Titulo Estágio
2016_N32 Tecnologias e Plataforma IoT/M2M
Áreas de especialidade
Comunicações, Serviços e Infraestruturas
Engenharia de Software
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 uma 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.
Objetivo
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.
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.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
T1 - Análise das tecnologias e ferramentas utilizadas em plataformas IoT/M2M.
T2 - Seleção dos módulos que precisam de atualização e/ou desenvolvimento.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
T3 - Implementação dos módulos selecionados (módulos em vista: big data e data analytics, complex event processing, device managment,...).
T4 - Teste e análise de resultados; afinação em função dos resultados obtidos.
T5 - Elaboração de relatório final.
Condições
O aluno será acompanhado internamente por uma equipa de I&D;
Durante a 2º Fase será atribuida Bolsa ao aluno
Observações
Competências Chave requeridas:
Conhecimentos de algoritmos de inferência, predição e recomendação.
Domínio nas áreas de data analytics e machine learning.
Bons conhecimentos de SW (Java, Linux, JBoSS, Tomcat)
Os alunos interessados deverão enviar CV para regina@inova-ria.pt
Orientador
Doutoramento - Francisco Fontes
PCarv@alticelabs.com 📩