Uma arquitetura multiagente para integração de fontes de contexto em cidades inteligentes

Abstract

Cidades inteligentes são um dos domínios emergentes para aplicações computacionais. Atualmente, muitos sensores físicos e serviços na Web tem sido disponibilizados nestes ambientes ou relacionados a eles. Muitas dessas aplicações podem se beneficiar dos da dos providos por esses sensores e serviços, juntamente com o paradigma de computação ubíqua, para fornecer melhores serviços aos cidadãos dessas cidades. Um aspecto impor tante desses aplicativos é como obter esses dados e entendê-los. Abordagens baseadas no contexto provaram ser sucesso na compreensão desses dados. Essas soluções se utilizam de arquiteturas de reconhecimento de contexto para inferir informações contextuais de nível mais alto. Cidades inteligentes são ambientes onde dados contextuais estão pre sentes em grandes quantidades e de forma distribuída. Além disso, cidades inteligentes apresentam um ambiente dinâmico onde falhas podem acontecer. Portanto, é importante que arquiteturas propostas para obtenção de contexto lidem com estas questões, além de prover mecanismos de descentralização e fusão de dados. Este trabalho apresenta uma nova arquitetura para obtenção de contexto em cidades inteligentes, a partir da integração de fontes de dados distribuídas. A arquitetura é distribuída, descentralizada e tolerante a falhas, apresentando mecanismos de fusão de dados e composição dinâmica de seleção de fontes de contexto. Ao apresentar essas cinco características simultaneamente, a ar quitetura mostra-se com um diferencial em relação a outros trabalhos relacionados desen volvidos anteriormente. A arquitetura desenvolvida utiliza o paradigma de multiagentes, que inerentemente são distribuídos e facilitam a descentralização por serem compostos por agentes autônomos. Um cenário foi utilizado para execução de diversos experimentos que demonstram que a arquitetura pode ser utilizada com sucesso para obtenção de dados de contexto de forma transparente por aplicações quaisquer.

Smart cities are one of the emerging domains for computational applications. Currently, many physical sensors and Web services have been made available in these environments or related to them. Many of these applications can benefit from the data provided by these sensors and services, along with the ubiquitous computing paradigm, to provide better ser vices to the citizens of these cities. An essential aspect of these applications is how to get and make sense of this data. Context-based approaches have proven successful in under standing these data. These solutions use context-aware architectures to infer higher-level contextual information. Smart cities are environments where contextual data is present in large amounts and in a distributed way. Furthermore, smart cities present a dynamic en vironment where failures can happen. Therefore, it is crucial that proposed architectures for obtaining context deal with these issues and provide mechanisms for decentralization and data fusion. This work presents a new architecture for obtaining context in smart cities by integrating distributed data sources. The architecture is distributed, decentral ized, and fault-tolerant, featuring data fusion mechanisms and dynamic composition of context source selection. By presenting these five characteristics simultaneously, the ar chitecture shows an improvement concerning other related works previously developed. The developed architecture uses the multi-agent paradigm, which is inherently distributed and facilitates decentralization by being composed of autonomous agents. A scenario was used to perform several experiments demonstrating that the architecture can obtain context data transparently by any application.