Propostas sem aluno

DEI - FCTUC
Gerado a 2021-11-28 10:01:25 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

2018_N32 Tecnologias e Plataforma IoT/M2M

Áreas de especialidade

Engenharia de Software

Sistemas de Informação

Local do Estágio

Aveiro

Enquadramento

A área de Smart Cities tem vindo a crescer neste últimos anos e prevê-se que cresça ainda mais no futuro próximo. O conceito de Smart City está associado à visão de um desenvolvimento concertado e sustentado que integra múltiplas tecnologias de comunicação e fontes de dados, de uma forma segura. O objetivo é, por um lado, melhorar a vida dos cidadãos disponibilizando-lhes serviços e informação que representem uma mais-valia para o seu dia-a-dia, ajudando-os a tomar as melhores decisões no que diz respeito às múltiplas valências da cidade (e.g. transportes, tráfego, energia), e por outro melhorar a qualidade e eficiência dos serviços prestados, reduzindo ao mesmo tempo os custos e os consumos. Em suma, pretende-se com as Smart Cities aproximar o cidadão da governança da cidade ajudando-o de uma forma sustentada. Para concretizar este objetivo as cidades precisam coletar informação e retirar valor dessa informação. O âmbito deste projeto é o desenvolvimento e evolução de uma plataforma de IoT/M2M capaz de coletar informação dos mais variados dispositivos (sensores e gateways) e gerir de forma eficiente a análise, a agregação e o histórico dessa informação.

Objetivo

Pretende-se com este projeto estudar as tecnologias Iot/M2M e desenvolver módulos que integrem uma plataforma de IoT/M2M.

Plano de Trabalhos - Semestre 1

Plano de trabalhos Semestre 1 (Tempo parcial 16h/s, no DEI para alunos de MDM)
R.1.1 Estudo de novas tecnologias e da plataforma Altice Labs smartIoT (i.e. Kafka, Prometheus, FLINK, Prometheus, etc.).
R.1.2 Integração dos dados disponíveis e das APIs dos Data Providers à medida que forem sendo disponibilizados (EDP, EMEL, CEIIA, etc.). Ajustes aos adaptadores e parsers desenvolvidos e desenvolvimento de novos se necessário.
R.1.3 Desenvolvimento de novo nível de data analytics e inferência; desenho e integração de novas ferramentas na plataforma SmartIoT.

Plano de Trabalhos - Semestre 2

Plano de trabalhos Semestre 2 (Tempo inteiro 40h/s)
R.1.4 Continuação do desenvolvimento de novo nível de data analytics, inferência e predição; desenho e integração de novas ferramentas na plataforma SmartIoT.
R.1.5 Gestão dos dados e definição de KPIs; desenvolvimento de ferramenta gráfica de configuração de KPIs e níveis de alerta
R.1.6 Preparação e operacionalização da primeira versão do demonstrador SmartCities no contexto do projeto H2020 Sharing Cities
R.1.7 Documentação
R.1.8 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

Co-Orientador:
Telma Mota - TELMA@ALTICELABS.COM


Aspetos inovadores:
Otimização do processo de aquisição e agregação de informação; modelos de dados genéricos e facilmente adaptáveis; escolha da melhor tecnologia para lidar com cada uma das função envolvidas no fluxo de informação (aquisição, agregação, análise - tempo real e batch, storage, etc.)

Ferramentas a utilizar :
Servidores de mensagens (e.g. ActiveMQ, RabbitMQ, NodeJS, Kafka, etc.), de routing (e.g. Apache CAMEL); real time processing vs. batch processing (e.g. Storm vs. Hadoop); bases de dados (e.g. PostgreSQL, Big data, etc.); APIs e modelos de dados (e.g. JSON, XML,...)

Referências bibliográficas:
* messaging servers
* messaging protocols
* big data

Orientador

Pedro Miguel Naia Neves
pedro-m-neves@alticelabs.com 📩