Inteligentes: Cidades e Recursos Naturais

Universidade Federal de Alagoas
Cidades inteligentes:
Um novo paradigma da sociedade do conhecimento
Andre L. L. Aquino
alla@ic.ufal.br
Setembro de 2014
e-poti :: Cidades inteligentes Andre L. L. Aquino

Estrutura da apresentação
1 Introdução
2 Monitoramento inteligente de recursos naturais
3 Mobilidade inteligente
4 Prédios inteligentes - Perspectivas
5 Considerações finais

Introdução
Uma cidade inteligente...
Utiliza a tecnologia de informação para levar
interatividade na infraestrutura da cidade e nos serviços
públicos em geral.
Visa a acessibilidade e eficiência sob o ponto de vista dos
cidadãos.
Se compromete com o meio ambiente e com a sua
herança histórica e cultural.
Deve ser equipada com as mais avançadas soluções
tecnológicas facilitando a interação do cidadão com os
elementos urbanos.

Introdução
Elementos sociais que devem ser levados em consideração:
Aumento da população mundial aliada à crescente
migração de áreas rurais para centros urbanos.
Estima-se que 70% da população mundial estará
concentrada em áreas urbanas até 2050.
Escassez de recursos naturais, que compromete a oferta
global para a população mundial.
Problemas relacionados ao meio ambiente e às constantes
mudanças climáticas observadas atualmente.

Introdução
Alguns desafios
Minimizar o consumo de recursos energéticos naturais, promover a
utilização de energias renováveis e reduzir a emissão de CO2.
Contribuição imediata
O conceito de cidades inteligentes é uma ferramenta poderosa para
enfrentar essas mudanças.
Visa gerir de forma eficiente a infraestrutura e os serviços
atendendo as necessidades da cidade e seus cidadãos.

Introdução
Definição
Uma cidade inteligente pode ser vista como a que utiliza a
tecnologia para melhorar sua a infraestrutura e serviços.Torna os
setores da administração, educação, saúde, segurança pública,
moradia e transporte mais inteligentes, interconectados e eficientes.
Tecnologias que fortalecem o sistema urbano em geral:
Gestão do meio ambiente, por intermédio das redes de
sensores sem fio.
Integração de veículos “inteligentes” que interagem
entre si compartilhando informações importantes.
Utilização de dispositivos inteligentes viabilizando prédios
inteligentes.

Monitoramento de recursos naturais
O que vem sendo feito?
De forma artesanal/sofisticada efetuamos o
monitoramento de poluentes e das condições climáticas.
Limitações
Baixa integração
Difícil acesso por parte da população
Utilização de equipamentos/processos sofisticados e caros
Novas iniciativas
Utilização de dispositivos baratos com poder de sensoriamento,
processamento e comunicação. Tais dispositivos, trabalhando de
forma cooperativa, são chamados de rede de sensores sem fio.

Redes de sensores sem fio
Representação do processo de monitoramento inteligente de
recursos naturais
N V⇤ V V0
D⇤ D D0
F-
?
R⇤
S-
?
R
-
?
R0
N denota o ambiente e o processo a ser medido. F é o
fenômeno de interesse, com V⇤ seu domínio espaço-temporal.
Temos S sensores produzindo V amostras. Assim, partindo de
um conjunto de regras R tomamos decisões D.
Os dados são processados por produzindo V0. Assim, novas
regras R0 nos conduzem a tomar decisões D0.

A sequencia N !V⇤ !V !V0 ! D0 representa o
processamento de dados com redes de sensores sem fio.
O estudo detalhado das aplicações com essas redes consiste
das seguintes etapas:
Descrição do fenômeno
Deposição dos nós
Processamento dos dados
Reconstrução dos dados

Primeira etapa: Descrição do fenômeno.
Como modelar fenômenos vs. dados sensoriados?
FENÔMENOOBSERVADO FENÔMENOSENSORIADO

Campos gaussianos podem ser utilizados para representar
fenômenos naturais, como iluminação, umidade, temperatura
etc.
!

