IMachine IA - Implementação do backend e conteinerização dos diferentes módulos do sistema

• Processo: 23/02272-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Leonardo Franco de Godói
• Beneficiário: Fábio Eduardo Kaspar
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
• Vinculado ao auxílio: 22/00106-2 - iMachine IA: sistema de manutenção preditiva online em máquinas elétricas utilizando-se de técnicas de aprendizado de máquina e uma rede de sensores autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia, AP.PIPE
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: backend | Conteinerização | Inteligência Artificial | machine learning | Manutenção Preditiva Online | Machine Learning

Resumo

O projeto tem como propósito essencial o atendimento de múltiplos clientes distribuídos em diferentes localidades. Em decorrência deste cenário, o envio frequente de dados e os acessos simultâneos ao sistema resultam em requisitos não funcionais que precisam ser satisfeitos para que seu funcionamento se mantenha estável e com a menor latência possível. O fluxo de dados através dos endpoints precisa garantir que todas as informações vindas dos sensores instalados em campo sejam rapidamente tratados e adequadamente persistidos. Portanto, este bolsista terá a responsabilidade de desenvolver as APIs que realizarão a interface externa, na comunicação do sistema com o mundo externo, e interna, na comunicação entre os módulos. O framework Flask, disponível na linguagem Python, permite a criação de APIs de forma fácil e eficiente, e será portanto adotado para a construção do backend ao longo deste projeto. O bolsista também será encarregado de conteinerizar os módulos e fazer o deploy do sistema através da ferramenta Docker, que oferece ambientes de execução independentes para cada serviço, facilitando o gerenciamento do ciclo de ciclo da aplicação. Por esse motivo, dados todos os requisitos de desempenho e segurança de dados envolvidos, é preciso que o pesquisador encarregado desta atividade tenha alta proficiência em desenvolvimento de backend de aplicações industriais e seja capaz de prever e lidar com possíveis problemas que possam ocorrer conforme o sistema é escalado.