Infoestrutura: um sistema em nuvem para prover contexto como serviço no cenário de internet das coisas integrado a ambientes veiculares

Through numerous technological advances in recent years along with the popularization of computer devices, the company is moving towards a paradigm “always connected”. Computer networks are everywhere and the advent of IPv6 paves the way for the explosion of the Internet of Things. This concept enables the sharing of data between computing machines and objects of day-to-day. One of the areas placed under Internet of Things are the Vehicular Networks. However, the information generated individually for a vehicle has no large amount and does not contribute to an improvement in transit, once information has been isolated. This proposal presents the Infostructure, a system that has to facilitate the efforts and reduce costs for development of applications context-aware to high-level semantic for the scenario of Internet of Things, which allows you to manage, store and combine the data in order to generate broader context. To this end we present a reference architecture, which aims to show the major components of the Infostructure. Soon after a prototype is presented which is used to validate our work reaches the level of contextualization desired high level semantic as well as a performance evaluation, which aims to evaluate the behavior of the subsystem responsible for managing contextual information on a large amount of data. After statistical analysis is performed with the results obtained in the evaluation. Finally, the conclusions of the work and some problems such as no assurance as to the integrity of the sensory data coming Infostructure, and future work that takes into account the implementation of other modules so that we can conduct tests in real environments are presented.

Estudo de tecnologias domóticas e a sua aplicação em projectos

Actualmente a área da domótica (automação de casas e edifícios) encontra-se em franca expansão, com principal relevância nos países mais desenvolvidos, com um crescimento de mercado de mais de 10% ao ano. Existem inúmeras razoes para a crescente implantação da domótica em edifícios, entre as quais a maior eficiência energética, o aumento da segurança e a redução do custo de aquisição das tecnologias. No que diz respeito as habitações particulares, acrescenta-se essencialmente o aumento do conforto devido ao grau de automação trazido pela domótica. Apesar da domótica não ser uma área cientifico-tecnológica recente, a rápida evolução das tecnologias associadas, nomeadamente a nível das redes de comunicação com e sem fios, foi uma das razoes fundamentais para a elaboração desta Tese. Acresce o facto de o candidato estar actualmente envolvido profissionalmente na área, pelo qual esta Tese assume uma particular importância. Realizou-se um estudo comparativo das tecnologias de domótica mais relevantes, escolhidas quer pelas suas características técnicas quer pela sua implantação de mercado e potencial futuro - KNX/EIB, LonWorks, HomePlug, ZigBee e Z-Wave. Destas, comprovou-se que as duas primeiras são aquelas que, actualmente, tem maior adequabilidade para serem aplicadas em projectos de domótica. Foi por isso efectuado um estudo mais elaborado das tecnologias LonWorks e KNX/EIB, incluindo a forma pratica de instalação/programação, a elaboração de dois demonstradores e de dois projectos (de acordo com um caderno de encargos real), usando as duas tecnologias. Concluiu-se que a tecnologia LonWorks apresenta vantagens no que respeita a escalabilidade (dimensão) dos sistemas. Em termos futuros, prevê-se a necessidade da interoperabilidade entre os nos/redes cablados (tradicionais) com nos/redes sem fio, seguindo a tendência para os ambientes inteligentes (“ambient intelligence/assisted living”, “smart spaces”, “ubiquitous computing).

Selection Constructive based Hyper-heuristic for Dynamic Scheduling

A função de escalonamento desempenha um papel importante nos sistemas de produção. Os sistemas de escalonamento têm como objetivo gerar um plano de escalonamento que permite gerir de uma forma eficiente um conjunto de tarefas que necessitam de ser executadas no mesmo período de tempo pelos mesmos recursos. Contudo, adaptação dinâmica e otimização é uma necessidade crítica em sistemas de escalonamento, uma vez que as organizações de produção têm uma natureza dinâmica. Nestas organizações ocorrem distúrbios nas condições requisitos de trabalho regularmente e de forma inesperada. Alguns exemplos destes distúrbios são: surgimento de uma nova tarefa, cancelamento de uma tarefa, alteração na data de entrega, entre outros. Estes eventos dinâmicos devem ser tidos em conta, uma vez que podem influenciar o plano criado, tornando-o ineficiente. Portanto, ambientes de produção necessitam de resposta imediata para estes eventos, usando um método de reescalonamento em tempo real, para minimizar o efeito destes eventos dinâmicos no sistema de produção. Deste modo, os sistemas de escalonamento devem de uma forma automática e inteligente, ser capazes de adaptar o plano de escalonamento que a organização está a seguir aos eventos inesperados em tempo real. Esta dissertação aborda o problema de incorporar novas tarefas num plano de escalonamento já existente. Deste modo, é proposta uma abordagem de otimização – Hiper-heurística baseada em Seleção Construtiva para Escalonamento Dinâmico- para lidar com eventos dinâmicos que podem ocorrer num ambiente de produção, a fim de manter o plano de escalonamento, o mais robusto possível. Esta abordagem é inspirada em computação evolutiva e hiper-heurísticas. Do estudo computacional realizado foi possível concluir que o uso da hiper-heurística de seleção construtiva pode ser vantajoso na resolução de problemas de otimização de adaptação dinâmica.