|
0.5
|
0.1
0
|
0.1
|
0.5
|1
|5
|
10
|
1
|
5
|
10

Segunda etapa: Deposição dos sensores.
Como modelar a distribuição dos sensores numa área de
interesse?
Utilizar, por exemplo, um modelo baseado em processos
estocásticos pontuais como o SSI Simple Sequential
Inhibition.
(a) ↵ = 0 (b) ↵ = 4 (c) ↵ = 8

Terceira etapa: Processamento dos dados
Como efetuar a amostragem dos dados mantendo sua
representatividade?
Utilizar algoritmos de amostragem de dados baseada em
wavelets.
Dado original com evento
Amostras
Valores
0 50 100 150 200 250 300
26.5 27.5 28.5 29.5
0 20 40 60 80
26.5 27.5 28.5 29.5
1/4 dos dados originais
Amostras
Valores
coeficientes
estático

... aumentando a taxa de redução.

Quarta etapa: Reconstrução dos dados.
Utilizar métodos de regressão, como o kriging.
Utilizar métodos de aproximação, como o Voronoi.
20 40 60 80 100 x
20 40 60 80 100
y
20 40 60 80 100
20 40 60 80 100
x
y
20 40 60 80 100
20 40 60 80 100
x
y

Aplicações
Projeto Great Duck Island: Monitora o comportamento do
pássaro Storm Petrel.

Aplicações
Projeto ZebraNet: Utiliza colares sensores equipados com GPS
em zebras da reserva Sweetwaters no Quênia.

Mobilidade inteligente
Motivação
O transporte urbano é fundamental na sociedade de hoje.
Necessitamos nos mover para executar funções vitais ao avanço da
sociedade.

Motivação
sociedade.
Limitações
As soluções de mobilidade urbana não formam um sistema
sustentável. Problemas causados por alterações climáticas, as
emissões locais de poluentes, ruído, congestionamento e acidentes.

Motivação
sociedade.
Limitações
As soluções de mobilidade urbana não formam um sistema
sustentável. Problemas causados por alterações climáticas, as
emissões locais de poluentes, ruído, congestionamento e acidentes.
Iniciativas
Otimização nos serviços de localização. Instalação de pontos de
acesso para veículos em centros urbanos. Serviços de assistência
aos motoristas. Detecção colaborativa de colisões.

Cada vez mais, aplicações que fazem uso das VANETs, do
inglês Vehicular Ad-Hoc Networks, tornam-se presentes e
necessárias ao dia-a-dia.
VANET é uma tecnologia que considera os veículos em
movimento como nós formando uma grande rede móvel.
Smartphone
IP camera
Sensors
Highway Downtown Parking

Veículo “inteligente”
Numa VANET, os veículos possuem um sistema embarcado com
poder de sensoriamento, processamento e comunicação sem fio.
Dados sensoriados
Condições climáticas, informações sobre as condições do
veículo, informações de fluxo ou localização.
Processamento
Identificar congestionamentos, sinalizar uma pane no
automóvel ou calcular as melhores rotas.
Comunicação
Trocar informações sobre as condições do tráfego ou
efetuar o roteamento de dados críticos e importantes.

Desenvolvimento de aplicações em VANETs
O desejado é termos soluções reaproveitáveis e que contemplem as
camadas de hardware, infraestrutura de redes e aplicação.
Atividades necessárias para o desenvolvimento de aplicações
em VANETs
Caracterização da aplicação a ser desenvolvida
Modelos para dar suporte à aplicação.
Desenvolvimento da aplicação para usuários finais.

Caracterização de VANETs
Descrição do problema
Qual o comportamento dos veículos de uma cidade, considerando
apenas suas velocidades?
Objetivo
Mapear o comportamento global dos veículos em
diferentes cenários de tráfego.
Metodologia para análise
Tratamento dos dados
Calculo da entropia e complexidade
Análise do plano entropia complexidade

Para o tratamento dos dados obtemos as velocidades,
identificamos e removemos os outliers, efetuamos a
interpolação dos dados e obtemos as velocidades equidistantes.

