Enhance Smart Home capabilities by learning from usage patterns and IoT devices

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mirra, José Alexandre da Silva
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/79361
Resumo: Dissertação de mestrado em Computer Science
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spelling Enhance Smart Home capabilities by learning from usage patterns and IoT devicesInternet of ThingsMachine LearningData MiningDomoticsSmart HomeSmart EnvironmentsEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Computer ScienceDomotics represent a field of consumer electronics related primarily to home automation. Although smart environments have existed for decades and even for longer in the imaginary of people and sci-fi, the new age of Internet of Things (IoT) and the low-cost Do It Yourself (DIY) electronics/maker market has brought smart homes and the understanding of domotics closer to everyone. In recent years, the interest in the fields of domotics and IoT has increased. This recent academic and industrial interest has contributed to the evolution of the Smart Home concept, being more and more appealing to our civilization. This has prompted new commercial solutions on the market, which are discovering ways to expand and increase their own value by integrating new features, especially from the IoT market. The proliferation of IoT devices leads to new sources of information. In addition, the relation between the environment occupant and the environment is responsible for adding value to this data. Afterwards, the data can then be used in a meaningful way, by machine learning algorithms to learn usage patterns. Furthermore, this data may or may be unrelated to the data incoming from sensors. This Masters Project will focus on learning strategies to allow Smart Homes to become intelligent, in a sense that they anticipate needs and actions, thus enabling extended features to the home automation system. The user should be able to give feedback on his ”feeling” regarding the decision making and suggestions, possible by our system implementation.Domótica é um campo da eletrónica de consumo relacionado principalmente com automatização de casas. Embora a domótica exista há décadas, e ainda há mais tempo nas nossas imaginações e na ficção científica, a nova era de Internet das Coisas (IdC) e o mercado de aparelhos eletrónicos de baixo custo permitiu a aproximação da domótica com todos nós. Com o aumento de interesse nas áreas da domótica e IdC, soluções comerciais procuram formas de expandir e aumentar o seu valor no mercado, integrando novas funcionalidades, especialmente oriundas do mercado IdC. A proliferação dos dispositivos IdC conduz a novas fontes de dados. Através da interação do utilizador com o ambiente, os dados são gerados, podendo assim serem usados de forma significativa, por algoritmos de aprendizagem máquina, conduzindo à aprendizagem de padrões de utilização. Os dados, podem ou não, estar relacionados com informação oriunda dos sensores. Este Projeto de Mestrado irá focar em estratégias de aprendizagem para permitir que as Casas Inteligentes se tornem realmente inteligentes, no sentido em que elas antecipam necessidades e ações, permitindo assim, uma ampliação de funcionalidades para o sistema de automação residencial. O utilizador deve ser capaz de dar feedback sobre o seu ”sentimento” em relação à tomada de decisão e às sugestões do sistema, sendo possível através da nossa implementação.Analide, CesarSilva, Fábio André SoutoUniversidade do MinhoMirra, José Alexandre da Silva2018-12-122018-12-12T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/79361eng203011112info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:39:06Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/79361Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:35:40.139452Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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