Deep learning architecture for gesture recognition

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Sistema de climatización por suelo radiante coalimentado por energías renovables

Se presenta el sistema de climatización basado en suelo radiante coalimentado por fuentes de energía renovables, que es capaz de proporcionar calor o frío. Se ha modelado una instalación genérica, que ha sido particularizada e integrada en una vivienda-laboratorio de unos 54m2. El sistema está compuesto por placas termo-solares, calentador eléctrico, bomba de calor aire-agua, acumuladores, circuito de suelo radiante y fancoil. El sistema de control está basado en un autómata que integra sensores y actuadores de diversas tecnologías que permiten monitorizar el sistema, visualizar y gestionar la instalación de forma remota y realizar un control minimizando el gasto energético. El sistema de control es reactivo en tiempo real por lo que cada vez que sucede algún cambio en el entorno se desencadenas las acciones oportunas.

Representation of 2D objects with a topology preserving network

Comunicación presentada en el 2nd International Workshop on Pattern Recognition in Information Systems, Alicante, April, 2002.

Hand gesture recognition based on morphologic features

Comunicación presentada en el IX Simposium Nacional de Reconocimiento de Formas y Análisis de Imágenes, Benicàssim, Mayo, 2001.

Context-awareness privacy in data communications

Internet users consume online targeted advertising based on information collected about them and voluntarily share personal information in social networks. Sensor information and data from smart-phones is collected and used by applications, sometimes in unclear ways. As it happens today with smartphones, in the near future sensors will be shipped in all types of connected devices, enabling ubiquitous information gathering from the physical environment, enabling the vision of Ambient Intelligence. The value of gathered data, if not obvious, can be harnessed through data mining techniques and put to use by enabling personalized and tailored services as well as business intelligence practices, fueling the digital economy. However, the ever-expanding information gathering and use undermines the privacy conceptions of the past. Natural social practices of managing privacy in daily relations are overridden by socially-awkward communication tools, service providers struggle with security issues resulting in harmful data leaks, governments use mass surveillance techniques, the incentives of the digital economy threaten consumer privacy, and the advancement of consumergrade data-gathering technology enables new inter-personal abuses. A wide range of fields attempts to address technology-related privacy problems, however they vary immensely in terms of assumptions, scope and approach. Privacy of future use cases is typically handled vertically, instead of building upon previous work that can be re-contextualized, while current privacy problems are typically addressed per type in a more focused way. Because significant effort was required to make sense of the relations and structure of privacy-related work, this thesis attempts to transmit a structured view of it. It is multi-disciplinary - from cryptography to economics, including distributed systems and information theory - and addresses privacy issues of different natures. As existing work is framed and discussed, the contributions to the state-of-theart done in the scope of this thesis are presented. The contributions add to five distinct areas: 1) identity in distributed systems; 2) future context-aware services; 3) event-based context management; 4) low-latency information flow control; 5) high-dimensional dataset anonymity. Finally, having laid out such landscape of the privacy-preserving work, the current and future privacy challenges are discussed, considering not only technical but also socio-economic perspectives.

Incorporación de agentes inteligentes en ambientes de aprendizaje.

