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Aumentando inteligência em sistemas de middleware adaptativos: um estudo de caso em e-health

Processo: 17/23655-3
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de maio de 2018
Vigência (Término): 30 de abril de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Jó Ueyama
Beneficiário:José Rodrigues Torres Neto
Supervisor no Exterior: Azzedine Boukerche
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Ottawa (uOttawa), Canadá  
Vinculado à bolsa:16/25865-2 - Middleware inteligente para Internet das Coisas: uma abordagem baseada no monitoramento do estado emocional e físico de pacientes em casas inteligentes, BP.DR
Assunto(s):Internet das coisas   Middleware   Inteligência artificial   Sensores

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, plataformas de middleware surge como uma alternativa promissora para integrar pessoas, sistemas, dados e vários dispositivos de computação e de comunicação heterogêneos, além de abranger a interoperabilidade de diversas aplicações e serviços executados nesses dispositivos. A integração de inteligência juntamente com a sensibilidade ao contexto são alguns dos desafios praticamente inexplorados nesses middlewares. Portanto, este projeto tem como objetivo propor um middleware inteligente para IoT em um estudo de caso baseado no monitoramento inteligente da saúde de indivíduos em casas inteligentes. O middleware proposto visa uma arquitetura de camadas capaz de integrar inteligência em sistemas de middlewares adaptativos, integrar aplicações dinamicamente, integrar dados, sensores e dispositivos heterogêneos.

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: 0.

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