E-poti: Cidades inteligentes: Um novo paradigma da sociedade do conhecimento

Universidade Federal de Alagoas

Cidades inteligentes:Um novo paradigma da sociedade do conhecimento

Andre L. L. [email protected]

Setembro de 2014

e-poti :: Cidades inteligentes Andre L. L. Aquino

[email protected]

Estrutura da apresentação

1 Introdução

2 Monitoramento inteligente de recursos naturais

3 Mobilidade inteligente

4 Prédios inteligentes - Perspectivas

5 Considerações finais


Introdução

Uma cidade inteligente...Utiliza a tecnologia de informação para levarinteratividade na infraestrutura da cidade e nos serviçospúblicos em geral.

Visa a acessibilidade e eficiência sob o ponto de vista doscidadãos.

Se compromete com o meio ambiente e com a suaherança histórica e cultural.

Deve ser equipada com as mais avançadas soluçõestecnológicas facilitando a interação do cidadão com oselementos urbanos.


Introdução

Elementos sociais que devem ser levados em consideração:Aumento da população mundial aliada à crescentemigração de áreas rurais para centros urbanos.

Estima-se que 70% da população mundial estaráconcentrada em áreas urbanas até 2050.

Escassez de recursos naturais, que compromete a ofertaglobal para a população mundial.

Problemas relacionados ao meio ambiente e às constantesmudanças climáticas observadas atualmente.


Introdução

Alguns desafiosMinimizar o consumo de recursos energéticos naturais, promover a

utilização de energias renováveis e reduzir a emissão de CO2.

Contribuição imediataO conceito de cidades inteligentes é uma ferramenta poderosa para

enfrentar essas mudanças.Visa gerir de forma eficiente a infraestrutura e os serviços

atendendo as necessidades da cidade e seus cidadãos.


Introdução

DefiniçãoUma cidade inteligente pode ser vista como a que utiliza a

tecnologia para melhorar sua a infraestrutura e serviços.Torna ossetores da administração, educação, saúde, segurança pública,

moradia e transporte mais inteligentes, interconectados e eficientes.

Tecnologias que fortalecem o sistema urbano em geral:Gestão do meio ambiente, por intermédio das redes de

sensores sem fio.Integração de veículos “inteligentes” que interagementre si compartilhando informações importantes.Utilização de dispositivos inteligentes viabilizando prédiosinteligentes.



1 Introdução






Monitoramento de recursos naturais

O que vem sendo feito?De forma artesanal/sofisticada efetuamos omonitoramento de poluentes e das condições climáticas.

LimitaçõesBaixa integraçãoDifícil acesso por parte da populaçãoUtilização de equipamentos/processos sofisticados e caros

Novas iniciativasUtilização de dispositivos baratos com poder de sensoriamento,processamento e comunicação. Tais dispositivos, trabalhando deforma cooperativa, são chamados de rede de sensores sem fio.



Redes de sensores sem fio

Representação do processo de monitoramento inteligente derecursos naturais

N V⇤ V V 0

D⇤ D D 0

-F

?R⇤

-S

?R

-

?R0

N denota o ambiente e o processo a ser medido. F é ofenômeno de interesse, com V⇤ seu domínio espaço-temporal.Temos S sensores produzindo V amostras. Assim, partindo deum conjunto de regras R tomamos decisões D.Os dados são processados por produzindo V 0. Assim, novasregras R 0 nos conduzem a tomar decisões D 0.




A sequencia N ! V⇤ ! V ! V 0 ! D 0 representa oprocessamento de dados com redes de sensores sem fio.

O estudo detalhado das aplicações com essas redes consistedas seguintes etapas:

Descrição do fenômeno

Deposição dos nós

Processamento dos dados

Reconstrução dos dados




Primeira etapa: Descrição do fenômeno.Como modelar fenômenos vs. dados sensoriados?

FENÔMENO�OBSERVADO FENÔMENO�SENSORIADO




Campos gaussianos podem ser utilizados para representarfenômenos naturais, como iluminação, umidade, temperaturaetc.

