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Cidades Inteligentes

Cidades Inteligentes. Antonio Alfredo F. Loureiro loureiro@dcc.ufmg.br Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Minas Gerais. Agenda. Conceitos relacionados Fundamentos relacionados Desafios Oportunidades. Primeira parte. Conceitos relacionados. Cidade.

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Cidades Inteligentes

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Presentation Transcript

  1. Cidades Inteligentes Antonio Alfredo F. Loureiro loureiro@dcc.ufmg.br Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Minas Gerais

  2. Agenda • Conceitos relacionados • Fundamentos relacionados • Desafios • Oportunidades

  3. Primeira parte Conceitos relacionados

  4. Cidade “Uma cidade ou urbe é uma área urbanizada, que se diferencia de vilas e outras entidades urbanas através de vários critérios, os quais incluem população, densidade populacional ou estatuto legal, embora sua clara definição não seja precisa, sendo alvo de discussões diversas”. – Wikipedia

  5. Cidade ideal Quadro de Fra Carnevale (c.1480) Este quadro exemplifica os ideais renacentistas de planejamento urbano, respeito à antiguidade greco-romana e o domínio da perspecitva central

  6. Algumas cidades “antigas Çatalhüyük, Turquia, foi um assentamento neolítico muito grande na Anatólia (c. 6700 aC). Mostra um estágio cultural refinado, com casas de tijolos crus nas quais se entrava pelo teto, possivelmente por uma escada de madeira. O trânsito entre as casas se fazia por cima destas, já que não havia ruas entre elas. Roma é conhecida internacionalmente como "A Cidade Eterna" pela sua história milenar. Segundo o mito romano, a cidade foi fundada por volta do ano 753 aC por Rómulo e Remo, dois irmãos criados por uma loba, que são atualmente símbolos da cidade. Desde então tornou-se no centro da Roma Antiga. Chegou a ter 165000 habitantes no ano de 120 dC.

  7. Luzes das cidades de hoje

  8. Cidades inteligentes • Atualmente, o desenvolvimento urbano não depende apenas de infraestrutura física (capital físico) mas fundamentalmente da disponibilidade e qualidade da comunicação de conhecimento e infraestruturas sociais • Capital intelectual • Capital social • Capital social é base para as cidades inteligentes • Cidade inteligente é fundamentada em TICs

  9. Cidades inteligentes e suas dimensões • Economia • Mobilidade • Ambiente • Pessoas • Moradia • Governança • Próxima etapa da urbanização

  10. Mobilidade inteligente • Base da política e de ação para as necessidades de transporte das pessoas e empresas • Deve abordar mudanças climáticas • Compromete-se com um sistema de transporte responsável com o social e ambiente

  11. Por que mobilidade inteligente? • Responde às necessidades de transporte das pessoas e das empresas • Aborda a mudança climática • Promove a equidade social e justiça ambiental • Suporta o desenvolvimento econômico e da comunidade • Reduz o VKmT (vehicle kilometers traveled) por pessoa

  12. Mobilidade inteligenteCaracterísticas • Acessibilidade local, nacional e internacional • Disponibilidade de TIC • Sistemas de transporte sustentável, inovador e seguro BRT – Bogotá, Colômbia ITS – Intelligent Transportation System

  13. Mobilidade inteligenteFramework

  14. Uso eficiente do espaço urbano

  15. “Hierarquia de transporte verde”

  16. Segunda parte Fundamentos relacionados

  17. Computação urbana(Urban Computing) • Processo de aquisição, integração e análise de fontes de dados heterogêneos provenientes de sensores, smartphones, pessoas, veículos, prédios, infraestruturas, etc • Interconecta tecnologias não intrusivas, gerenciamento e análise de dados, métodos de visualização para aplicações e serviços em ambientes urbanos • Ajuda a entender a natureza do fenômeno urbano

  18. Computação urbana como base para cidades inteligentes

  19. Algumas questões • Qual é o papel da computação e, de forma mais ampla das TICs, no projeto de cidades inteligentes? • Este é um problema de engenharia ou existem questões científicas a serem resolvidas? • Qual é o papel das pessoas (instituições) no projeto de cidades inteligentes? • Este é um problema de “educação” ou existem questões morais e éticas a serem tratadas? • A personalização deve ser tratada? Como?

  20. Criando cidades inteligentes • Infra-estruturas digitais (acesso aberto) • Acesso de próxima geração (NGA) – mais que velocidade • Internet do futuro e virtualização, redes baseadas em nuvem • Ativos digitais – importantes para o século 21 • Criatividade e inovação (conteúdo aberto) • Criação de novos mercados • Novas possibilidades novos empregos  novas habilidades

  21. Criando cidades inteligentes • Capital social (participação livre) • Serviços gerados para o usuário • Inclusão digital e cooperação • Novos modelos de negócios (sustentabilidade) • Redes sociais para empresas sociais • Eficiência de serviços: fazer melhor com menos • “Rede de comércio livre" – novos mercados colaborativos

  22. “Open data & open innovation”

  23. Levando à cidade inteligente • Usar a Internet do futuro para transformar a maneira como vivemos e trabalhamos • formas e locais mais flexíveis de trabalho • mobilidade inteligente, ambientes inteligentes, aprendizagem inteligente • Projeto e desenvolvimento de serviços para as pessoas • diferentes tipos • personalização

