01. Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE (Sede)
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Item Investigação e implementação de arquitetura IoT para mensurar o índice de turbidez da água em tempo real para ambientes de Carcinicultura Inteligente utilizando abordagem de calibração alternativa(2025-06-04) Almeida, Eduardo Felipe Lima Lins de; Nóbrega, Obionor de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/8576087238071129; http://lattes.cnpq.br/1806657367650299A criação de organismos aquáticos (aquicultura) é de extrema relevância no campo da produção de alimentos no Brasil e no mundo. A manutenção de um ambiente adequado, por meio do controle da qualidade da água, é essencial para a viabilidade de todo o processo produtivo. Dentre os parâmetros que determinam a qualidade, a turbidez da água – medida do grau de diminuição da transparência do ambiente aquático – foi abordada neste trabalho. Realizou-se o desenvolvimento e a avaliação de uma arquitetura para um equipamento baseado no conceito de Internet das Coisas (IoT), utilizando uma abordagem alternativa para a calibração, voltada para o monitoramento da turbidez da água em ambientes de criação de camarões (carcinicultura) e concebida para atender às necessidades de baixo custo, automação e monitoramento remoto.Item Predição do consumo energético de dispositivos LoRa usando aprendizagem de máquina(2024-12-10) Pimentel, Henrique Pablo Pinheiro dos Santos; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/0078523045227122A Internet das Coisas (IoT) é um conceito em constante evolução que tem conquistado destaque tanto na comunidade acadêmica quanto na indústria. Dentro dela, o consumo energético é um fator fundamental para determinar o tempo de funcionamento dos dispositivos e a frequência necessária para realizar a manutenção deles. Este artigo investiga a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para predição do consumo energético de dispositivos IoT-LoRa, permitindo estimar a duração da bateria dos dispositivos e sua autonomia. A metodologia considerou a criação de um conjunto de dados a partir de experimentos com placas de desenvolvimento Event stream processing (ESP32), capturando métricas como tempo de hibernação, tipo de conexão e consumo energético. Técnicas de Inteligência Artificial (IA) são então aplicadas para prever o consumo energético com base nessas variáveis. De acordo com os resultados obtidos, a melhor técnica para prever o consumo energético é a Decision Tree, com um coeficiente de determinação superior a 96%. O estudo contribui para processos decisórios que visam selecionar dispositivos IoT considerando a autonomia projetada para as baterias de tais dispositivos.Item IoT orientado a Assets: uma ferramenta para assetização de internet das coisas(2024-03-07) Alves, David Pierre; Burégio, Vanilson André de Arruda; http://lattes.cnpq.br/3518416272921878; http://lattes.cnpq.br/3465709031395966Esse trabalho discute e apresenta um sistema para demonstrar a viabilidade técnica de servir coisas (como em Internet das Coisas) como assets. Enquanto as iniciativas existentes focam na discussão de coisas como serviços como parte do processo de servitização, não há iniciativas que focam na discussão de coisas como assets como parte do processo de assetização. A assetização permite modelar coisas de uma perspectiva gerencial, em termos de depreciação ao longo do tempo, transferibilidade entre localização, o descarte depois do uso, e a convertibilidade entre plataformas. Graças à assetização, coisas podem prover benefícios econômicos, informacionais, operacionais e regulatórios para seus donos (morais ou judiciais).Item Desenvolvimento de uma infraestrutura em nuvem para monitoramento de ninhos de tartarugas marinhas(2024-03-08) Silva, Wanderson Moura da; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505Este Trabalho de Conclusão de Curso propõe um sistema de monitoramento em nidificação de tartarugas marinhas, explorando a plataforma ThingsBoard para a elaboração de um dashboard de monitoramento. O estudo procura integrar tecnologias de Internet das Coisas (IoT), e estratégias de envolvimento comunitário para aperfeiçoar a conservação dessas espécies que a muito tempo tem sua existência ameaçada por diversos fatores predatórios. A aplicação na plataforma ThingsBoard possibilita a obtenção de dados essenciais em tempo real, tais como, movimento e temperatura provindos de dispositivos instalados no interior do ninho. O dashboard implementado proporcionará uma representação visual clara do status de cada ninho monitorado, gerando alerta automaticamente quando existir ocorrência de eventos críticos, como aumento excessivo de temperatura ou movimentos que originam a eclosão dos ovos incubados. O dashboard, além de fornecer informações cruciais para pesquisadores e ambientalistas, será acessível à comunidade local por intermédio de um aplicativo móvel exclusivo. A revisão do projeto abrange