El resumen es copia del publicado con el artículo

Um Sistema de alertas inteligentes para ambientes de ensino na internet

A difusão da educação baseada na Web está trazendo uma série de mudanças nesta área. Uma dessas mudanças está na forma de como se avaliar as atividades dos alunos remotos, não só através de tarefas tradicionais como testes, mas verificando, em tempo-real, as ações dos alunos e assim possibilitando ao professor um acompanhamento mais completo das atividades dos estudantes. De acordo com os recursos computacionais existentes, a utilização de um Sistema de Alertas é a opção que melhor se adequa a estas finalidades, pois com este tipo de sistema é possível acompanhar as atividades dos alunos em cursos a distância. O objetivo deste trabalho é apresentar um Sistema de Alertas Inteligentes para apoio ao ensino, que detecta problemas nas atividades dos alunos em cursos na Web e realiza ações corretivas adequadas. Este sistema está parcialmente integrado ao ambiente Tapejara do Instituto de Informática da UFRGS – Sistemas Inteligentes de Ensino na Web - que consiste em um sistema de construção e acompanhamento de cursos disponibilizados via Internet. A principal característica do Sistema de Alertas Inteligentes é a busca de situações críticas como, por exemplo: aluno apresenta baixo desempenho nos exercícios, a estratégia de ensino não corresponde ao perfil do estudante, aluno não está comparecendo às atividades do curso, etc. Com isto, este sistema pode auxiliar o professor (tutor virtual) a ter um acompanhamento mais preciso sobre as atividades realizadas pelo estudante e assim, adaptar as aulas às características do aluno, sem, com isto, acarretar numa sobrecarga de trabalho.

Interação social entre agentes em ambientes de recursos limitados

Trabalho final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia

Aplicação de Internet of Things em casas inteligentes - Serviço Aplicacional

Engenharia Informática, Área de Especialização em Arquiteturas, Sistemas e Redes

Prédios inteligentes. Green buildings

Este artigo apresenta alguns dos benefícios e a aplicabilidade da automação predial e residencial, cuja denominação atual e Domótica. Esta tecnologia permite a integração dos serviços e tecnologias, aplicados a residências, escritórios, flats, apartamentos e casas com o propósito de automatizá-los buscando sempre como resultado principal um maior conforto, economia de energia eletrica, redução no consumo de recursos hídricos, segurança dos usuários e um gerenciamento mais centralizado e efetivo, integrando todas as soluções de automação. Serão apresentadas as varias classes de aplicação para a criação dos chamados “prédios inteligentes”, assim como as diversas tecnologias desenvolvidas para esta finalidade

Modelo neuro-evolutivo de coordenação adaptativa em ambientes dinâmicos

Em ambientes dinâmicos e complexos, a política ótima de coordenação não pode ser derivada analiticamente, mas, deve ser aprendida através da interação direta com o ambiente. Geralmente, utiliza-se aprendizado por reforço para prover coordenação em tais ambientes. Atualmente, neuro-evolução é um dos métodos de aprendizado por reforço mais proeminentes. Em vista disto, neste trabalho, é proposto um modelo de coordenação baseado em neuro-evolução. Mais detalhadamente, desenvolveu-se uma extensão do método neuro-evolutivo conhecido como Enforced Subpopulations (ESP). Na extensão desenvolvida, a rede neural que define o comportamento de cada agente é totalmente conectada. Adicionalmente, é permitido que o algoritmo encontre, em tempo de treinamento, a quantidade de neurônios que deve estar presente na camada oculta da rede neural de cada agente. Esta alteração, além de oferecer flexibilidade na definição da topologia da rede de cada agente e diminuir o tempo necessário para treinamento, permite também a constituição de grupos de agentes heterogêneos. Um ambiente de simulação foi desenvolvido e uma série de experimentos realizados com o objetivo de avaliar o modelo proposto e identificar quais os melhores valores para os diversos parâmetros do modelo. O modelo proposto foi aplicado no domínio das tarefas de perseguição-evasão.

Algoritmos inteligentes para auto-correção, auto-verificação e auto-validação de medidas em sensores

This work presents a set of intelligent algorithms with the purpose of correcting calibration errors in sensors and reducting the periodicity of their calibrations. Such algorithms were designed using Artificial Neural Networks due to its great capacity of learning, adaptation and function approximation. Two approaches willbe shown, the firstone uses Multilayer Perceptron Networks to approximate the many shapes of the calibration curve of a sensor which discalibrates in different time points. This approach requires the knowledge of the sensor s functioning time, but this information is not always available. To overcome this need, another approach using Recurrent Neural Networks was proposed. The Recurrent Neural Networks have a great capacity of learning the dynamics of a system to which it was trained, so they can learn the dynamics of a sensor s discalibration. Knowingthe sensor s functioning time or its discalibration dynamics, it is possible to determine how much a sensor is discalibrated and correct its measured value, providing then, a more exact measurement. The algorithms proposed in this work can be implemented in a Foundation Fieldbus industrial network environment, which has a good capacity of device programming through its function blocks, making it possible to have them applied to the measurement process