A caracterização das velocidades é realizada considerando a
relação entre sua complexidade, medida de organização do
processo, e entropia, medida de incerteza do sistema.
Complexidade e entropia mínima (esquerda); complexidade minima
e entropia máxima (direita).

As velocidades, em alguns casos, se comportam como ruído
colorido f −k .
k=1.5
k=3 Beijing
0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
Normalized Shannon Entropy
Statistical Complexity
k=1
k=2
k=2.5
Borlange
Mobile Century
K−Noise
k=2 Beijing
0.90 0.92 0.94 0.96 0.98 1.00
0.10
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00
Normalized Shannon Entropy
Statistical Complexity
k=0.5
k=1
k=1.5
Borlange
Mobile Century
K−Noise

Modelos em VANETs
Descrição do problema
Como minimizar a instalação de pontos de disseminação nas
avenidas maximizando a quantidade de carros alcançáveis?
Objetivo
Melhorar e facilitar a disseminação de informação na rede.
Metodologia para abordar o problema
Formulação do problema
Abordagem evolucionária
Análise de resultados

Modelos em VANETs
Formulação
Posicionar diferentes PDs com um raio de transmissão específico,
numa topologia de vias urbanas com várias interseções.
O máximo de veículos devem receber a informação transmitida,
considerando o menor número de pontos de acesso.
Considerações efetuadas
O PD é posicionado no cruzamento das vias.
É considerado o tempo mínimo necessário para o veículo,
em contato com um PD, receber a informação com
sucesso.
A transmissão não necessariamente precisa ser realizada
por um único PD.

Modelos em VANETs
Tradicionalmente são utilizadas abordagens baseadas em
algoritmos gulosos.
Uma abordagem com melhores resultados, considera
algoritmos evolutivos.
Representação do Indivíduo direcionada ao problema.
Fitness do Indivíduo indicando, por exemplo, a
porcentagem de veículos cobertos pela infraestrutura.
Inicialização da População considerando características
específicas do problema.
. . .

Modelos em VANETs
Variação no número de pontos de acesso considerando a malha
viária da Suíça. Sumário da cobertura obtida ao fim dos
experimentos.
10 15 20 25
Zurich Melhor AG (%) 59.9603 73.3779 83.9360 91.0947
Guloso 56.1232 68.2419 80.1635 87.8667
Winterthur Melhor AG (%) 81.2564 91.4052 96.6784 98.0704
Guloso 74.6870 85.9847 93.6441 95.9051
Baden Melhor AG (%) 85.4367 94.4464 98.7620 99.3982
Guloso 74.5272 92.5808 98.0227 99.2779
Baar Melhor AG (%) 72.3167 83.8295 92.5375 96.9421
Guloso 62.9101 78.0275 88.7404 93.7019
A abordagem evolutiva obteve, na média, ganhos maiores que 11pp.

Aplicações em VANETs
Premissa
Utilizar a infraestrutura das VANETs para o desenvolvimento de
aplicações destinadas aos usuários finais.
Aplicações de segurança
Aplicações voltadas para a segurança dos veículos nas
estradas.
Aplicações finais
Aplicações voltadas a serviços para o usuário.

Alerta de acidentes
Visa alertar veículos sobre acidentes que ocorreram para que o
condutor aumente sua atenção. Acidentes podem ser evitados
sinalizando que outros veículos estão vindo na mesma direção

Alerta em caso de tráfego lento
Visa alertar condutores sobre situação particulares do trânsito. O
condutor é informado quando é necessário diminuir a velocidade.
Sugestões de rotas podem ser dadas durante a viagem.

Condução colaborativa
Os semáforos se adaptam ao fluxo de veículos nas vias.

Vagas de estacionamento
O objetivo é informar sobre a disponibilidade de vagas em
estacionamentos, ruas ou avenidas. Em alguns casos, o veículo
pode estacionar sozinho sem a necessidade da intervenção do
condutor.