estratégias contínuas de aprimoramento, enfatizando a colaboração com especialistas locais e a participação ativa da comunidade para otimizar a eficácia da aplicação de monitoramento. O papel central do dashboard desenvolvido na plataforma ThingsBoard é receber e apresentar dados vindos de dispositivos instalados nos ninhos de tartarugas, para monitoramento de temperatura e movimento. Esse sistema facilita a compreensão e análise dos dados, proporcionando insights em relação à possibilidade de eclosão dos ovos, e contribui para a efetiva conservação das tartarugas marinhas.Item Desenvolvimento de um dispositivo sensor para monitoramento de ninhos de tartarugas marinhas(2024-03-10) Arruda, André Luiz Ribeiro; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/7895899500265397A preservação das tartarugas marinhas é essencial para a ecologia marinha e a biodiversidade global, dada sua relevância na manutenção dos ecossistemas costeiros e marinhos. Atualmente, algumas organizações não governamentais dedicadas a essa causa monitoram ninhos em praias da costa brasileira de forma manual, o que demanda tempo e recursos humanos. Para otimizar esse processo, este estudo propõe a implementação de um dispositivo IoT equipado com sensores para o monitoramento de ninhos de tartarugas marinhas. Utilizando a tecnologia de comunicação de longa distância e baixo consumo energético LoRa, o dispositivo visa aprimorar a eficiência e a precisão do monitoramento, contribuindo para a conservação dessas espécies vulneráveis.Item Prototipação de um sistema de localização utilizando Redes LoRaWAN(2024-03-05) Maia, Pedro Lopes; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/2161981667043569Com a proliferação do uso de tecnologias IoT, soluções eficientes em termos de uso de bateria e aplicabilidade para posicionamento de dispositivos se tornaram cada vez mais necessárias devido à demanda por serviços baseados em localização. Nesse contexto, técnicas de localização baseadas em sinal, como o fingerprinting, representam uma solução muito apropriada por atenderem aos requisitos dessas aplicações. Neste estudo, empregou-se um conjunto de dados públicos contendo valores de RSSI provenientes de uma rede LoRaWAN para criar modelos de aprendizado de máquina com o intuito de avaliar sua eficácia no posicionamento de dispositivos LoRa, oferecendo uma alternativa ao GPS, que devido ao alto consumo de energia das baterias dos dispositivos, em muitas situações, não é viável para sistemas IoT. Após a devida avaliação de hiperparâmetros e aplicação de metodologias apropriadas para cada algoritmo estudado, foi obtido um modelo capaz de realizar previsões com erro médio de 301, 34 metros e mediana de 164.26 metros.Item Smart Tour PE: um aplicativo android para monitoramento remoto de pontos turísticos no estado Pernambuco(2021-07-13) Fonsêca, Eder Lucena Andrade da; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/9564226085565142Desde a década de 90 o setor de turismo vem apresentando um crescimento sustentável, nem mesmo o período de retração econômica daquela época foi capaz de freá-lo, em períodos mais recentes, por volta de 2018 e 2019 o setor estava batendo novos recordes de chegadas internacionais, sendo a pandemia causada pela COVID19 o único ”desastre” capaz de frear essa sequência. Passado mais de um ano desde o início da pandemia, com o desenvolvimento da medicina e seus importantes avanços na criação de vacinas eficazes e meios viáveis para retomada da normalidade, espera-se que a busca por destinos turísticos volte a crescer muito em breve, sendo o turismo de natureza apontado como o nicho que mais provavelmente será buscado. Portanto, é importante que sejam disponibilizadas soluções tecnológicas para apoiar o turismo, em especial o turismo de natureza. Esta monografia pretende idealizar uma ferramenta capaz de passar informações precisas sobre o clima, o que vai garantir que o turista aproveite ao máximo o tempo que ele dispõe para lazer, podendo visitar o local que melhor lhe apraz, escolhendo desde praias a trilhas arborizadas em uma área de preservação, de acordo com suas pretensões climáticas. A visualização do clima nos pontos turísticos ocorrerá através de um aplicativo idealizado nesta monografia, pensado para funcionar em dispositivos móveis com capacidade de acessar a internet. Este aplicativo vai captar informações de estações climáticas instaladas em pontos turísticos do estado de Pernambuco durante a execução do projeto de pesquisa relacionado a esta monografia, subsidiando o usuário também com geolocalização, streaming de vídeo de câmeras locais, rotas para acesso ao local desejado, bem como informações adicionais sobre telefones de serviços públicos e um botão de pânico para casos de extrema emergência. De acordo com testes de usabilidade realizados com o público-alvo, apenas 3% deles considerou o aplicativo difícil de usar e 97% considerou fácil ou muito fácil. Além disso, o aplicativo obteve uma nota