Provendo uma maior inteligência em IoTs: abordagens e aplicações em sensores, VANTs e smartphones

• Processo: 15/21642-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de fevereiro de 2016 - 31 de janeiro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Jó Ueyama
• Beneficiário: Jó Ueyama
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho ; Gustavo Pessin ; Isvani Inocencio Frías Blanco
• Assunto(s): Redes de computadores Internet das coisas Sistemas distribuídos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Internet das Coisas | Redes de Computadores | Sistemas Distribuídos | Redes de Computadores, Sistemas Distribuídos

Resumo

Os dispositivos com recursos escassos como a Internet das Coisas (IoT) estão cada vez mais onipresentes coletando dados no intuito de melhorar e otimizar o cotidiano de um ambiente como uma smart city. A IoT normalmente consiste de sensores e objetos que interagem e trabalham em conjunto, estando ao mesmo tempo conectados a Internet. A IoT é considerada como fazendo parte da Internet do Futuro e incorpora dispositivos como sensores, smartphones, câmeras, automóveis, VANTs e/ou qualquer dispositivo doméstico. Como mais objetos/sensores estão conectados, um maior volume de dados (inclusive voz, vídeo e imagem) é gerado e transportado, demandando assim uma maior inteligência para tratar adequadamente tais dados. Entretanto, o maior problema reside em que grande parte do dispositivo IoT como os sensores e objetos domésticos são dispositivos que possuem pouca memória e poder de processamento. Assim, este projeto de pesquisa tem como objetivo prover um maior grau de inteligência nestes dispositivos com poucos recursos já citados. O desafio chave é prover esta inteligência nos próprios dispositivos a despeito dos recursos limitados de memória e poder de processamento que tais dispositivos dispõem. As técnicas adequadas devem ser investigadas e utilizadas, para que possamos otimizar o uso dos poucos recursos disponíveis e muitas vezes ociosos. O projeto envolve estudar as técnicas de inteligência artificial e de evolução existentes na literatura. Além disso, a proposta compreende também pesquisar a abordagem centralizada ou distribuída das inteligência nos nós (i.e. centralizar toda inteligência em um nó ou distribui-la entre os dispositivos da rede). Há várias aplicações a serem exploradas neste projeto e uma delas é o uso da inteligência artificial para classificar o estado emocional dos usuários de smartphones. Uma outra aplicação é embarcar a inteligência nos sensores para prever enchentes em rios urbanos no contexto de uma smart city. Outros cenários envolvem o uso de VANTs "inteligentes" para pulverizar defensivos químicos com uma rota ajustada (ou "evoluída") em tempo de execução, levando-se em consideração as condições climáticas impostas, como as mudanças no sentido e na velocidade do vento. Outras aplicações poderão ser investigadas ao longo do progresso desta pesquisa. Finalmente, ressalta-se que os primeiros resultados desta pesquisa foram publicados na Revista Pesquisa FAPESP de Janeiro de 2015 (como parte do resultado do projeto Regular). Deseja-se dar continuidade a estes resultados promissores através deste novo projeto proposto. (AU)

Publicações científicas

(7)

(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)

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MANO, LEANDRO Y.; MAZZO, ALESSANDRA; NETO, JOSE R. T.; MESKA, MATEUS H. G.; GIANCRISTOFARO, GABRIEL T.; UEYAMA, JO; JUNIOR, GERSON A. P.. Using emotion recognition to assess simulation-based learning. NURSE EDUCATION IN PRACTICE, v. 36, p. 13-19, MAR 2019. (16/14267-7, 16/04261-1, 15/21642-6)

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GIUNTINI, FELIPE TALIAR; BEDER, DELANO MEDEIROS; UEYAMA, JO. Exploiting self-organization and fault tolerance in wireless sensor networks: A case study on wildfire detection application. INTERNATIONAL JOURNAL OF DISTRIBUTED SENSOR NETWORKS, v. 13, n. 4, p. 16-pg., 2017-04-12. (15/21642-6)

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