Departamento de Informática (UM)

Ambientes Inteligentes para a Saúde

14855 [ME79ME7903006738]

[Mestrado em Engenharia Biomédica - Informática Médica]

S2

Paulo Jorge Freitas Oliveira Novais

Objetivos

Os objetivos de aprendizagem [A] e [B] relacionam-se com os pontos (1) e (2) do programa, onde se evidenciam os principais conceitos sobre sensores e sensorização a abordar na UC.

Os objetivos [C] e [D] estão em sintonia com os pontos (3), (4) e (5) do programa da UC, onde se desenvolverão os principais conceitos e se especificarão princípios de aplicação desta metodologia de criação de ambientes dotados de inteligência e sensíveis ao contexto.
O objetivo [E] é justificado pelo ponto (6) do programa, onde se pretende desenvolver soluções para problemas reais.
O objetivo [F] está intrinsecamente relacionado com o ponto (7) do programa, sendo espectável o aprofundamento dos conceitos e problemas éticos e de responsabilidade social na conceção de ambientes inteligentes.

Programa

1. Sensorização: sensores, classes de sensores, tipos de sensores; fusão sensorial.

2. Fusão Sensorial: tipos; configurações; algoritmos.
3. Introdução à Inteligência Ambiente: computação pervasiva; computação ubíqua; computação móvel; computação usável; interfaces inteligentes.
4. Inteligência Ambiente: arquitetura; perceção; raciocínio; decisão; atuação; aprendizagem.
5. Ambientes Inteligentes: internet de tudo; internet das coisas; internet das pessoas.
6. Aplicações: áreas de aplicação; cidades inteligentes; ambientes de vida assistida.
7. Segurança e Ética: privacidade; proteção de dados e identificação; enquadramento legal.

Bibliografia

Mitchell, H. (2012). Data fusion: concepts and ideas. Berlin New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-27222-6.

Cook, D. J., Augusto, J. C., & Jakkula, V. R. (2009). Ambient intelligence: Technologies, applications, and opportunities. Pervasive and Mobile Computing, 5(4), 277–298. https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2009.04.001.

Aarts, E. & Encarnação, J. (2006). True visions: the emergence of ambient intelligence. Berlin: Springer-Verlag.

Preuveneers, D., & Novais, P. (2012). A Survey of Software Engineering Best Practices for the Development of Smart Applications in Ambient Intelligence. Journal Ambient Intelligence and Smart Environments, 4(3), 149–162. Retrieved from ttp://dl.acm.org/citation.cfm?id=2350776.2350779

Resultados da aprendizagem

[A] Definir os principais conceitos relacionados com sensorização: sensores, classes e tipos.

[B] Conhecer os diversos algoritmos de fusão sensorial.
[C] Compreender as implicações dos ambientes inteligentes na especificação, desenvolvimento e implementação de sistemas de informação.
[D] Decidir sobre as abordagens e as tecnologias a utilizar na conceção e aplicação a contextos específicos.
[E] Desenvolver soluções de inteligência ambiente dando atenção aos fatores sociais e económicos envolvidos.
[F] Perceber as implicações éticas e as responsabilidades na conceção de soluções sensíveis ao contexto.

Método de avaliação

A metodologia de avaliação da UC é composta por dois instrumentos de avaliação:

1. uma prova escrita de avaliação periódica, de cariz individual
2. um trabalho prático de avaliação contínua, de desenvolvimento em grupo.
A classificação final da UC resultará da média ponderada dos dois instrumentos, com fatores de ponderação entre 1/3 e 2/3.
Para o instrumento (2), de índole prática, será definida a classificação mínima de 10 (dez) valores.
No que respeita a (1), estabelecer-se-á classificação mínima congruente com a decisão quanto aos fatores de ponderação definidos para o cálculo da classificação final da UC.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: Paulo Jorge Freitas Oliveira Novais; Dep.: DI; Horas: 30.
Turno: PL 1; Docente: Dalila Alves Durães; Dep.: DI; Horas: 30.