de 75 pontos no indicador de Net Promoter Score, quando a média para o setor de turismo no Brasil é de 70 pontos, além de uma série de outros indicadores positivos a serem explanados mais adiante.Item Development of machine learning models for the prediction of dissolved oxygen in aquaculture 4.0(2021-02-24) Freitas, Fábio Alves de; Nóbrega, Obionor de Oliveira; Lins, Fernando Antonio Aires; http://lattes.cnpq.br/2475965771605110; http://lattes.cnpq.br/8576087238071129; http://lattes.cnpq.br/5725435192607619O mundo enfrenta o problema de alimentar uma população crescente, que chegará a mais de 9 bilhões de pessoas até 2050. Desta forma, existe a necessidade do desenvolvimento de atividades que promovam a produção de alimentos, nas dimensões da sustentabilidade (social, técnicoeconômica, e ambiental). Neste contexto destacam-se os sistemas de IoT voltados à aquicultura 4.0, que possibilitam o cultivo de altas produções por unidade de volume, com baixo impacto ambiental. Entretanto, esses sistemas precisam ser extremamente controlados, necessitando de sensores para realização de leituras em tempo real das métricas da água, com destaque para o sensor de oxigênio dissolvido (OD), que desempenha um papel essencial na determinação da qualidade e quantidade de “habitat” disponível para os organismos presentes no sistema. Mesmo com essa importância, esse sensor é muitas vezes não utilizado, devido a seu alto custo associado. Como solução alternativa para este problema, foram propostos modelos de aprendizagem de máquina para a predição do OD, e que utilizam as leituras da temperatura e do pH como entradas. Foram realizados experimentos comparando diferentes técnicas de escalonamento de dados e o desempenho da predição em diferentes estações do ano e foram utilizadas métricas de regressão para avaliação dos modelos implementados. Os resultados mostraram que o modelo LSTM proposto pode realizar predições OD e ser aplicado em sistemas de IoT e aqüicultura 4.0.Item Uma revisão sistemática sobre avaliação do consumo de energia em nuvem das coisas(2021-12-10) Ferreira, Emerson Severino de Oliveira Ramos; Sousa, Erica Teixeira Gomes de; http://lattes.cnpq.br/9899077867723655; http://lattes.cnpq.br/9000455288391839Dispositivos IoT são usados em vários tipos de indústrias verticais e mercados de consumo. Em 2020 haviam cerca de 8 bilhões dispositivos conectados ao redor do mundo, onde a previsão para 2030 é ter mais de 25 bilhões de dispositivos conectados. Além disso, o mercado mundial de dispositivos IoT na área governamental irá transacionar por volta de $21 bilhões de dólares em 2022, onde mais de 50% desse montante será por equipamentos de vigilância externa. O que representa um aumento de 36% em comparação com 2020. Nos dias atuais, uma grande tendência de pesquisa é a combinação de Cloud Computing e Internet of Things (IoT) assim criando assim o conceito de Cloud of Things (CoT). CoT tem como objetivo oferecer recursos computacionais de maneira difusa e ubíqua, em que as características de IoT são oferecidas como serviços através da Cloud Computing. Deste modo CoT atua como um middleware que faz interação entre as coisas (Things) e usuários/aplicações de forma transparente, eliminando a complexidade o que facilita o desenvolvimento de aplicações que interagem com objetos inteligentes, podendo ser utilizada em áreas como Healthcare, Smart Cities, Smart Home, Video Surveillance, Smart Mobility, Smart Energy, entre outros. Nos ambientes de CoT, a grande quantidade de comunicação e transmissão de dados efetivadas por dispositivos IoT, degradam a eficiência energética desses ambientes, afetando a qualidade dos serviços. Desta forma, este trabalho descreve uma revisão sistemática sobre a estratégias para avaliação do consumo de energia em nuvem das coisas. Essa revisão sistemática tem como objetivo reunir estudos publicados relacionados a avaliação de consumo de energia em IoT e nuvem das coisas, para uma análise das metodologias empregadas nesses trabalhos e proposição de trabalhos futuros sobre avaliação de consumo de energia de nuvem das coisas.Item Desenvolvimento de software para dimensionamento automático de painéis fotovoltaicos aplicados a sistemas IoT com restrição energética(2022-10-17) Maia, Bruno Lins; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/4677794271430249O crescimento do mercado de sistemas IoT (Internet of Things) tem gerado uma demanda crescente de recursos para alimentação desses dispositivos. Muitos deles são empregados em aplicações e regiões onde o acesso à energia elétrica é restrito. Uma alternativa para solucionar este desafio é a utilização da energia solar, amplamente disponível, em especial no Brasil, devido a sua localização geográfica favorável. Diante desse cenário, este trabalho propõe o estudo e a implementação de uma ferramenta de software capaz de fornecer especificações técnicas de um sistema fotovoltaico voltado a dispositivos embarcados com restrições energéticas.