  24. Levando à cidade inteligente • Ter um ambiente mais verde, mais limpo e mais saudável • edifícios inteligentes, uso inteligente de energia e atividades de baixo carbono • Tornar as cidades inteligentes mais democráticas, resilientes e atrativas • uso de redes sociais para promover o engajamento cívico • Incentivar a criatividade, a inovação e a diversidade • atividades integradas à tecnologia servindo de base para empregos e abilidades

  25. Entidades Tipos diferentes têm devem se ajustar obtido por meio de são de Contexto Elementos de sensoriamento capturam classificado como Físico Lógico Amplo espectro de dados armazenados na Cloud

  26. Entidades • Nome técnico para “coisa” (ou seria trem?!) • Diferentes classes com diferentes propriedades • Usuário • Software • Hardware • ... • Dependendo do conjunto de entidades, podemos ter Internet das coisas, Web das coisas, …

  27. Contexto • “Caracteriza” uma dada entidade • Estado, propriedades, dados, … • Classificado como • físico • lógico • Depende da entidade

  28. Contexto físico • Tipicamente medido por um sensor físico • Exemplo: entidade é uma pessoa • Define o estado físico da pessoa • Pode depender da localização da pessoa (e.g., casa, escritório)

  29. Contexto lógico • Não existem muitos sensores • Usual: “sensores sociais” • Exemplo: entidade é uma pessoa • Define o estado lógico da pessoa • Pode depender da percepção da pessoa

  30. Sensoriamento • Espectro amplo • Desafio: • Tratamento de fontes individuais e a combinação delas Complexidade Entidades físicas Entidades lógicas Sensores físicos: • Objetos • CO2 • Pessoas • Animais • …. Sensores virtuais: • Eventos definidos por um predicado • Pessoa: social sensing • Informação: origem, evolução, disseminação • ... • Informação é personalizada, participatória

  31. Desafio fundamental • Sabemos fazer fusão de dados em redes de sensores tradicionais • No entanto, em cenários heterogêneos estamos longe ainda Entidades físicas Entidades lógicas Fusão de informação para contextos físico & lógico 32

  32. Fusão de informação em sistemas ubíquos • Entidades podem ter diferentes tipos de dados sensoriados • Dados sensoriados têm atributos espaço-temporais • Fusão de informação torna-se um processo dinâmico devido • mobilidade • mudança de contexto • predição • ... 33

  33. O que precisamos • Considere como exemplo o projeto de circuitos integrados • Para a maioria dos blocos básicos da computação urbana e, consequentemente, cidades inteligentes, precisamos estabelecer os princípios Princípios Técnicas Metodologia Ferramentas 34

  34. Alguns blocos básicos • Fusão de informação • Comunicação • Mobilidade e informação topológica • Localização e rastreamento • Segurança e privacidade • ... • Desafio: prover serviços úteis às pessoas possivelmente de forma personalizada 35

  35. Modelos de mobilidade para comunicação social • Exemplo: checkins no Foursquare funcionam como sensores sociais 36

  36. Cobertura Aspectos geográficos comuns Alta cobertura Além dos aspectos econômicos, existem diferenças cuturais? 37

  37. Sensoriamento por localidade Power law CCDF

  38. Tempo entre sensoriamento(Local popular) Rajadas de atividade 6 6 Longos períodos de inatividade Sensoriamento é eficiente enquanto os usuários estão motivados a seus recursos e dados sensoriados frequentemente Sensoriamento pode acontecer em momentos específicos (restaurante hora do almoço)

  39. Sensoriamento por dia Foursquare dataset

  40. Sensoriamento por hora Foursquare dataset

  41. Smartphones e sensoriamento 28% of American Adults use mobile and social Localização-based services http://pewinternet.org/Reports/2011/Localização/Report/Smartphones.aspx 42

  42. Localização e rastreamentoMotivação • Diferentes entidades requerem ou podem se beneficiar de algum tipo de informação de localização: • Roteamento • Disseminação de dados • Aplicações • Serviços • ... • Diferentes requisitos 43

  43. Dimensões da localização e rastreamento • Tipos de entidades • Técnicas: ambientes interno vs. externo • Papéis • Requisitos de QoS • Privacidade • … 44

  44. Que tipos de entidades? • Diferentes possibilidades dependendo do cenário • Usuário • Aplicação • Serviço • Protocolo 45

  45. Técnicas de localização • Desafios de pesquisa/práticos Interessantes • Diferentes capacidades e possibilidades • Diferentes soluções 46

  46. Papéis • Aplicações/serviços e protocolos podem se beneficiar da informação de localização • Localização e rastreamento podem ser usados como: • papel principal • papel de apoio • Além de informação de localização, técnicas de rastreamento podem ser usadas para: • Detectar and predizer trajetórias de alvos simples ou múltiplos (serviço básico) • Prover serviços personalizados para usuários (devem se tornar muito comuns) 47

  47. Papéis • Principal • Técnicas em si são os objetivos • Por exemplo, dirigir ou andar em um ambiente desconhecido • Apoio • Objetivo é prover informação para outras entidades • Por exemplo, disseminação de dados para usuários, aplicações, … • Várias possibilidades/oportunidades 48

  48. Rastreamento cooperativo de alvos • Entidades cooperam para executar o rastreamento • Técnicas de rastreamento de alvo podem ser aplicadas para aumentar a percepção das entidades de seu contexto • Resultados podem ser usados para atuar na entidade, ambiente, etc 49

  49. Como processar tudo isso? são de Entidades Tipos diferentes têm devem se ajustar obtido por meio de Contexto Elementos de sensoriamento capturam classificado como Físico Lógico Amplo espectro de dados armazenados na Cloud 50

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