�

0|

0.1|

0.5|1

|5

|10

|0.1

|0.5

|1

|5

|10




Segunda etapa: Deposição dos sensores.Como modelar a distribuição dos sensores numa área deinteresse?Utilizar, por exemplo, um modelo baseado em processosestocásticos pontuais como o SSI Simple SequentialInhibition.

(a) ↵ = 0 (b) ↵ = 4 (c) ↵ = 8




Terceira etapa: Processamento dos dadosComo efetuar a amostragem dos dados mantendo suarepresentatividade?Utilizar algoritmos de amostragem de dados baseada emwavelets.

Dado original com evento

Amostras

Va

lore

s

0 50 100 150 200 250 300

26

.52

7.5

28

.52

9.5

0 20 40 60 80

26

.52

7.5

28

.52

9.5

1/4 dos dados originais

Amostras

Va

lore

s

coeficientes

estático




... aumentando a taxa de redução.




Quarta etapa: Reconstrução dos dados.Utilizar métodos de regressão, como o kriging.Utilizar métodos de aproximação, como o Voronoi.

20 40 60 80 100

20

40

60

80

10

0

x

y

20 40 60 80 100

20

40

60

80

10

0

x

y

20 40 60 80 100

20

40

60

80

10

0

xy



Aplicações

Projeto Great Duck Island: Monitora o comportamento dopássaro Storm Petrel.



Aplicações

Projeto ZebraNet: Utiliza colares sensores equipados com GPSem zebras da reserva Sweetwaters no Quênia.



1 Introdução






Mobilidade inteligente

MotivaçãoO transporte urbano é fundamental na sociedade de hoje.

Necessitamos nos mover para executar funções vitais ao avanço dasociedade.

LimitaçõesAs soluções de mobilidade urbana não formam um sistema

sustentável. Problemas causados por alterações climáticas, asemissões locais de poluentes, ruído, congestionamento e acidentes.

IniciativasOtimização nos serviços de localização. Instalação de pontos deacesso para veículos em centros urbanos. Serviços de assistência

aos motoristas. Detecção colaborativa de colisões.



Cada vez mais, aplicações que fazem uso das VANETs, doinglês Vehicular Ad-Hoc Networks, tornam-se presentes enecessárias ao dia-a-dia.

VANET é uma tecnologia que considera os veículos emmovimento como nós formando uma grande rede móvel.

IP camera

Sensors

Smart�phone

DowntownHighway Parking



Veículo “inteligente”Numa VANET, os veículos possuem um sistema embarcado compoder de sensoriamento, processamento e comunicação sem fio.

Dados sensoriadosCondições climáticas, informações sobre as condições doveículo, informações de fluxo ou localização.

ProcessamentoIdentificar congestionamentos, sinalizar uma pane noautomóvel ou calcular as melhores rotas.

ComunicaçãoTrocar informações sobre as condições do tráfego ouefetuar o roteamento de dados críticos e importantes.



Desenvolvimento de aplicações em VANETsO desejado é termos soluções reaproveitáveis e que contemplem as

camadas de hardware, infraestrutura de redes e aplicação.

Atividades necessárias para o desenvolvimento de aplicaçõesem VANETs

Caracterização da aplicação a ser desenvolvida

Modelos para dar suporte à aplicação.

Desenvolvimento da aplicação para usuários finais.



Caracterização de VANETs

Descrição do problemaQual o comportamento dos veículos de uma cidade, considerando

apenas suas velocidades?

ObjetivoMapear o comportamento global dos veículos emdiferentes cenários de tráfego.

Metodologia para análiseTratamento dos dados

Calculo da entropia e complexidade

Análise do plano entropia complexidade




Para o tratamento dos dados obtemos as velocidades,identificamos e removemos os outliers, efetuamos ainterpolação dos dados e obtemos as velocidades equidistantes.




