A1 - IoT e Aplicações
Responsável: Raimundo Carlos Silvério Freire – UFCG
Responsável: Raimundo Carlos Silvério Freire – UFCG
Responsável: Raimundo Carlos Silvério Freire – UFCG
Responsável: Raimundo Carlos Silvério Freire (UFCG)
Email: freire@dee.ufcg.edu.br
O objetivo central desta atividade é a pesquisa e desenvolvimento de redes de sensores sem fio para aplicações ambientais. Essas aplicações serão feitas em aterros sanitários para aquisição de dados como temperatura, umidade, vazão de gás, etc. Aplicações também serão feitas na aquisição de dados de solos sujeitos a erosão e em ambientes de rios, mares e florestas para aquisição de dados de poluição.
Responsável: Cleonilson Protásio de Souza (UFPB)
Email: protasio@cear.ufpb.br
Responsável: Cleonilson Protásio de Souza (UFPB)
Email: protasio@cear.ufpb.br
Responsável: Fernando Rangel de Souza (UFSC)
Email: fernando.rangel.sousa@ufsc.br
Responsável: Linnyer Beatrys Ruiz Aylon (UEM)
Email: linnyer@gmail.com
A atividade tem como metas o projeto, fabricação e caracterização de amplificadores de potência (PAs) CMOS e a modelagem comportamental dos PAs usando inteligência artificial (IA) aplicada à pré-distorção digital (DPD). No que diz respeito ao projeto dos PAs, objetiva-se que eles sejam capazes de manter altas eficiências energéticas para valores de potência de recuo, isto é, de reduzir seu consumo de energia quando a transmissão requer níveis mais baixos de potência de saída (Pout). Uma estratégia adotada neste contexto é o projeto de PAs reconfiguráveis, apresentando diferentes modos de funcionamento, com diferentes compromissos entre linearidade e eficiência. No que diz respeito à modelagem e linearização, objetiva-se explorar ferramentas de IA baseadas em redes neurais convolucionais (CNN) e redes neurais recorrentes (RNNs), com o intuito de realizar a DPD com um número reduzido de redes, e na descrição destas redes em linguagem de descrição de hardware, para posterior síntese em circuitos digitais dedicados.
Responsável: Eduardo Gonçalves de Lima (UFPR)
Email: eduardo.lima@ufpr.br
A atividade tem como metas o projeto, fabricação e caracterização de amplificadores de potência (PAs) CMOS e a modelagem comportamental dos PAs usando inteligência artificial (IA) aplicada à pré-distorção digital (DPD). No que diz respeito ao projeto dos PAs, objetiva-se que eles sejam capazes de manter altas eficiências energéticas para valores de potência de recuo, isto é, de reduzir seu consumo de energia quando a transmissão requer níveis mais baixos de potência de saída (Pout). Uma estratégia adotada neste contexto é o projeto de PAs reconfiguráveis, apresentando diferentes modos de funcionamento, com diferentes compromissos entre linearidade e eficiência. No que diz respeito à modelagem e linearização, objetiva-se explorar ferramentas de IA baseadas em redes neurais convolucionais (CNN) e redes neurais recorrentes (RNNs), com o intuito de realizar a DPD com um número reduzido de redes, e na descrição destas redes em linguagem de descrição de hardware, para posterior síntese em circuitos digitais dedicados.
Link do Grupo de Pesquisas: https://gics.ufpr.br/
Link do evento organizado anualmente pelo grupo: https://jpm.ufpr.br/
A área A1 está dividida em 6 sub-áreas que se relacionam entre si e com as demais áreas do NAMITEC.
As redes de sensores sem fio serão tema de estudo nessa área, quer seja para aplicações de monitoramento de solos, visando monitorar a evolução de sua degradação (ou recuperação) com a erosão, quer seja no monitoramento de aterros sanitários, visando monitorar diversos parâmetros, dentre os quais a emissão de biogás, riscos de deslizamento e a infiltração de poluentes no solo, bem como temperatura, umidade e vazão do gás.
Em paralelo serão projetados termo-geradores a semicondutores (TEG) para aplicação em aterros sanitários visando geração direta de energia elétrica por biogás. O monitoramento remoto dos aterros sanitários deverá ser feito também usando drones e/ou dados de satélites.
Além disso, deverá ser desenvolvida uma “árvore inteligente” para monitoramento de incêndios florestais. A alimentação dos circuitos dessa “árvore inteligente” deverá ser feita a partir da colheita de energia térmica do tronco de árvores para geração de energia elétrica durante o dia e durante a noite.
Será utilizado um elemento de IoT que possa ser usado em aplicações multimídia considerando combinar eficiência energética, agilidade, largura de banda e qualidade do serviço, com potencial diferenciado de processamento local de algoritmos de inteligência artificial.
Serão desenvolvidas também soluções que viabilizem a alimentação de dispositivos de baixa e média potência, sem contato. Será aplicada Inteligência Artificial a sistemas de comunicação sem fio com alta eficiência energética. Será feita uma aplicação para registro de sinais eletrofisiológicos neuronais sem fio para experimentos de neurociência com ratos e será desenvolvido LED de emissão em UV (220 nm) para aplicações em saúde.