Titulo Estágio
Detecção de Eventos através de Padrões Comunicacionais
Área Tecnológica
Inteligência Artificial
Local do Estágio
DEI - Laboratório de Inteligência Artificial
Enquadramento
Hoje em dia, aumentar a eficiência das redes de comunicações móveis através de uma boa gestão de recursos é fundamental. Dentro desta óptica, é importante ajudar o gestor de rede fornecendo-lhe informação relevante para que a tomada de decisões seja o mais assertiva possível. O principal objectivo deste projecto é o desenvolvimento de tecnologia que permita fornecer informação de forma a gerir com mais eficiência os muitos recursos existentes numa rede móvel. No entanto, uma das características desta área é a grande quantidade de dados disponíveis a necessitar de análise. Existe uma área recente que tem como objectivo lidar com a quantidade de informação numa escala massiva, que se designa por Big Data. Esta área pretende estudar e desenvolver mecanismos para o armazenamento, análise e pesquisa de grandes quantidades de informação.
O principal objectivo desta proposta é o estudo e desenvolvimento de tecnologias que permitam fazer a detecção de situações anómalas numa rede móvel em tempo real e tentar interpretá-las semanticamente à luz de eventos naturais ou humanos, usando para isso informação de comunicações, por exemplo: informação da rede móvel (CDRs ou informação de handover de estações base), e informação de tweets e outras redes sociais. No final do projeto pretendemos ter um caso de uso implementado com base na tecnologia a desenvolver. Este caso de uso deve servir para ilustrar a utilidade deste tipo de tecnologias.
Objetivo
No âmbito desta proposta pretendemos desenvolver um protótipo que implemente um caso de uso para a área da detecção, em tempo real, de situações anómalas numa rede móvel e que possa alertar o gestor da rede, também em tempo real. Para isso, vamos desenvolver algoritmos e tecnologia que permitam a gestão de notificações úteis para o gestor de rede, tudo isto numa lógica de gestão da rede móvel. A ideia principal é que, através da análise dos posts georreferenciados (usando text mining) e da análise dos padrões da informação da rede móvel (usando data mining) seja possível, por um lado identificar situações anómalas na rede, e por outro, classificar essas situações com informação sobre quais as causas e suas características. Essa informação é posteriormente enviada para o gestor da rede que pode usá-la no planeamento e na gestão dos recursos da rede. A título de exemplo, actualmente há sistemas da PT Inovação que mostram de forma georreferenciada elementos de rede contextualizados com indicadores de desempenho/qualidade; alarmes abertos; ttks associados. O que se propõe neste projecto permitirá enriquecer esse contexto com informação semântica decorrente de eventos naturais ou outros quaisquer eventos, identificados através da análise da informação existente em redes sociais e que podem ajudar a identificar e explicar situações anómalas na rede.
A abordagem técnica pensada para o projeto passa por duas grandes tarefas: identificação de situações anómalas nos elementos da rede móvel; e classificação semântica da informação associada a essas situações.
Para a primeira tarefa – Identificação de Situações Anómalas – estão pensadas as seguintes fases:
- Seleção e Aquisição de Dados da Rede Móvel.
- Preparação e limpeza dos dados.
- Análise de Dados usando algoritmos de Data Mining para análise de dados de rede (uso de técnicas de Inteligência Artificial, por exemplo Redes Neuronais, Algoritmos Genéticos, Swarm Intelligence, SVM, etc.). Aqui pretende-se criar indicadores de previsão e de estado.
Para a segunda tarefa macro – classificação semântica da informação – estão pensadas as seguintes fases:
- Seleção e Aquisição de Dados das Redes Sociais.
- Preparação e limpeza dos dados.
- Análise de Dados com algoritmos de Text Mining para análise dos dados de Redes Sociais (uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural).
Combinação das duas análises anteriores de forma a gerar informação que caracterize a situação anómala da rede. Para isto será necessário ter informação georreferenciada para se poder decidir se a informação é relevante ou não.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
– Estudo Bibliográfico [Set – Out];
– Seleção, Aquisição e Pré-Processamento de Dados de Rede [Set – Out];
– Análise dos Dados de Rede [Nov – Dez];
– Seleção, Aquisição e Pré-Processamento de Dados das Redes Sociais [Nov – Dez];
– Escrita da Proposta de Tese [Jan].
Plano de Trabalhos - Semestre 2
– Análise dos Dados das Redes Sociais [Fev – Mar];
– Combinação das Análises dos dois tipos de Dados [Abr – Mai];
– Implementação do protótipo [Mai – Jun];
– Experimentação do Protótipo [Jun];
– Relatório final [Jul].
Condições
Este estágio é desenvolvido em colaboração com a PT Inovação e tem uma bolsa de inicio à investigação.
Orientador
Paulo Gomes
pgomes@dei.uc.pt 📩