“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 13633
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Ciência da computação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - Campus Florestal |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Henrique de Souza Santana |
| Orientador | FABRICIO AGUIAR SILVA |
| Título | Cidades inteligentes: sensoriamento, análise e aplicações |
| Resumo | O conceito de cidades inteligentes se refere em geral ao uso amplo e sustentável da tecnologia no ambiente urbano, buscando melhorar a qualidade de vida dos cidadãos. Isso inclui uma comunicação intensiva de sensores, dispositivos móveis e outros componentes de infraestrutura, formando redes móveis. O surgimento desse tipo de rede trouxe à tona a necessidade de entender como essas entidades móveis se comportam e interagem. Além de desafios de utilização de recursos, há questões sobre a dinamicidade da rede e como tirar proveito de suas características para, por exemplo, estabelecer o roteamento para troca de mensagens: para onde os nós vão? Quais outros nós podem encontrar? Com que frequência? Uma possível abordagem é levar em conta o aspecto social do contato entre dispositivos, visto que são transportados por pessoas cujas rotinas e laços sociais criam tendências em seus encontros. Nossa proposta se pauta em analisar o comportamento dos nós da rede e dos contatos entre eles sob diferentes perspectivas. Na perspectiva social, buscamos entender as categorias distintas de laços entre os usuários da rede. Na perspectiva temporal, avaliamos a persistência e distribuição dos contatos ao longo do ano. E pela perspectiva espacial, procuramos investigar onde os contatos ocorrem e como os nós movem-se juntos. Temos por objetivo executar essas análises fazendo uso de conjuntos de dados coletados de dispositivos móveis. Escolhemos trabalhar principalmente com um trace de mobilidade do campus de Dartmouth, disponível publicamente e com características úteis, inclusive por já ter sido analisado em outro trabalho. Esse trabalho serve de base para nossa contribuição, visto que cobre a perspectiva social através da proposta e aplicação de um algoritmo capaz de classificar contatos em categorias sociais, o RECAST (Random rElationship ClASsifier sTrategy). Utilizamos os resultados já obtidos no trabalho do RECAST, expandindo suas métricas para abranger não apenas os contatos, mas também os usuários em si da rede, e ampliando a gama de informações que se pode extrair de um grande conjunto de dados como o analisado - 5196 usuários estabelecendo mais de 23 milhões de contatos ao longo de 12 meses -, de acordo com os critérios mencionados. Além disso, buscando dar início a futuras aplicações do conhecimento levantado, nos baseamos também no trabalho de um protocolo existente de roteamento em redes móveis, o SAMPLER. O desempenho do SAMPLER é avaliado em dois traces de mobilidade, um sintético e outro extraído de um campus universitário - o trace de NCCU, com 115 usuários, durante 15 dias. Simulamos então o protocolo no trace de NCCU e no de Dartmouth, comparando os resultados e levantando possíveis pontos de melhoria a partir de nossas análises sociais. Observamos por fim que a análise social tem forte influência na caracterização de uma rede móvel e que ainda há espaço de melhoria em protocolos já existentes. |
| Palavras-chave | cidades inteligentes, redes móveis, mobilidade |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
|---|