Novo artigo: Um Modelo Ontológico Probabilístico para Assistir Pessoas com Declínio Cognitivo

Autores: Gabriel Machado Lunardi, Guilherme Medeiros Machado, Alencar Machado, José Palazzo M. de Oliveira

Resumo: Fornecer lembretes a um idoso, enquanto realiza suas atividades diárias, é uma atividade de suporte ao usuário e, portanto, um tópico relevante na área de Ambientes de Vivência Assistida. Determinar tais lembretes implica na tomada de decisões, uma vez que o fluxo das ações (comportamento) de uma atividade geralmente envolve ramificações. Um sistema automatizado precisa decidir qual das próximas ações é a melhor para o usuário em determinada situação. Problemas dessa natureza envolvem níveis de incerteza que precisam ser tratados. Muitas abordagens para esse problema exploram apenas dados estatísticos, ignorando tecnologias semânticas importantes, como, por exemplo, a utilização de ontologias. Apesar de importantes, as ontologias não suportam, de forma nativa, o raciocínio sobre a incerteza. Por isso, neste artigo é apresentado um modelo ontológico, com uma extensão probabilística, que permite raciocinar sobre a incerteza sem perder informação semântica. Esse modelo é avaliado por meio de um estudo de caso no qual demonstra-se uma instanciação com dados reais.

ONTOBRAS 2018, Proceedings of the XI Seminar on Ontology Research in Brazil, São Paulo, Brazil, October 1st-3rd, 2018. Edited by: Joel Luís Carbonera, Giancarlo Guizzardi, Sandro Rama Fiorini, Mara Abel, Vol-2228, ISSN 1613-0073, p. 185-196 – http://ceur-ws.org/Vol-2228/paper13.pdf

Novo artigo: IoT-based human action prediction and support

Authors: Gabriel Machado Lunardi, Fadi Al Machot, Vladimir A. Shekhovtsov, Vinícius Maran, Guilherme Medeiros Machado, Alencar Machado, Heinrich C. Mayr, José Palazzo M. de Oliveira
Publication date: 2018/10/1,Journal: Internet of Things,Volume: 3,Pages : 52-68,Publisher: Elsevier

Abstract
It is an important topic in Active and Assisted Living (AAL) research and development to support elderly people suffering from memory impairment in their daily activities. A promising approach to such support is providing memory aids based on knowledge of how the person to be supported usually (i.e., in an unimpaired condition) copes with her/his daily activities. Such knowledge may be captured by IoT solutions,appropriately structured and stored in a knowledge base, and exploited when the need of support is detected. Determining the best help for a given situation implies decision-making, since the actions– flow (behavior) of an activity usually involves probabilistic branches: An automated system needs to decide which of the possible next actions is best suited for the user in a given situation. Problems of this nature involve uncertainty levels that have to be dealt with. Many approaches to this problem exploit statistical data only, thus ignoring important semantic data as, for instance, are provided by Ontologies. However, ontologies do not support reasoning over uncertainty natively. In this paper, we present a probabilistic semantic model that represent information from IoT sources and enables reasoning over uncertainty without losing semantic information. This model is implemented as an extension of the Human Behavior Monitoring and Support (HBMS) approach that provides a conceptual ”human cognitive model” for representing the user–s behavior and its context in her/his living environment. The performance of this approach was evaluated using real data collected from a smart home prototype equipped with installable sensors and IoT devices. The experiments provided promising results which we will discuss regarding limits and challenges to overcome.

Novas publicações: Modelos e Sistemas para Cidades Inteligentes

Durante as últimas décadas tem ocorrido uma migração massiva da população mundial em direção às cidades. Por conta disso, os grandes centros urbanos devem estar preparados para enfrentar novos desafios para gerenciar e garantir a qualidade de vida de sua população. Um desses desafios é garantia que a população tenha um bom nível de inserção social e de cidadania. Neste contexto, propõe-se a utilização de recursos presentes em cidades inteligentes para estimular a integração do cidadão. Para atingir tal objetivo será proposto uma abordagem de recomendação de recursos informacionais adaptados de acordo com o nível de conhecimentos e contexto do usuário. Acredita-se que a recomendação de recursos informacionais de tipos diversos pode estimular usuários de dispositivos móveis a tornarem-se mais inseridos socialmente em suas cidades, contribuindo assim para o aperfeiçoamento nível de participação cidadã da população.

Este número dos Cadernos de Informática destina-se à publicação de resultados do projeto Universal do CNPq “Recomendação adaptativa para cidades inteligentes” Chamada Universal MCTI/CNPq Nº 01/2016, processo: 400.954/2016-8. Novos artigos serão adicionados.

