Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.071
Aluno: Felipe Dias de Oliveira
Orientador: Prof. Paulo Romero Martins Maciel
Coorientador: Prof. Jean Carlos Teixeira de Araujo (UFAPE)
Título: MODELAGEM DE DISPONIBILIDADE DE AVIÁRIOS INTELIGENTES
Data: 03/03/2023
Hora/Local: 10h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Jamilson Ramalho Dantas (UFPE / Centro de Informática)
Dr. Danilo Mendonça Oliveira (HighQSoft GmbH )
Prof. Paulo Romero Martins Maciel (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Os aplicativos de IoT equipam os produtores rurais com ferramentas de apoio
à decisão e soluções automatizadas que aumentam a produtividade, a
qualidade e o lucro do agronegócio. No entanto, a maioria dos avicultores
ainda utiliza métodos convencionais de operação em que trabalhadores
humanos realizam todas as rotinas de monitoramento e controle de suas
granjas em detrimento de uma maior produtividade. Uma dessas atividades
humanas é a pesagem manual, que pode ser substituída por métodos não
invasivos, como aplicativos de visão computacional que estimam o peso de
aves vivas por meio de câmeras de vídeo. Como os dispositivos IoT podem ter
baixo poder de computação, limitando a capacidade de processar os dados
localmente, eles podem transferi-los para um data center em nuvem ou em
nuvem, onde são processados. Este trabalho tem como objetivo realizar um
estudo de confiabilidade de um aviário automatizado com um sistema baseado
em visão computacional para estimar o peso das aves considerando modelos
hierárquicos (por exemplo, cadeia de Markov, RBD e equação de forma
fechada) para representar todo o sistema e obter estabilidade
disponibilidade de estado e tempo de inatividade anual. Além disso, nosso
objetivo é considerar e comparar diferentes soluções arquitetônicas, como
soluções baseadas em edge e fog computing. A solução proposta verificou que
uma aplicação baseada em nuvem sem redundância apresenta um downtime de
34,14% e 9,176% horas quando considerada uma estratégia de redundância
hot-standby no nó escritório de uma solução em nuvem.
Palavras-chave: Internet das coisas, Granjas Inteligentes, Análise de
Confiabilidade, Cadeias de Markov.
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