Titulo Estágio
2018_N28 Dados - Padrões, Inferência e Predição
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Sistemas de Informação
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
O mundo da Internet em geral e da Internet das coisas (IoT – Internet of Things) em particular tem crescido nos últimos anos e prevê-se que venha a crescer muito mais nos próximos tempos. A informação disponibilizada pelas pessoas e pelos dispositivos é cada vez maior, mas nem sempre representa valor para quem a consulta ou utiliza. A informação “raw” tem de facto um valor relativo se considerarmos que é muita e normalmente sem valor contextual. Um simples caso de uma temperatura pode representar bem ou mal estar para a pessoa dependendo da humidade, da precipitação, do historial da própria pessoa, do seu gosto, resistência pessoal, etc. Deste modo, para acrescentar valor é importante correlacionar informação, consultar históricos, inferir para depois poder prever ou recomendar o que é mais adequado.
Os dados “raw” são atualmente recolhidos de múltiplas fontes (dispositivos móveis, sensores, gateways, TVbox, redes sociais, etc.); o desafio está em processar e correlacionar toda esta informação de forma a retirar valor.
No âmbito deste projeto iremos identificar, analisar e implementar mecanismos/algoritmos que permitam o processamento, correlação, inferência e predição, em função de cenários concretos de utilização IoT/M2M (e.g. MEO, sensores).
Objetivo
Pretende-se com este projeto identificar, avaliar e implementar mecanismos de identificação de padrões, inferência e predição em tempo quase-real
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1ª fase:
1 - Análise dos dados recolhidos (disponibilizados à priori) e construção de cenários realistas que possam ser usados para validar os resultados finais do projeto.
2 – Seleção e aplicação de ferramentas de data analytics para obtenção de resultados estatísticos e padrões.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
2ª fase:
3 – Seleção e afinação de algoritmos de inferência e predição adotando técnicas de machine learning.
4 - Teste e análise de resultados; afinação em função dos resultados obtidos.
5 - Elaboração de relatório final
Condições
Integrado na Bolsa de Investigação da Inova-Ria - Programa GENIUS - Integração numa equipa de I&D
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre licenciatura e mestrado);
• Indicação deáreas de interesse.
Processo de Selecção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS na qual fará parte o Orientador do projeto.
Observações
Orientador Projeto:
Telma Mota - TELMA@ALTICELABS.COM
Aspetos inovadores:
Aplicação e afinação dos algoritmos a casos/dados reais IoT/M2M;
Ferramentas a utilizar :
Ferramentas de data analytics e algoritmos de machine learning.
Referências bibliográficas:
* machine learning
* data analytics
Orientador
Pedro Miguel Naia Neves
pedro-m-neves@alticelabs.com 📩