Plataforma de gestão e controlo de identidade digital e implementação novos modelos de governação e utilização das TIC

As estruturas orgânicas empresariais estão cada vez mais obrigadas a garantir elevados padrões de qualidade de serviços, possibilitando ao mesmo tempo a sustentabilidade das estruturas e ainda, o alinhamento dos investimentos efetuados com as estratégias de negócio. O seu desenvolvimento obriga a que na área das tecnologias de informação e comunicação exista a necessidade de repensar estratégias em vigor, procurando novos modelos, mais ágeis e mais capazes de se enquadrar nestas novas exigências. Neste âmbito, é de esperar que as plataformas de identidade digital tenham um papel determinante no desenvolvimento destes novos modelos, pois são um instrumento único para se implementarem plataformas heterogéneas, intemperáveis, com elevados níveis de segurança e de garantia de controlo no acesso à informação. O trabalho agora apresentado tem como objectivo investigar e desenvolver uma plataforma de identidade digital e uma plataforma de testes, que permitam ao Politécnico do Porto a aquisição de um infraestrutura de Tecnologias de Informação e Comunicação que se torne um instrumento fundamental para o desenvolvimento contínuo, de garantia de qualidade e de sustentabilidade de todos os serviços prestados à sua comunidade.

Exploring distributed computing tools through data mining tasks

Harnessing idle PCs CPU cycles, storage space and other resources of networked computers to collaborative are mainly fixated on for all major grid computing research projects. Most of the university computers labs are occupied with the high puissant desktop PC nowadays. It is plausible to notice that most of the time machines are lying idle or wasting their computing power without utilizing in felicitous ways. However, for intricate quandaries and for analyzing astronomically immense amounts of data, sizably voluminous computational resources are required. For such quandaries, one may run the analysis algorithms in very puissant and expensive computers, which reduces the number of users that can afford such data analysis tasks. Instead of utilizing single expensive machines, distributed computing systems, offers the possibility of utilizing a set of much less expensive machines to do the same task. BOINC and Condor projects have been prosperously utilized for solving authentic scientific research works around the world at a low cost. In this work the main goal is to explore both distributed computing to implement, Condor and BOINC, and utilize their potency to harness the ideal PCs resources for the academic researchers to utilize in their research work. In this thesis, Data mining tasks have been performed in implementation of several machine learning algorithms on the distributed computing environment.

Previsão de vento baseado em técnicas de Data Mining

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Sistema de visão para percepção e navegação de um UAV Quadrotor

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Sistema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas

A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.

eTourism – Mobile Data Interface (Sistema de Apoio On-Line ao Turista em Dispositivos Móveis com Adaptação de Tours Personalizados)

O intuito principal desta Tese é criar um interface de Dados entre uma fonte de informação e fornecimento de Rotas para turistas e disponibilizar essa informação através de um sistema móvel interactivo de navegação e visualização desses mesmos dados. O formato tecnológico será portátil e orientado à mobilidade (PDA) e deverá ser prático, intuitivo e multi-facetado, permitindo boa usabilidade a públicos de várias faixas etárias. Haverá uma componente de IA (Inteligência Artificial), que irá usar a informação fornecida para tomar decisões ponderadas tendo em conta uma diversidade de aspectos. O Sistema a desenvolver deverá ser, assim, capaz de lidar com imponderáveis (alterações de rota, gestão de horários, cancelamento de pontos de visita, novos pontos de visita) e, finalmente, deverá ajudar o turista a gerir o seu tempo entre Pontos de Interesse (POI – Points os Interest). Deverá também permitir seguir ou não um dado percurso pré-definido, havendo possibilidade de cenários de exploração de POIs, sugeridos a partir de sugestões in loco, similares a Locais incluídos no trajecto, que se enquadravam no perfil dos Utilizadores. O âmbito geográfico de teste deste projecto será a zona ribeirinha do porto, por ser um ex-líbris da cidade e, simultaneamente, uma zona com muitos desafios ao nível geográfico (com a inclinação) e ao nível do grande número de Eventos e Locais a visitar.

Sistema de modelização tridimensional para ambientes não estruturados

A navegação de veículos autónomos em ambientes não estruturados continua a ser um problema em aberto. A complexidade do mundo real ainda é um desafio. A difícil caracterização do relevo irregular, dos objectos dinâmicos e pouco distintos(e a inexistência de referências de localização) tem sido alvo de estudo e do desenvolvimento de vários métodos que permitam de uma forma eficiente, e em tempo real, modelizar o espaço tridimensional. O trabalho realizado ao longo desta dissertação insere-se na estratégia do Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA) na pesquisa e desenvolvimento de sistemas sensoriais que possibilitem o aumento da capacidade de percepção das plataformas robóticas. O desenvolvimento de um sistema de modelização tridimensional visa acrescentar aos projectos LINCE (Land INtelligent Cooperative Explorer) e TIGRE (Terrestrial Intelligent General proposed Robot Explorer) maior autonomia e capacidade de exploração e mapeamento. Apresentamos alguns sensores utilizados para a aquisição de modelos tridimensionais, bem como alguns dos métodos mais utilizados para o processo de mapeamento, e a sua aplicação em plataformas robóticas. Ao longo desta dissertação são apresentadas e validadas técnicas que permitem a obtenção de modelos tridimensionais. É abordado o problema de analisar a cor e geometria dos objectos, e da criação de modelos realistas que os representam. Desenvolvemos um sistema que nos permite a obtenção de dados volumétricos tridimensionais, a partir de múltiplas leituras de um Laser Range Finder bidimensional de médio alcance. Aos conjuntos de dados resultantes associamos numa nuvem de pontos coerente e referenciada. Foram desenvolvidas e implementadas técnicas de segmentação que permitem inspeccionar uma nuvem de pontos e classifica-la quanto às suas características geométricas, bem como ao tipo de estruturas que representem. São apresentadas algumas técnicas para a criação de Mapas de Elevação Digital, tendo sido desenvolvida um novo método que tira partido da segmentação efectuada

