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Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado

Processo: 16/08460-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de março de 2017 - 31 de agosto de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Convênio/Acordo: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
Pesquisador responsável:Lucas Fernandes Brunialti
Beneficiário:Lucas Fernandes Brunialti
Empresa:Concierge Blindado Serviços Automotivos Ltda
Município: São Paulo
Pesquisadores principais: Amílcar Soares Júnior ; Diogo Eiji Suguimoto ; Felipe Fill Cardoso ; Gustavo Vilela Momenté ; Nathalia Alves Cordeiro Barbosa ; Rafael Bernardo dos Santos ; Rodrigo Gouvea Mourad
Pesq. associados:Clodoaldo Aparecido de Moraes Lima ; Francisco Nogueira Calmon Sobral ; Sarajane Marques Peres
Bolsa(s) vinculada(s):18/21242-6 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT
18/22785-3 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT
17/07752-9 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT
17/03943-4 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT
Assunto(s):Aprendizado computacional  Internet das coisas  Veículos  Dispositivos eletrônicos  Motoristas  Sistema de posicionamento global (GPS) 

Resumo

A Cobli tem como objetivo a pesquisa, desenvolvimento e comercialização de dispositivos eletrônicos e técnicas computacionais que permitam conectar e analisar, em tempo real, veículos motorizados e seus condutores, de forma ubíqua, possibilitando o uso inteligente e seguro deste recurso; isto é, maximizando seus benefícios e minimizando seus custos e riscos, tanto na preservação da vida humana quanto do meio ambiente. Os resultados obtidos pela Cobli até o presente momento são palpáveis e encorajadores. Este projeto de pesquisa tem por objetivos o aprimoramento dos algoritmos de identificação e avaliação do condutor por meio de técnicas avançadas de aprendizado de máquina sobre dados obtidos por rastreadores solar conectados à Internet (GPS e aceleração nos três eixos). Os objetivos serão alcançados com otimizações nas técnicas de processamento de dados, em particular nos algoritmos preditivos e seu processamento de forma distribuída, para habilitar a análise de múltiplos motoristas e promover o aumento de sua acurácia, assim como na coleta destes mesmos dados, viabilizando a aplicação comercial para seguradoras e gestores de frota. O dispositivo de rastreamento solar também é um elemento inovador da proposta já que permitirá a fácil instalação mesmo em veículos sem interface padronizada para acesso aos dados do computador de bordo do veículo. A equipe já desenvolveu uma prova de conceito bem sucedida de software de identificação e avaliação, com testes em campo e aprovação de empresas de mercado. Em 2015, desenvolveu um protótipo de dispositivo rastreador solar com GPS e acelerômetro. O conceito do dispositivo foi validado em bancada de forma bem sucedida, porém a empresa deparou-se com desafios tecnológicos para suportar situações inóspitas como altas temperaturas, vibração, rajadas de vento, poeira, particulados no ar e impacto, bem como de otimização do gerenciamento de energia e da lista de componentes para redução do custo da solução para fabricação da solução em escala, que também compõem objetivos desta pesquisa. (AU)

Matéria(s) publicada(s) no blog Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
Inteligência artificial na análise de comportamento de condutores de veículos 
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