Uma proposta de um framework capaz de agregar dados de Internet das Coisas com diversas outras fontes

• Processo: 16/08194-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2017
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2017
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Maria Luisa Lopes de Faria
• Beneficiário: Maria Luisa Lopes de Faria
• Empresa: Maria Luisa Lopes de Faria
• Município: São Paulo
• Bolsa(s) vinculada(s): 17/02782-7 - Uma proposta de um framework capaz de agregar dados de internet das coisas com diversas outras fontes, BP.PIPE
• Assunto(s): Sistemas de informação Big data Internet das coisas Cidades inteligentes Georreferenciamento Aplicativos móveis
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Big Data | Composição de cenário a partir de dados heterogêneos agregados | cruzamento de dados coletados a partir de diversas fontes | georreferenciamento das informações | Internet of Things | IoT | smart cities | Smart Citizen | Internet of Things, Big Data

Resumo

A competência para encontrar na web informações úteis em tempo oportuno tornou-se um negócio de muito valor. Nota-se que este é um momento propício para os novos negócios de TI alavancarem, pois nunca antes na história da humanidade as pessoas, os dispositivos e as tecnologias publicaram na web tantos dados e informações como ocorre nos dias atuais. Diante desta massiva quantidade de informações e da necessidade de encontrar o que é útil, a pergunta fundamental passa a ser, quais técnicas devem ser empregadas nos sistemas a fim de melhorar a experiência do usuário, propiciando a eles aplicativos mais personalizados, inteligentes e ativos? Atualmente, são poucos os aplicativos que estão cientes do contexto social de seus usuários e oferecem serviços e informações adequadas a sua localização, situação social e aos seus sentimentos. Este cenário sugere que é necessário investigar técnicas que aumentem a inteligência dos sistemas a fim de torná-los perceptíveis ao contexto do usuário e ativos diante das novas informações que surgem continuamente, a fim de filtrá-las e entregá-las de forma personalizada. Por isto, esta pesquisa está focada no desenvolvimento de um framework, que seja capaz de agregar dados de diversos tipos, os quais serão coletados em fontes heterogêneas (inicialmente redes sociais, sensores, web). Este framework contará com algoritmos que possam aprender as preferências do usuário, seu contexto e seus sentimentos. Para que isto ocorra, é necessário realizar investigações distintas em cada uma das três fontes de dados (redes sociais, sensores, web), entender suas características e requisitos mediante a uma ampla e cuidadosa revisão da literatura. A partir desta revisão, deve ser planejado um conjunto de práticas de Engenharia de Software para a execução do projeto. Dois cenários distintos são sugeridos: O primeiro cenário sugere a medição do índice de Felicidade Local como um norteador para Políticas Públicas. Este projeto seguirá os mesmos parâmetros indicados pela Organização das Nações Unidas ONU, em seu World Happiness Report 2015. O segundo cenário tem como alvo o Jardim Botânico de São Paulo e a criação de uma ferramenta que torne este jardim mais inteligente e interativo para estudantes. As hipóteses para implementar este framework, giram em torno das técnicas de web semântica, Internet das Coisas, algoritmos de aprendizagem de máquinas, mineração de dados e integração de sistemas. Para este framework estão previstos testes unitários, testes de sistema, de interatividade e usabilidade. Por fim, serão criados aplicativos (App) que utilizarão as informações oriundas do framework. Ao se investigar estes tópicos, pretende-se contribuir para esta nova sociedade interconectada, oferecendo aplicativos mais pessoais, serviços mais adequados e informações mais interessantes aos usuários. (AU)