Exploração da Point Cloud Library aplicada à percepção em sistemas autónomos

A navegação e a interpretação do meio envolvente por veículos autónomos em ambientes não estruturados continua a ser um grande desafio na actualidade. Sebastian Thrun, descreve em [Thr02], que o problema do mapeamento em sistemas robóticos é o da aquisição de um modelo espacial do meio envolvente do robô. Neste contexto, a integração de sistemas sensoriais em plataformas robóticas, que permitam a construção de mapas do mundo que as rodeia é de extrema importância. A informação recolhida desses dados pode ser interpretada, tendo aplicabilidade em tarefas de localização, navegação e manipulação de objectos. Até à bem pouco tempo, a generalidade dos sistemas robóticos que realizavam tarefas de mapeamento ou Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), utilizavam dispositivos do tipo laser rangefinders e câmaras stereo. Estes equipamentos, para além de serem dispendiosos, fornecem apenas informação bidimensional, recolhidas através de cortes transversais 2D, no caso dos rangefinders. O paradigma deste tipo de tecnologia mudou consideravelmente, com o lançamento no mercado de câmaras RGB-D, como a desenvolvida pela PrimeSense TM e o subsequente lançamento da Kinect, pela Microsoft R para a Xbox 360 no final de 2010. A qualidade do sensor de profundidade, dada a natureza de baixo custo e a sua capacidade de aquisição de dados em tempo real, é incontornável, fazendo com que o sensor se tornasse instantaneamente popular entre pesquisadores e entusiastas. Este avanço tecnológico deu origem a várias ferramentas de desenvolvimento e interacção humana com este tipo de sensor, como por exemplo a Point Cloud Library [RC11] (PCL). Esta ferramenta tem como objectivo fornecer suporte para todos os blocos de construção comuns que uma aplicação 3D necessita, dando especial ênfase ao processamento de nuvens de pontos de n dimensões adquiridas a partir de câmaras RGB-D, bem como scanners laser, câmaras Time-of-Flight ou câmaras stereo. Neste contexto, é realizada nesta dissertação, a avaliação e comparação de alguns dos módulos e métodos constituintes da biblioteca PCL, para a resolução de problemas inerentes à construção e interpretação de mapas, em ambientes indoor não estruturados, utilizando os dados provenientes da Kinect. A partir desta avaliação, é proposta uma arquitectura de sistema que sistematiza o registo de nuvens de pontos, correspondentes a vistas parciais do mundo, num modelo global consistente. Os resultados da avaliação realizada à biblioteca PCL atestam a sua viabilidade, para a resolução dos problemas propostos. Prova da sua viabilidade, são os resultados práticos obtidos, da implementação da arquitectura de sistema proposta, que apresenta resultados de desempenho interessantes, como também boas perspectivas de integração deste tipo de conceitos e tecnologia em plataformas robóticas desenvolvidas no âmbito de projectos do Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA).

Modified particle swarm optimization for day-ahead distributed energy resources scheduling including vehicle-to-grid

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Towards high-available and energy-efficient virtual computing environments in the cloud

Empowered by virtualisation technology, cloud infrastructures enable the construction of flexi- ble and elastic computing environments, providing an opportunity for energy and resource cost optimisation while enhancing system availability and achieving high performance. A crucial re- quirement for effective consolidation is the ability to efficiently utilise system resources for high- availability computing and energy-efficiency optimisation to reduce operational costs and carbon footprints in the environment. Additionally, failures in highly networked computing systems can negatively impact system performance substantially, prohibiting the system from achieving its initial objectives. In this paper, we propose algorithms to dynamically construct and readjust vir- tual clusters to enable the execution of users’ jobs. Allied with an energy optimising mechanism to detect and mitigate energy inefficiencies, our decision-making algorithms leverage virtuali- sation tools to provide proactive fault-tolerance and energy-efficiency to virtual clusters. We conducted simulations by injecting random synthetic jobs and jobs using the latest version of the Google cloud tracelogs. The results indicate that our strategy improves the work per Joule ratio by approximately 12.9% and the working efficiency by almost 15.9% compared with other state-of-the-art algorithms.

Analysis of Consumption Data to Detect Commercial Losses Using Performance Evaluation Methods in a Smart Grid

Electric power networks, namely distribution networks, have been suffering several changes during the last years due to changes in the power systems operation, towards the implementation of smart grids. Several approaches to the operation of the resources have been introduced, as the case of demand response, making use of the new capabilities of the smart grids. In the initial levels of the smart grids implementation reduced amounts of data are generated, namely consumption data. The methodology proposed in the present paper makes use of demand response consumers’ performance evaluation methods to determine the expected consumption for a given consumer. Then, potential commercial losses are identified using monthly historic consumption data. Real consumption data is used in the case study to demonstrate the application of the proposed method.

PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers

Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource management in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provisioning of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs different types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.