A caracterização das velocidades é realizada considerando arelação entre sua complexidade, medida de organização doprocesso, e entropia, medida de incerteza do sistema.

Complexidade e entropia mínima (esquerda); complexidade minimae entropia máxima (direita).




As velocidades, em alguns casos, se comportam como ruídocolorido f �k .

0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

Normalized Shannon Entropy

Sta

tistic

al C

om

ple

xity

k=1

k=1.5

k=2

k=2.5

k=3 BeijingBorlangeMobile CenturyK−Noise

0.90 0.92 0.94 0.96 0.98 1.00

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

Normalized Shannon Entropy

Sta

tistic

al C

om

ple

xity

k=0.5

k=1

k=1.5

k=2 BeijingBorlangeMobile CenturyK−Noise



Modelos em VANETs

Descrição do problemaComo minimizar a instalação de pontos de disseminação nasavenidas maximizando a quantidade de carros alcançáveis?

ObjetivoMelhorar e facilitar a disseminação de informação na rede.

Metodologia para abordar o problemaFormulação do problema

Abordagem evolucionária

Análise de resultados



Modelos em VANETs

FormulaçãoPosicionar diferentes PDs com um raio de transmissão específico,

numa topologia de vias urbanas com várias interseções.O máximo de veículos devem receber a informação transmitida,

considerando o menor número de pontos de acesso.

Considerações efetuadasO PD é posicionado no cruzamento das vias.

É considerado o tempo mínimo necessário para o veículo,em contato com um PD, receber a informação comsucesso.

A transmissão não necessariamente precisa ser realizadapor um único PD.



Modelos em VANETs

Tradicionalmente são utilizadas abordagens baseadas emalgoritmos gulosos.

Uma abordagem com melhores resultados, consideraalgoritmos evolutivos.

Representação do Indivíduo direcionada ao problema.

Fitness do Indivíduo indicando, por exemplo, aporcentagem de veículos cobertos pela infraestrutura.

Inicialização da População considerando característicasespecíficas do problema.

. . .



Modelos em VANETs

Variação no número de pontos de acesso considerando a malhaviária da Suíça. Sumário da cobertura obtida ao fim dosexperimentos.

10 15 20 25

Zurich Melhor AG (%) 59.9603 73.3779 83.9360 91.0947Guloso 56.1232 68.2419 80.1635 87.8667

Winterthur Melhor AG (%) 81.2564 91.4052 96.6784 98.0704

Guloso 74.6870 85.9847 93.6441 95.9051

Baden Melhor AG (%) 85.4367 94.4464 98.7620 99.3982

Guloso 74.5272 92.5808 98.0227 99.2779

Baar Melhor AG (%) 72.3167 83.8295 92.5375 96.9421

Guloso 62.9101 78.0275 88.7404 93.7019

A abordagem evolutiva obteve, na média, ganhos maiores que 11pp.



Aplicações em VANETs

PremissaUtilizar a infraestrutura das VANETs para o desenvolvimento de

aplicações destinadas aos usuários finais.

Aplicações de segurançaAplicações voltadas para a segurança dos veículos nasestradas.

Aplicações finaisAplicações voltadas a serviços para o usuário.




Alerta de acidentesVisa alertar veículos sobre acidentes que ocorreram para que ocondutor aumente sua atenção. Acidentes podem ser evitadossinalizando que outros veículos estão vindo na mesma direção




Alerta em caso de tráfego lentoVisa alertar condutores sobre situação particulares do trânsito. Ocondutor é informado quando é necessário diminuir a velocidade.

Sugestões de rotas podem ser dadas durante a viagem.




Condução colaborativaOs semáforos se adaptam ao fluxo de veículos nas vias.




Vagas de estacionamentoO objetivo é informar sobre a disponibilidade de vagas emestacionamentos, ruas ou avenidas. Em alguns casos, o veículopode estacionar sozinho sem a necessidade da intervenção docondutor.



