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

Processo: 16/25865-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de maio de 2017
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Jó Ueyama
Beneficiário:José Rodrigues Torres Neto
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Bolsa(s) vinculada(s):17/23655-3 - Aumentando inteligência em sistemas de middleware adaptativos: um estudo de caso em e-Health, BE.EP.DR
Assunto(s):Middleware   Inteligência artificial   Sistemas de computação   Emoções

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)

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)
TORRES NETO, JOSE R.; ROCHA FILHO, GERALDO P.; MANO, LEANDRO Y.; VILLAS, LEANDRO A.; UEYAMA, JO. Exploiting Offloading in IoT-Based Microfog: Experiments with Face Recognition and Fall Detection. WIRELESS COMMUNICATIONS & MOBILE COMPUTING, 2019. Citações Web of Science: 1.

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