Titulo Estágio
Aumente o QI do seu smartphone: mobilidade ao serviço da segurança na estrada
Áreas de especialidade
Comunicações, Serviços e Infraestruturas
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Sentilant-Consultoria e Inovação Lda
Enquadramento
A telemática baseada em dispositivos e aplicações móveis está na ordem do dia, sendo possível utilizar o poder computacional e sensorial dos smartphones para fazer muito mais do que atender chamadas ou consultar o Facebook. Sentilant, uma empresa spin-off do DEI, estuda atualmente formas inovadoras e disruptivas de utilizar estes dispositivos para ajudar os condutores de veículos automóveis a conduzir de forma mais segura e económica. Para além da utilização combinada dos valores dos vários sensores do dispositivo, verificamos existir um enorme potencial na aplicação de técnicas de machine learning para adaptar e evoluir de forma mais precisa algoritmos de caracterização e deteção de eventos de condução, um fator importante para aumentar a utilidade do feedback transmitido por este tipo de aplicações. Com o presente Estágio, a empresa pretende integrar e avaliar técnicas de machine learning para desenvolvimento de modelos com aplicação na área de smart driving.
Objetivo
O objetivo final do Estágio será o de validar e disponibilizar, no contexto de uma nova versão da aplicação Drivian, modelos criados através de técnicas de machine learning para caracterizar hábitos de condução e detetar eventos de condução. Em maior detalhe, os objetivos do trabalho a desenvolver serão os seguintes:
• Estudo do estado da arte relativo a técnicas de machine learning apropriadas à caracterização da condução e deteção de eventos.
• Definição de requisitos para a nível da integração com a tecnologia Drivian.
• Desenvolvimento e validação das técnicas selecionadas, com contexto do SDK de condução do Drivian ou de um API de serviços.
• Disponibilização da nova versão da aplicação Drivian aplicação nas lojas de aplicações (Apple App Store e Google Play).
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Durante o primeiro semestre o estagiário deverá efetuar um estudo e avaliação das técnicas de machine learning apropriadas para a criação de modelos a aplicar ambientes iOS e Android, bem como estudar a arquitetura cloud e mobile da plataforma Drivian, no contexto da qual os mecanismos de integração serão implementados. Os principais objetivos do primeiro semestre são os seguintes:
1. Estudo do estado da arte de técnicas de machine learning adequadas à criação de modelos de caracterização de hábitos de condução e eventos de condução, apropriados a ambientes de computação móvel e à área do smart driving.
2. Estudo da arquitetura Drivian (componentes aplicacionais em cloud) e componente mobile.
3. Definição de requisitos para a integração dos modelos e algoritmos desenvolvidos na tecnologia Drivian.
4. Elaboração da documentação e relatório intermédio de estágio.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Durante o segundo semestre o estagiário irá aplicar e avaliar técnicas de machine learning no contexto da tecnologia Drivian. Em particular, os principais objetivos do segundo semestre são os seguintes:
1. Preparação e seleção de dados de telemetria de condução.
2. Desenvolvimento e avaliação dos modelos e algoritmos através das técnicas selecionadas no decurso do primeiro semestre na aplicação Drivian.
3. Avaliação e validação dos algoritmos desenvolvidos em ambientes simulados e reais.
4. Disponibilização dos novos modelos e algoritmos no contexto de uma nova versão da aplicação Drivian nas App Stores (Apple App Store e Google Play).
5. Elaboração da documentação (em cada uma das fases) e relatório final de estágio.
Condições
O aluno irá desenvolver o seu trabalho integrado na equipa de desenvolvimento da empresa Sentilant, situada na Incubadora de empresas do Instituto Pedro Nunes em Coimbra.
O aluno disporá de um local de trabalho fixo bem como de todos os recursos necessários ao desenvolvimento das suas atividades. Restantes condições poderão ser discutidas e negociadas com os candidatos interessados em apostar no presente estágio.
Orientador
António Jorge da Costa Granjal
jgranjal@dei.uc.pt 📩