resultados da pesquisa; 3) identificar colaboradores que possam contribuir para futuros esforços de pesquisa; 4) ganhar sinergia e apoio da indústria; e 5) desenvolver uma proposta conjunta sobre ML e CPS para colaboração entre humanos e robôs em ambientes domésticos inteligentes e em sistemas de montagem inteligentes. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PENG, BO; HSIEH, SHENG-JEN. Cyber-Enabled Optimization of HVAC System Control in Open Space of Office Building. SENSORS, v. 23, n. 10, p. 22-pg., 2023-05-18. (19/22836-0)