Titulo Estágio
2020_N23 Comportamentos preditivos na conectividade gerida (M2M) - Utilizar o conhecimento para levar o cliente a agir rumo à otimização de recursos na gestão da conetividade gerida.
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
IDI - Áreas Chave:Smart Living, IoT, Smart Cities & Smart Objects.
IoT (Internet Of Things) é já uma realidade, veio para ficar e para transformar a forma de vida da sociedade e em particular das empresas. Há muito ciente deste facto, a Altice Labs tem no seu portfólio o produto Smart2M – Gestão de Conetividade, contando com uma equipa de trabalho dedicada à sua evolução. Este produto é já a base tecnológica e funcional da plataforma de Gestão de Conectividade do Grupo Altice -"Global Connect" (https://www.ptempresas.pt/solucoes/iot/iot-connect), cujo lema é a gestão online e real time, centralizada, com autonomia, simplicidade e segurança.
É neste contexto que pretendemos incluir um módulo que, com base em modelos preditivos e deteção de padrões, permita aconselhar o cliente das ações a tomar para conseguir ultrapassar os desafios do dia-a-dia da gestão da conectividade, tirando partido de cada funcionalidade e rentabilizando os seus recursos.
Objetivo
Com este projeto pretende-se que, integrando a equipa de desenvolvimento do Smart2M da Altice Labs, se colabore na evolução do produto com vista à introdução de novas funcionalidades na área de previsão de comportamentos, de padrões de utilização, previsão de eventuais falhas evitáveis com alteração de configuração por parte do próprio cliente.
Pretende-se assim, dar ao cliente a autonomia necessária e a base de informação de que necessita para gerir da melhor forma os recursos de conetividade de que dispõe. Do ponto de vista do cliente trata-se de
evitar quebra de serviço por motivos da sua responsabilidade, evitar custos adicionais ou minimizar os custos através de uma gestão adequada dos recursos que o operador coloca à sua disposição para gerir de forma autónoma.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Familiarização com os conceitos envolvidos;
Estado da arte em machine learning
Estudo das funcionalidades da plataforma Smart2M
Estudo de algoritmos de predição e deteção de padrões;
Relatório Intercalar
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Definição de use cases;
Estudo da integração, ferramentas, arquitetura
Desenvolvimento de modelos para os use cases
• Compreensão dos dados
• Preparação dos dados
• Criação de modelos
• Avaliação dos modelos
Definição de requisitos
• Arquitetura e tecnologias
• Infraestrutura
• Modelo informação
Implementação módulos aplicacionais
Integração na solução
Validação e testes
Relatório Final
Condições
Integração de uma Bolsa de Investigação - Programa GENIUS /Inova-Ria - durante a realização do projeto de Dissertação - Integração numa equipa de I&D da Empresa Altice Labs .
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt ao cc Dra Regina Maia Sacchetti (963618710).
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
Processo de Selecção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS na qual fará parte o Orientador do protejo de forma a esclarecer a temática envolvida.
Tipologia de Bolsa: Bolsa de Investigação com o valor da Bolsa de 798€
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre licenciatura e mestrado);
• Indicação de áreas de interesse.
Tipologia da Bolsa: Bolsa de Investigação (Bolsa de Iniciação Científica).
Valor a Bolsa 798€ líquidos/Mês => empresa >= 3 dias/semana
Observações
Competências Chave Requeridas:Dinamismo, Gosto pelo conhecimento e sua aplicação, Espírito de equipa e Pró-atividade. Conhecimento linguagens de programação, conhecimento de conceitos, arquiteturas e tecnologias relacionadas com a área.
Referências Bibliográficas:http://www.alticelabs.com/en/network_control_service_platforms.html#m2m_iot
https://www.ptempresas.pt/solucoes/iot/iot-connect
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics.
https://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining
https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/machine-learning.htm
Responsáveis pela Orientação na Altice LAbs: Helena Margarida (lena@alticelabs.com) e Pedro Miguel Neves
Orientador
Pedro Miguel Neves
PCarv@alticelabs.com 📩