Aprendizado Federado Baseado em Névoa para Serviços de Entrega de Drones

• Processo: 23/16328-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Luiz Fernando Bittencourt
• Beneficiário: Fabíola Martins Campos de Oliveira Genari
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)
• Vinculado ao auxílio: 21/00199-8 - Redes e serviços inteligentes rumo 2030 (SMARTNESS), AP.PCPE
• Assunto(s): Cidades inteligentes Logística Sistemas complexos Sistemas distribuídos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cidades Inteligentes | Evasão de colisões | Logística | Serviços de entregas por drones inteligentes | Sistemas Complexos | Sistemas de transporte inteligentes | Sistemas Distribuídos

Resumo

Um serviço inteligente de entrega aérea utiliza drones para entregar pacotes em áreas urbanas, substituindo ou complementando os veículos terrestres. A entrega inteligente por drones é vital para reduzir o impacto ambiental, o tempo de entrega e os custos, chamando a atenção de empresas de entrega que passaram a realizar testes em pequena escala com drones e de fornecedores que oferecem esse serviço, como a Wing da Alphabet. Nas grandes cidades, um serviço de entrega por drones empregará muitos drones, aumentando a densidade de drones e trazendo o desafio fundamental de evitar colisões com outros drones ou obstáculos típicos dos espaços urbanos. Este projeto visa avançar o estado da arte ao propor abordagens para alcançar um nível de colisão seguro para serviços de entrega de drones, semelhantes à aviação, utilizando computação na borda ou névoa e técnicas de aprendizado federado. Para este propósito, melhoraremos nosso simulador de drones UTSim modificado baseado em Unity para incluir infraestrutura de computação em névoa e métodos de aprendizado de máquina.