Título: Predição de casos de arboviroses na cidade de Fortaleza-CE utilizando internet das coisas e aprendizado de máquina
Informações úteis extraídas de dados brutos geradas por dispositivos de Internet das Coisas podem impactar positivamente na tomada de decisões em instituições públicas ou privadas. Na área da saúde, por exemplo, pode-se prever epidemias ou surtos. O objetivo deste trabalho é utilizar uma plataforma IoT e técnicas de aprendizado de máquina dentro do escopo de cidades inteligentes, utilizando a cidade de Fortaleza-CE como estudo de caso. Este trabalho propõe uma aplicação Back-End que faz predição de casos de arboviroses com base em dados meteorológicos obtidos do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e o quantitativo de casos de dengue adquirido do SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação), que são recebidos em um Middleware de IoT chamado dojot. Um estudo utilizando o coeficiente de correlação de Pearson foi realizado para selecionar variáveis relacionadas ao alvo. A partir desta seleção de dados foi feita uma comparação de modelos de aprendizado de máquina que possibilitou predizer casos de dengue para a 5ª semana à frente no futuro com erro médio absoluto MAE de 105 e coeficiente de determinação R² de 87, levando em consideração o melhor modelo treinado e testado. Desta forma, o quantitativo de casos preditos pelo módulo de aprendizado de máquina é enviado de volta para a plataforma dojot em forma de notificação.
Prof. Dr. Emanuel Bezerra Rodrigues (MDCC/UFC) - Orientador
Prof. Dr. Miguel Franklin de Castro (MDCC/UFC)
Prof. Dr. Paulo Antonio Leal Rêgo (MDCC/UFC)
Prof. Dr. Antonio Mauro Barbosa de Oliveira (IFCE)
Última atualização (Ter, 27 de Abril de 2021 13:18)
Título: ViSCo (View, Scan, and Control it): Uso de visão computacional para descoberta de serviços em ambientes residenciais inteligentes
O número de objetos do cotidiano (e.g., lâmpadas, portas e TVs) conectados à Internet está em ascensão e já ultrapassou 20 bilhões de dispositivos. Alguns desses objetos oferecem interfaces de interação/invocação remota (por exemplo, MQTT, CoAP e REST), permitindo que os usuários procurem e controlem esses dispositivos por meio de aplicativos ou pelo navegador Web. No entanto, um passo inicial de configuração ainda é necessário para a conexão a esses objetos inteligentes. Por exemplo, um aplicativo móvel de controle usa um mecanismo de descoberta de serviço da rede (e.g., UPnP) para encontrar os dispositivos. Normalmente, um protocolo de descoberta de serviço é limitado a listar todos os dispositivos que estão dentro do alcance da rede e que respondem a esse protocolo. Com um grande número de dispositivos, as interfaces de pesquisa tendem a sofrer com a sobrecarga de informações em seus resultados, isto é, se o usuário listar os dispositivos da rede, poderá receber um número muito grande de dispositivos. Neste trabalho, estendemos o mecanismo de descoberta de serviço da plataforma openHAB Smart Home. Em nossa abordagem, chamada ViSCo (View, Scan e Control it), o foco é agregar o campo de visão do usuário, capturado pela câmera de seu smartphone, como um filtro inteligente de busca de objetos. Nossa abordagem busca o objeto de interesse combinando informações obtidas por meio de algoritmos de visão computacional ao resultado do mecanismo de descoberta de serviço do openHAB. Com a abordagem, pretende-se diminuir o número de objetos devolvidos ao usuário final e oferecer uma nova forma de pesquisar e controlar dispositivos inteligentes. Uma prova de conceito do ViSCo foi implementada estendendo o aplicativo móvel do openHAB de forma a permitir o reconhecimento, a visualização e controle dos objetos configurados na plataforma (e.g., uma Smart TV). A solução final foi testada por 16 usuários, remotamente, em um ambiente com dispositivos virtuais. Os usuários experimentaram o ViSCo para encontrar estes dispositivos apontando para objetos reais em suas casas. Após a experiência, os usuários responderam a uma pesquisa da Escala de Usabilidade do Sistema (do inglês, System Usability Scale - SUS) sobre o ViSCo e os resultados mostraram um bom nível de aceitação, com pontuação média de 84,84 do SUS.
Prof. Dr. Windson Viana de Carvalho (MDCC/UFC) - Orientador
Prof. Dr. José Gilvan Rodrigues Maia (UFC) - Coorientador
Prof. Dr. Marcio Espíndola Freire Maia (UFC)
Prof. Dr. Fernando Antonio Mota Trinta (MDCC/UFC)
Prof. Dr. Kiev Santos da Gama (UFPE)
Última atualização (Ter, 27 de Abril de 2021 12:50)
Seg, 26 de Abril de 2021 15:02 | Escrito por Secretaria MDCC | | |
Título: S-VIDIA - A Visual Analytics Approach to Facilitate Diagnosing Spatial Interpolation Models
A partir do desenvolvimento de modelos de aprendizagem de máquina baseados em redes neurais profundas, tornou-se necessário cada vez mais o uso de ferramentas que auxiliem os analistas no diagnóstico, construção e refinamento desses modelos. No caso de modelos espaciais de predição, normalmente, tais modelos geram uma lista de pontos associados a valores de métricas. Investigar esses resultados espacialmente ou compará-los com outros modelos, em diferentes níveis de granularidade, ainda constitui um desafio para os analistas que desejam compreender e refinar seus modelos. Para resolver esse problema, propõe-se uma ferramenta de visualização analítica, agnóstica a modelos, que facilita a investigação e a comparação de modelos espaciais, em diferentes granularidades, utilizando técnicas de visualização interativas. A ferramenta foi construída com a colaboração de especialistas que a avaliaram na construção de um modelo espacial para predição de preços de imóveis.
Prof.ª Dr.ª Emanuele Marques dos Santos (Orientadora - MDCC/UFC)
Prof. Dr. João Paulo Pordeus Gomes (MDCC/UFC)
Prof. Dr. George Allan Menezes Gomes (UFC)
Prof. Dr. Luciano Andrade Barbosa (UFPE)
Última atualização (Ter, 27 de Abril de 2021 11:59)
SELEÇÃO 2021 - Resultado Definitivo
Sex, 26 de Março de 2021 16:58 | Escrito por Administrator | | |
A coordenação do MDCC publica o resultado definitivo do processo seletivo para os cursos de Mestrado e Doutorado 2021, neste dia 26 de março de 2021.