Prédios inteligentes - Perspectivas
Construções inteligentes
Uma construção inteligente possui uma estrutura especial que
permite aos ocupantes controlá-la ou programá-la automaticamente
Premissa
Inteligente é viver bem, com economia, usufruindo todos os
recursos que a tecnologia atual e futura pode nos proporcionar
Recursos atuais disponíveis
Calefação, ar condicionado, aquecimento de água,
sistemas de segurança e controle, iluminação, comandos
de máquinas, forno, banheira, computadores, som e TV
Sonho de consumo
Comandar todos estes apetrechos à distância ou com
antecedência, observando os princípios de economia

Prédios inteligentes - Perspectivas
Efeitos das construções inteligentes e adaptativas
Criar cenários diferenciados com iluminação alternada
Regar o jardim
Acionar o forno
Acessar as câmeras de sua casa via celular
Ligar a televisão sozinha no seu programa predileto
Deixar os ambientes na temperatura ideal
Construções inteligentes
Pode parecer sofisticação futurista, mas já está em nossas mãos!
Vídeo - Um dia de vidro!

Considerações finais
Conclusões
Pontos de partida para a concepção uma cidade inteligente:
Monitoramento inteligente de recursos naturais:
Representação dos fenômenos.
Mecanismo para o processamento dos dados monitorados.
Mobilidade inteligente:
Preocupação com a infraestrutura para acesso a
informações por parte dos veículos.
Troca de informações e experiências sobre o trânsito.
Prédios inteligentes:
Elementos que podem ser utilizados para melhorar o
conforto doméstico.
Tecnologias utilizadas e necessárias.

Quem somos?
SensorNet-UFAL tem por objetivo desenvolver pesquisa de alto
nível em redes de sensores sem fio.
Sediado no LaCCAN :: CPMAT :: UFAL.
Atualmente temos o financiamento da FAPEAL e CNPq.
Smart-CPMAT: Configurando edifícios inteligentes com redes
de sensores sem fio (PRONEM)
Monitoramento Não-Intrusivo de Carga Elétrica e Identificação
de Consumidores Individuais (CT-Energ)
Mais informações:
http://sites.google.com/site/sensornetufal/
Curta nossa página no Facebook:
http://www.facebook.com/sensornetufal/

Quem somos?
Colaboradores internacionais
Prof. Marco Fiori - Itália
Prof. Joel Rodrigues, UBI - Portugal
Prof. Alexandre Mendes, UoN - Australia
Prof. Osvaldo Anibal Rosso, UBA - Argentina
Colaboradores nacionais do SensorNet-UFAL
Prof. Alejandro César Frery Orgambide (IC - UFAL)
Profa. Eliana Silva Almeida (IC - UFAL)
Prof. Heitor S. Ramos (IC - UFAL)
Prof. Leonardo Pereira Viana (IC - UFAL)
Prof. Mst David Henrique Lima (IFAL - AL)
Prof. Joubert de Castro Lima (DECOM - UFOP)
Prof. Ricardo Augusto Rabelo Oliveira (DECOM - UFOP)
Prof. Antônio Alfredo Loureiro (DCC - UFMG)
Dr. João Guilherme Maia de Menezes (PostDoc DCC - UFMG)
Prof. Eduardo Freire Nakamura (FUCAPI/UFAM - AM)
Prof. Carlos Maurício Figueiredo (FUCAPI - AM)
Prof. Eduardo Cerqueira (UFPA - PA)
Prof. Augusto Venâncio Neto (DIMAP - UFRN)

Quem somos?
O que temos de melhor, nossos alunos!
Mst. Evellyn Cavalcante (Bolsista DTI)
Mst. Phellippe Samer (Bolsista DTI)
Mst. Tamer Cavalcanti (Bolsista DTI)
Eng. Charles Baudouin Akono (Bolsista DTI)
Clóvis Gabriel Melo do Nascimento (PIBIT - UFAL)
Christopher Freitas (PIBIT - UFAL)
David Firmino Silva (PIBIT - UFAL)
Jessica da Silva Mora (PIBIC - UFAL)
Israel Loureiro Cavalcante Vasconcelos (PIBIC - UFAL)

Obrigado!!!
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