ESTGV - DI - Relatórios finais (após aprovados pelo júri)
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Browsing ESTGV - DI - Relatórios finais (após aprovados pelo júri) by Subject "Data Science"
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- Modelos de Informação Comum e Machine Learning em Smart CitiesPublication . Santos, Bruno Miguel Gomes dos; Lacerda, Ana Cristina Wanzeller Guedes deCom o contínuo envelhecimento das cidades que não são metrópoles, aliado a um constante crescimento da população nos centros urbanos mais desenvolvidos (metrópoles), em certa parte devido às oportunidades de emprego existentes, é crucial que as primeiras passem por um processo de modernização, de modo a captarem a atenção dos seus habitantes. Para, se alguma forma, (re)capturar o interesse dos cidadãos, o paradigma que permite a uma cidade não metróplole atingir este objetivo será transformar a cidade numa Smart City. A cidade passará para um novo patamar tecnológico, mudando a maneira como as operações e serviços da cidade atuam e interagem com o cidadão, diferenciando-se assim das outras cidades. Como tal, esta cidade irá tornar-se numa cidade preparada para as tecnologias 5G experimentais, usando estas como base para a transição para uma economia baseada em conhecimento e plataformas digitais, valorizando o grande volume de dados (Big Data) recolhidos por vários sensores no ramo da Internet of Things (IoT) e o desenvolvimento de novos produtos e serviços para o crescimento e criação de novas empresas e empregos. Dentro do domínio das Smart Cities, mais concretamente na temática dos resíduos, pretende-se com este projeto criar Modelos de Informação Comum, recorrendo a tecnologias BIg Data, IoT e Data Science, de modo a estes serem integrados numa plataforma de gestão de dados, permitindo a um município da cidade, que será um dos clientes desta plataforma, tomar decisões consoante os dados providenciados, tudo com o intuito de otimizar os processos de gestão dos resíduos adjacentes à cidade. Para se gerarem os Modelos de Informação Comum, aliado às tecnologias mencionadas no parágrafo anterior, será utilizado Machine Learning, de forma a aplicar previsão nos conjuntos de dados dentro da temática do lixo. Os conjuntos de dados estão inerentemente ligados aos resíduos da cidade de Austin, sendo que estes dados são de carácter "real", ou seja, registados pela empresa de recolha que opera na cidade. A escolha do conjunto de dados associados à cidade de Austin prende-se com a disponibilidade em modo aberto dos dados, e por, dentro do contexto do país pertencente, Austin corresponder a uma cidade não metrópole. De modo a se retirar valor dos dados, utilizar-se-á uma tecnologia de Business Intelligence que permite a criação e customização de ferramentas que providenciam informação.