Algoritmos inteligentes de baixa complexidade

A domótica é uma área com grande interesse e margem de exploração, que pretende alcançar a gestão automática e autónoma de recursos habitacionais, proporcionando um maior conforto aos utilizadores. Para além disso, cada vez mais se procuram incluir benefícios económicos e ambientais neste conceito, por forma a garantir um futuro sustentável. O aquecimento de água (por meios elétricos) é um dos fatores que mais contribui para o consumo de energia total de uma residência. Neste enquadramento surge o tema “algoritmos inteligentes de baixa complexidade”, com origem numa parceria entre o Departamento de Eletrónica, Telecomunicações e Informática (DETI) da Universidade de Aveiro e a Bosch Termotecnologia SA, que visa o desenvolvimento de algoritmos ditos “inteligentes”, isto é, com alguma capacidade de aprendizagem e funcionamento autónomo. Os algoritmos devem ser adaptados a unidades de processamento de 8 bits para equipar pequenos aparelhos domésticos, mais propriamente tanques de aquecimento elétrico de água. Uma porção do desafio está, por isso, relacionada com as restrições computacionais de microcontroladores de 8 bits. No caso específico deste trabalho, foi determinada a existência de sensores de temperatura da água no tanque como a única fonte de informação externa aos algoritmos, juntamente com parâmetros pré-definidos pelo utilizador que estabelecem os limiares de temperatura máxima e mínima da água. Partindo deste princípio, os algoritmos desenvolvidos baseiam-se no perfil de consumo de água quente, observado ao longo de cada semana, para tentar prever futuras tiragens de água e, consequentemente, agir de forma adequada, adiantando ou adiando o aquecimento da água do tanque. O objetivo é alcançar uma gestão vantajosa entre a economia de energia e o conforto do utilizador (água quente), isto sem que exista necessidade de intervenção direta por parte do utilizador final. A solução prevista inclui também o desenvolvimento de um simulador que permite observar, avaliar e comparar o desempenho dos algoritmos desenvolvidos.

Seamless integration of heterogeneous networks in multicast environments

Nowadays, communication environments are already characterized by a myriad of competing and complementary technologies that aim to provide an ubiquitous connectivity service. Next Generation Networks need to hide this heterogeneity by providing a new abstraction level, while simultaneously be aware of the underlying technologies to deliver richer service experiences to the end-user. Moreover, the increasing interest for group-based multimedia services followed by their ever growing resource demands and network dynamics, has been boosting the research towards more scalable and exible network control approaches. The work developed in this Thesis enables such abstraction and exploits the prevailing heterogeneity in favor of a context-aware network management and adaptation. In this scope, we introduce a novel hierarchical control framework with self-management capabilities that enables the concept of Abstract Multiparty Trees (AMTs) to ease the control of multiparty content distribution throughout heterogeneous networks. A thorough evaluation of the proposed multiparty transport control framework was performed in the scope of this Thesis, assessing its bene ts in terms of network selection, delivery tree recon guration and resource savings. Moreover, we developed an analytical study to highlight the scalability of the AMT concept as well as its exibility in large scale networks and group sizes. To prove the feasibility and easy deployment characteristic of the proposed control framework, we implemented a proof-of-concept demonstrator that comprehends the main control procedures conceptually introduced. Its outcomes highlight a good performance of the multiparty content distribution tree control, including its local and global recon guration. In order to endow the AMT concept with the ability to guarantee the best service experience by the end-user, we integrate in the control framework two additional QoE enhancement approaches. The rst employs the concept of Network Coding to improve the robustness of the multiparty content delivery, aiming at mitigating the impact of possible packet losses in the end-user service perception. The second approach relies on a machine learning scheme to autonomously determine at each node the expected QoE towards a certain destination. This knowledge is then used by di erent QoE-aware network management schemes that, jointly, maximize the overall users' QoE. The performance and scalability of the control procedures developed, aided by the context and QoE-aware mechanisms, show the advantages of the AMT concept and the proposed hierarchical control strategy for the multiparty content distribution with enhanced service experience. Moreover we also prove the feasibility of the solution in a practical environment, and provide future research directions that bene t the evolved control framework and make it commercially feasible.