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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34912| Título: | A computational architecture for smart cities capable of responding to emergency events |
| Título(s) alternativo(s): | Uma arquitetura computacional para cidades inteligentes capaz de responder a eventos de emergência |
| Autor(es): | Destro, Caíque Botine, Nicole Kobayashi Funke Junior, Rubens |
| Orientador(es): | Gomes Junior, Luiz Celso |
| Palavras-chave: | Big data Software gratuito Aprendizado do computador Processo decisório Cidades inteligentes Open source software Machine learning Decision making Smart cities |
| Data do documento: | 8-Dez-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | DESTRO, Caíque; BOTINE, Nicole Kobayashi; FUNKE JUNIOR, Rubens. A computational architecture for smart cities capable of responding to emergency events. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021. |
| Resumo: | Desde a primeira revolução industrial, houve uma tendência de urbanização nas cidades, tornando um desafio para qualquer governo gerir o bem-estar social com uma densidade populacional tão alta. O rápido desenvolvimento de tecnologias como o computador eletrônico e a internet permitiram que as pessoas gerassem grandes quantidades de dados nunca antes vistas. Nesse cenário, técnicas de Big Data estão sendo amplamente desenvolvidas para possibilitar a coleta de informações estatísticas e construir modelos de aprendizado de máquina que possam ser usados para prever eventos e melhorar os processos de tomada de decisão. A popularidade e acessibilidade de ferramentas tecnológicas, como software de código aberto, dados abertos e computadores pessoais, permite que projetos independentes forneçam insights sobre uma variedade de cenários. O trabalho desenvolvido descreve um framework de arquitetura enxuta para cidades inteligentes que visa ser eficiente, barato e robusto para sistemas altamente dependentes de processamento de dados. Esse sistema permite respostas rápidas a eventos de emergência, como pandemias e catástrofes, simplificando a implantação, o gerenciamento de dados e a execução de tarefas. Um protótipo do sistema foi implementado e testado. |
| Abstract: | Ever since the first industrial revolution, there has been a trend of urbanization in the cities and it was always a challenge to any government to manage social welfare with such a high population density. The rapidly evolving development of technologies like the electronic computer and the internet allowed people to generate large amounts of data never seen before. In this scenario, Big Data techniques are being largely developed to make it possible to gather statistical information and build machine learning models that can be used to forecast events and improve decision-making processes. The popularity and accessibility of technological tools, like open-source software, open data, and personal computers, enables independent projects to provide insights into a variety of scenarios. The work developed describes a lean architecture framework for smart cities that aims to be efficient, inexpensive, and robust for systems highly dependant on data processing. This system allows for fast responses to emergency events, such as pandemics and catastrophes by simplifying deployment, data management and task execution. A prototype of the system has been implemented and tested. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34912 |
| Aparece nas coleções: | CT - Sistemas de Informação |
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