1 Introdução






Prédios inteligentes - Perspectivas

Construções inteligentesUma construção inteligente possui uma estrutura especial que

permite aos ocupantes controlá-la ou programá-la automaticamente

PremissaInteligente é viver bem, com economia, usufruindo todos os

recursos que a tecnologia atual e futura pode nos proporcionar

Recursos atuais disponíveisCalefação, ar condicionado, aquecimento de água,sistemas de segurança e controle, iluminação, comandosde máquinas, forno, banheira, computadores, som e TV

Sonho de consumoComandar todos estes apetrechos à distância ou comantecedência, observando os princípios de economia


Prédios inteligentes - Perspectivas

Efeitos das construções inteligentes e adaptativasCriar cenários diferenciados com iluminação alternadaRegar o jardimAcionar o fornoAcessar as câmeras de sua casa via celularLigar a televisão sozinha no seu programa prediletoDeixar os ambientes na temperatura ideal

Construções inteligentesPode parecer sofisticação futurista, mas já está em nossas mãos!

Vídeo - Um dia de vidro!



1 Introdução






Considerações finais

Conclusões

Pontos de partida para a concepção uma cidade inteligente:Monitoramento inteligente de recursos naturais:

Representação dos fenômenos.Mecanismo para o processamento dos dados monitorados.

Mobilidade inteligente:Preocupação com a infraestrutura para acesso ainformações por parte dos veículos.Troca de informações e experiências sobre o trânsito.

Prédios inteligentes:Elementos que podem ser utilizados para melhorar oconforto doméstico.Tecnologias utilizadas e necessárias.



Quem somos?

SensorNet-UFAL tem por objetivo desenvolver pesquisa de altonível em redes de sensores sem fio.

Sediado no LaCCAN :: CPMAT :: UFAL.Atualmente temos o financiamento da FAPEAL e CNPq.

Smart-CPMAT: Configurando edifícios inteligentes com redesde sensores sem fio (PRONEM)Monitoramento Não-Intrusivo de Carga Elétrica e Identificaçãode Consumidores Individuais (CT-Energ)

Mais informações:http://sites.google.com/site/sensornetufal/

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Quem somos?

Colaboradores internacionaisProf. Marco Fiori - ItáliaProf. Joel Rodrigues, UBI - PortugalProf. Alexandre Mendes, UoN - AustraliaProf. Osvaldo Anibal Rosso, UBA - Argentina

Colaboradores nacionais do SensorNet-UFALProf. Alejandro César Frery Orgambide (IC - UFAL)Profa. Eliana Silva Almeida (IC - UFAL)Prof. Heitor S. Ramos (IC - UFAL)Prof. Leonardo Pereira Viana (IC - UFAL)Prof. Mst David Henrique Lima (IFAL - AL)Prof. Joubert de Castro Lima (DECOM - UFOP)Prof. Ricardo Augusto Rabelo Oliveira (DECOM - UFOP)Prof. Antônio Alfredo Loureiro (DCC - UFMG)Dr. João Guilherme Maia de Menezes (PostDoc DCC - UFMG)Prof. Eduardo Freire Nakamura (FUCAPI/UFAM - AM)Prof. Carlos Maurício Figueiredo (FUCAPI - AM)Prof. Eduardo Cerqueira (UFPA - PA)Prof. Augusto Venâncio Neto (DIMAP - UFRN)



Quem somos?

O que temos de melhor, nossos alunos!Mst. Evellyn Cavalcante (Bolsista DTI)Mst. Phellippe Samer (Bolsista DTI)Mst. Tamer Cavalcanti (Bolsista DTI)Eng. Charles Baudouin Akono (Bolsista DTI)

Clóvis Gabriel Melo do Nascimento (PIBIT - UFAL)Christopher Freitas (PIBIT - UFAL)David Firmino Silva (PIBIT - UFAL)Jessica da Silva Mora (PIBIC - UFAL)Israel Loureiro Cavalcante Vasconcelos (PIBIC - UFAL)


Obrigado!!!

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