António Casimiro coordena participação portuguesa no VEDLIoT

Plataforma de aprendizagem autónoma para a Internet das Coisas

Comissão Europeia financia projeto em cerca de oito milhões de euros

Jens Hagemeyer, Carola Haumann e Ulrich Rückert

Research Institute for Cognition and Robotics (CoR-Lab) da Universidade de Bielefeld (UB), na Alemanha, coordena este consórcio, composto por 12 parceiros, entre eles a FCiências.ID

Universidade de Bielefeld | S. Jonek

O VEDLIoT integra a linha de financiamento em tecnologias facilitadoras e industriais - tecnologias de informação e comunicação do programa Horizonte 2020 sendo financiado pela Comissão Europeia em cerca de oito milhões de euros. O montante atribuído à FCiências.ID é 370.345,00 euros. Os gestores do projeto esperam atrair mais empresas para o consórcio.

O projeto “Very Efficient Deep Learning in IoT” (VEDLIoT), iniciado este mês e com uma duração de três anos, visa desenvolver uma plataforma de aprendizagem autónoma para a Internet das Coisas (sigla em inglês IoT). O Research Institute for Cognition and Robotics (CoR-Lab) da Universidade de Bielefeld (UB), na Alemanha, coordena este consórcio, composto por 12 parceiros, entre eles a FCiências.ID - Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências.

De acordo com comunicado de imprensa emitido esta segunda-feira, António Casimiro, professor do Departamento de Informática e responsável pela linha de investigação em Sistemas Ciberfísicos do LASIGE da Ciências ULisboa, coordena a participação portuguesa neste projeto, em áreas como a segurança e a confiabilidade, em particular para sistemas distribuídos e IoT. “É nessa vertente que daremos uma contribuição, no sentido de tornar robustas as soluções que serão desenvolvidas, tendo em conta os potenciais ataques a que poderão estar sujeitas. Seremos também responsáveis pela tarefa de disseminação e exploração de resultados, coordenando as atividades no sentido de dar visibilidade ao projeto e aos seus resultados”, refere António Casimiro.

A plataforma de hardware modular do VEDLIoT poderá ser usada em várias aplicações, desde um espelho inteligente até dispositivos smarthome
Em meados de 2022, um protótipo da plataforma deverá estar instalado e a funcionar
Fonte Universidade de Bielefeld | S. Jonek

O VEDLIoT integra 12 parceiros de quatro países da União Europeia - Alemanha, Polónia, Portugal e Suécia – e da Suíça, membro do espaço Schengen. Sete parceiros são universidades e institutos de investigação que atuam nas áreas de Inteligência Artificial e IoT; outros parceiros são empresas, como é o caso da startup EmbeDL e da multinacional Siemens.

O projeto VEDLIoT está a ser projetado com um sistema baseado em Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) para tornar o software e o hardware usado neste tipo de aplicações mais robusto, poderoso e energeticamente eficiente. Numa casa inteligente os residentes têm na “ponta dos dedos” dispositivos projetados para facilitar a vida: imagine um frigorífico que consegue detetar a falta de alguns alimentos e criar encomendas de forma automática, conseguindo ao mesmo tempo comunicar com o forno. Este tipo de dispositivos e equipamentos fazem parte da IoT e estão por isso ligados a uma rede através da qual e na qual recolhem, armazenam, processam e transferem dados. As aplicações para dispositivos IoT também incluem carros autónomos e robótica industrial. “Os sistemas computacionais e os dispositivos IoT estão a tornar-se cada vez mais eficientes. Isso permite-nos resolver problemas mais complexos e acelerar a automação de forma a melhorar a nossa qualidade de vida, mas o volume de dados recolhidos e processados é enorme e a capacidade de computação necessária é muito alta. Por outro lado, os algoritmos são frequentemente muito complexos para gerar soluções de forma rápida, num espaço de tempo apropriado”, explica Ulrich Rückert, coordenador do VEDLIoT e do grupo Cognitronics and Sensor Systems (CSS) na UB.

Em meados de 2022, um protótipo da plataforma deverá estar instalado e a funcionar. Em vez de usar métodos convencionais, como os de Estatística, a equipa vai utilizar métodos de aprendizagem automática, incluindo redes neurais artificiais usadas em DL. “Em DL, a rede subjacente possui camadas intermediárias de neurónios, além das camadas de entrada e saída. Isso permite que uma espécie de abstração seja implementada, permitindo lidar com comportamentos complexos. Ou seja, fornecemos as informações e as máquinas aprendem e decidem por si mesmas”, esclarece Jens Hagemeyer, engenheiro eletrotécnico, membro do grupo CSS na UB e líder técnico deste projeto. Carola Haumann, gestora do VEDLIoT e vice-diretora administrativa do CoR-Lab da UB, espera atrair mais empresas para o consórcio: “Esperamos financiar pelo menos dez casos de estudo adicionais, que complementem as aplicações já consideradas nos sectores da indústria automóvel, de automação e de smarthomes. É por isso que queremos envolver mais empresas”.

Um workshop com todos os parceiros do VEDLIoT está previsto para o início do próximo mês de dezembro.

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