Auxílio à pesquisa 15/24536-2 - Internet das coisas - BV FAPESP
Aplicação de algoritmos de análise de decisão multi-critérios no contexto de Inter...
Processo: 15/24536-2
Pesquisador responsável: Antonio Alfredo Ferreira Loureiro
Beneficiário: Antonio Alfredo Ferreira Loureiro
Instituição-sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
Pesq. associados: Daniel Ludovico Guidoni ; Heitor Soares Ramos Filho ; Italo Fernando Scotá Cunha ; Leandro Aparecido Villas ; Leonardo Barbosa e Oliveira ; Thiago Henrique Silva
A Internet das Coisas (Internet of Things -- IoT) é a rede de objetos físicos ou ``coisas'' que possuem capacidade de processamento, sensoriamento e comunicação de dados, possibilitando a esses objetos coletar e trocar dados. A Internet das Coisas permite sensorear e controlar objetos remotamente através da infraestrutura existente da Internet, criando oportunidades para uma integração mais direta entre o mundo físico e sistemas computacionais, resultando em maior eficiência, precisão e benefícios econômicos, ambientais e sociais em diversas atividades humanas. IoT tem um amplo alcance, tocando os mais diversos segmentos das atividades humanas, afetando como trabalhamos e vivemos. No entanto, a ampla disponibilidade de dados não traz por si só um valor imediato. Precisamos transformar os diferentes tipos de dados em informação e conhecimento que possam ser úteis, dando origem a uma vasta gama de produtos, serviços e aplicações que serão disponibilizadas nos próximos anos. Para projetarmos serviços e aplicações para IoT devemos investigar problemas básicos como a análise e caracterização de dados, a fusão de dados heterogêneos e a localização e rastreamento de diferentes tipos de dados. Esta proposta trata exatamente disso: da investigação de problemas básicos para projetarmos serviços e aplicações para IoT. (AU)
BORGES, JOAO B.; RAMOS, HEITOR S.; MINI, RAQUEL A. F.; ROSSO, OSVALDO A.; FRERY, ALEJANDRO C.; LOUREIRO, ANTONIO A. F. Learning and distinguishing time series dynamics via ordinal patterns transition graphs. Applied Mathematics and Computation, v. 362, DEC 1 2019. Citações Web of Science: 0.
CELES, CLAYSON; BOUKERCHE, AZZEDINE; LOUREIRO, ANTONIO A. F. Crowd Management: A New Challenge for Urban Big Data Analytics. IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE, v. 57, n. 4, p. 20-25, APR 2019. Citações Web of Science: 0.
RETTORE, PAULO H.; MAIA, GUILHERME; VILLAS, LEANDRO A.; LOUREIRO, ANTONIO A. E. Vehicular Data Space: The Data Point of View. IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS AND TUTORIALS, v. 21, n. 3, p. 2392-2418, 2019. Citações Web of Science: 0.