Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado

• Processo: 16/08460-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Acordo de Cooperação: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
• Pesquisador responsável: Lucas Fernandes Brunialti
• Beneficiário: Lucas Fernandes Brunialti
• Pesquisadores principais: Amílcar Soares Júnior ; Diogo Eiji Suguimoto ; Felipe Fill Cardoso ; Gustavo Vilela Momenté ; Nathalia Alves Cordeiro Barbosa ; Rafael Bernardo dos Santos ; Rodrigo Gouvea Mourad
• Pesquisadores associados: Clodoaldo Aparecido de Moraes Lima ; Francisco Nogueira Calmon Sobral ; Sarajane Marques Peres
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/21242-6 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT; 18/22785-3 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT; 17/07752-9 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT; 17/03943-4 - Solução avançada de identificação e avaliação de motoristas por meio de aprendizado de máquina em larga escala e rastreamento solar conectado, BP.TT
• Assunto(s): Aprendizado computacional Internet das coisas Veículos Dispositivos eletrônicos Motoristas Sistema de posicionamento global (GPS)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Avaliação De Motoristas | Identificacao De Motoristas | Internet das Coisas | Rastreamento Solar De Veículos | Aprendizado de Máquina

Resumo

A Cobli tem como objetivo a pesquisa, desenvolvimento e comercialização de dispositivos eletrônicos e técnicas computacionais que permitam conectar e analisar, em tempo real, veículos motorizados e seus condutores, de forma ubíqua, possibilitando o uso inteligente e seguro deste recurso; isto é, maximizando seus benefícios e minimizando seus custos e riscos, tanto na preservação da vida humana quanto do meio ambiente. Os resultados obtidos pela Cobli até o presente momento são palpáveis e encorajadores. Este projeto de pesquisa tem por objetivos o aprimoramento dos algoritmos de identificação e avaliação do condutor por meio de técnicas avançadas de aprendizado de máquina sobre dados obtidos por rastreadores solar conectados à Internet (GPS e aceleração nos três eixos). Os objetivos serão alcançados com otimizações nas técnicas de processamento de dados, em particular nos algoritmos preditivos e seu processamento de forma distribuída, para habilitar a análise de múltiplos motoristas e promover o aumento de sua acurácia, assim como na coleta destes mesmos dados, viabilizando a aplicação comercial para seguradoras e gestores de frota. O dispositivo de rastreamento solar também é um elemento inovador da proposta já que permitirá a fácil instalação mesmo em veículos sem interface padronizada para acesso aos dados do computador de bordo do veículo. A equipe já desenvolveu uma prova de conceito bem sucedida de software de identificação e avaliação, com testes em campo e aprovação de empresas de mercado. Em 2015, desenvolveu um protótipo de dispositivo rastreador solar com GPS e acelerômetro. O conceito do dispositivo foi validado em bancada de forma bem sucedida, porém a empresa deparou-se com desafios tecnológicos para suportar situações inóspitas como altas temperaturas, vibração, rajadas de vento, poeira, particulados no ar e impacto, bem como de otimização do gerenciamento de energia e da lista de componentes para redução do custo da solução para fabricação da solução em escala, que também compõem objetivos desta pesquisa. (AU)