A self-adaptive IoT architecture to support computational resource allocation in an e-health environment

• Autor(a) principal: Nascimento, Mateus Gonçalo do
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17005
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Arquitetura auto-adaptativa; IoT; Alocação de recursos computacionais; Inteligência artificial; Ambientes de e-health; Self-adaptive architecture; Computational resource allocation; Artificial intelligence; E-health environments

Ambientes inteligentes são espaços complexos de interação entre pessoas, sensores, dispositivos e sistemas. A Internet das Coisas (IoT) proporcionou, nos últimos anos, a exposição gradual da sociedade a esses ambientes. Porém, a Engenharia de Software requer técnicas específicas para lidar com o desenvolvimento desses sistemas. Portanto, a Engenharia de Software deve abordar características intrínsecas de dispositivos e sensores; interações complexas em ambientes inteligentes; aspectos relacionados à qualidade, como escalabilidade e interoperabilidade; e a capacidade de consolidar boas práticas de desenvolvimento. A utilização de recursos computacionais pode ajudar a apoiar a construção de sistemas IoT contemporâneos, lidando com as complexidades e requisitos de qualidade apresentados. O objetivo principal deste trabalho é apresentar uma arquitetura de IoT auto-adaptativa para alocação de recursos computacionais, com a ajuda de inteligência artificial, em um ambiente inteligente de e-health. A arquitetura aborda como diferentes módulos cooperam e interagem para permitir o desenvolvimento de aplicações de IoT. A avaliação do trabalho ocorreu através de um estudo de caso real em ambiente inteligente de e-health. A metodologia de pesquisa utilizada foi Design Science. Os resultados mostraram a eficiência da arquitetura auto-adaptativa proposta utilizando inteligência artificial. Através dos resultados obtidos por meio da avaliação conduzida: (i) foi possível observar como a arquitetura se comporta em um ambiente inteligente de e-health; (ii) como ocorre a auto-adaptação dos recursos computacionais de acordo com as necessidades do ambiente; (iii) como a inteligência artificial pode apoiar a utilização de recursos computacionais em ambientes inteligentes de e-health; (iv) como podem ser realizados estudos de caso reais em ambientes de e-saúde para ajudar as empresas a tomar decisões sobre a gestão do seu espaço físico. Ademais, os resultados obtidos demonstram como uma arquitetura auto-adaptável utilizando inteligência artificial pode apoiar a gestão de um espaço físico inteligente de e-health. Com isso, foi possível observar como pode ocorrer a coleta de dados, o monitoramento do ambiente, a previsão do uso de recursos computacionais e a otimização do gerenciamento do ambiente.