Novo artigo: Probabilistic Ontology Reasoning in Ambient Assistance: Predicting Human Actions

Probabilistic Ontology Reasoning in Ambient Assistance: Predicting Human Actions

 

Abstract:

Providing reminders to elderly people in their home environment, while they perform their daily activities, is considered as a user support activity, and thus a relevant topic in Active and Assisted Living (AAL) research and development. Determining such reminders implies decision-making, since the actions’ flow (behavior) usually involves probabilistic branches. An automated system needs to decide which of the next actions is the best one for the user in a given situation. Problems of this nature involve uncertainty levels that have to be dealt with. Many approaches to this problem exploit statistical data only, thus ignoring important semantic data as, for instance, are provided by Ontologies. However, ontologies do not support reasoning over uncertainty natively. In this paper, we present a probabilistic semantic model that enables reasoning over uncertainty without losing semantic information. This model will be exemplified by an extension of the Human Behavior Monitoring and Support [HBMS] approach that provides a conceptual model for representing the user’s behavior and its context in her/his living environment. The performance of this approach was evaluated using real data collected from a smart home prototype equipped with sensors. The experiments provided promising results which we will discuss regarding limits and challenges to overcome.
Authors: Gabriel Machado Lunardi ; Guilherme Medeiros Machado ; Fadi Al Machot ; Vinícius Maran ; Alencar Machado ; Heinrich C. Mayr ; Vladimir A. Shekhovtsov ; José Palazzo M. de Oliveira
Date of Conference: 16-18 May 2018
Date Added to IEEE Xplore13 August 2018
Electronic ISSN: 2332-5658
Publisher: IEEE
Conference Location: Krakow, Poland, Poland

Cidades Inteligentes e Sustentáveis: Um desafio além da tecnologia

“A essência da tecnologia não é algo tecnológico “

Heidegger

PédiosA citação de Heidegger tem o objetivo de salientar que a essência da utilização natural e integrada no dia-a-dia da tecnologia de computação não tem valor por si mesma. Por utilizarmos esta tecnologia de forma natural os nossos hábitos de trabalho e nossa cultura foram profundamente modificados. A tecnologia, portanto, é apenas um meio para permitir que um objetivo maior seja alcançado e não o foco principal da discussão sobre comunidades inteligentes e sustentáveis. Uma definição que é bastante empregada sobre cidades inteligentes e sustentáveis é: “Uso de tecnologias de informação e comunicação (TIC) para prover uma melhoria da qualidade de vida dos seus cidadãos, a um custo acessível e otimizando o uso dos recursos do planeta”. Nesta apresentação será discutido o objetivo a ser atingido nas cidades inteligentes e sustentáveis de melhorar a qualidade de vida dos cidadãos alcançando um ambiente sustentável nas áreas urbanas e as influências das TIC para a consecução deste objetivo.

2018 SBCUP

Novo capítulo: Cidades Sustentáveis-Inteligentes

CIDADES SUSTENTÁVEIS-INTELIGENTES 

 
Este texto define um escopo básico para uma agenda de pesquisa relativa à questão urbana no Brasil contemporâneo. Esta agenda persegue dois objetivos interrelacionados. Em primeiro lugar, a busca de melhor entendimento (no sentido da pesquisa básica e desenvolvimento tecnológico) sobre os processos físicos, sociais, econômicos e culturais que caracterizam e envolvem nossas cidades no presente momento. Adicionalmente e de forma articulada, pretende-se que essa agenda informe e contribua para ações e oferta de novos serviços, tanto pelo setor público quanto pelo setor privado e também pelo terceiro setor permitindo a construção de cidades mais justas, equitativas, civis, sustentáveis, eficientes, inteligentes e porque não dizer, sábias.
 
Este texto define um escopo básico para uma agenda de pesquisa relativa à questão urbana no Brasil contemporâneo. Esta agenda persegue dois objetivos interelacionados. Em primeiro lugar, a busca de melhor entendimento (no sentido da pesquisa básica e desenvolvimento tecnológico) sobre os processos físicos, sociais, econômicos e culturais que caracterizam e envolvem nossas cidades no presente momento. Adicionalmente e de forma articulada, pretende-se que essa agenda informe e contribua para ações e oferta de novos serviços, tanto pelo setor público quanto pelo setor privado e também pelo terceiro setor permitindo a construção de cidades mais justas, equitativas, civis, sustentáveis, eficientes, inteligentes e porque não dizer, sábias.
 
Alvaro Prata, Artur Ziviani, Eduardo Costa, Flávia Feitosa, José Palazzo M. de Oliveira, Luiz Augusto Bellusci, Renata Bichir, Úrsula Peres, Vinícius Netto, Virginia Ciminelli. Cidades Sustentáveis-Inteligentes. In: José Roberto Boisson de Marca, Eduardo Marques. (Org.). Um Projeto de Ciência para o Brasil. 1ed. Rio de Janeiro: Academia Brasileira de Ciência, 2018, v. 1, p. 185-205.

 

Nova tese: AwARE : an approach for adaptive recommendation of resources

Título: AwARE : an approach for adaptive recommendation of resources
Autor: Machado, Guilherme Medeiros 
Orientador: Oliveira, Jose Palazzo Moreira de 
Data: 2018
Nível: Doutorado
Instituição: Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.

Recommender systems were proposed in early 90’s with the goal to help users deal with cognitive overload brought by the internet and the constant increase of documents. From there to now such systems have assumed many other roles like “help users to explore”, “improve decision making”, or even “entertain”. To accomplish such new goals, the system needs to look to user characteristics that help in understand what the user task is and how to adapt the recommendation to support such task. In this direction, it is proposed in this thesis an integration between recommender and adaptive strategies into a new process of adaptive recommendation. It is shown that such integration can improve recommendation accuracy and give good results to user retention, and interaction with the systems. To validate the approach, it is implemented a prototype to recommend movies to be used in a classroom. It is also collected some statistics about the 78 users who have participated of the experiment for evaluation of the new approach.

Lume