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O estudante de pós-graduação Javan Ataíde de Oliveira Júnior, da Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste), usou metodologias de Computação e Matemática para melhorar o desempenho e a eficiência energética em projetos de infraestrutura de Tecnologia da Informação. Ele adaptou algoritmos de compressão de dados em dispositivos para aplicação em cidades inteligentes e construção civil.

Javan é o primeiro aluno a concluir o Mestrado Acadêmico em Ciência da Computação da Unioeste – único curso nessa área do conhecimento nas regiões oeste e sudoeste do Paraná. Com aprovação da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), o Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGComp) iniciou as atividades em agosto de 2019, ofertando 28 vagas anuais para esse Curso de Mestrado. O programa abrange três linhas de pesquisa: Metodologias e Técnicas de Computação; Sistemas de Computação; e Métodos em Computação Aplicada.

O curso é gratuito, presencial e tem duração de dois anos, com possibilidade de bolsas de estudo, conforme a disponibilidade das instituições de fomento científico e tecnológico. O processo seletivo para a próxima turma segue aberto até janeiro de 2022. O início das aulas está previsto para o mês de março. O edital e outras informações podem ser acessados AQUI.

LONGO ALCANCE - Com ênfase em Internet das Coisas (IoT), o estudo científico de Javan Ataíde foi desenvolvido no PPGComp, no Campus de Cascavel, na linha de pesquisa Sistemas de Computação. A IoT é uma inovação tecnológica que conecta objetos e equipamentos entre si.

O pesquisador analisou métricas de desempenho e consumo de energia em cinco algoritmos clássicos de compressão de dados, que foram adaptados para execução em dispositivos de IoT. O estudo contemplou a transmissão de dados em rede LoRa – uma solução de mercado do tipo Long Range (expressão em inglês, que significa longo alcance). As redes LoRa são um tipo de tecnologia de comunicação sem fio, que funcionam por meio de rádio frequência.

“Como a maioria dos algoritmos de compressão de dados são idealizados para computadores pessoais, muitas vezes é preciso adaptá-los ao contexto de IoT. Esse ajuste pode gerar insuficiência de memória nos equipamentos, com impacto negativo no tempo de execução das atividades”, afirma Javan, apontando as limitações dos dispositivos usados nessas soluções tecnológicas.

Segundo ele, os principais desafios são relacionados à autonomia energética e à vida útil dos equipamentos em campo. “Qualquer dispositivo que faça uso de bateria precisa potencializar, ao máximo, a produtividade energética. Entretanto, para além desses aspectos de economia de energia, a compressão de dados ainda amplia a vazão de dados na rede”, explica. Durante a pesquisa, foram identificadas algumas características restritivas, como as placas de sensores de cidades inteligentes, cuja capacidade de processamento é reduzida.

MERCADO - O orientador do projeto, professor Marcio Seiji Oyamanda, observa que, para transmitir os dados em redes de longo alcance, os dispositivos podem estar a quilômetros de distância da base. Apesar dessa utilidade, a quantidade de informação que pode ser enviada ainda é considerada baixa (cada pacote pode enviar até 250 caracteres).

Doutor em Computação, ele ressalta o aspecto inovador da pesquisa, com a compactação de dados antes de serem transmitidos, o que possibilita o aumento da quantidade de informação enviada. “A infraestrutura de rede de transmissão de dados de longo alcance, como a LoRa, vem se destacando no mercado devido ao baixo custo. Esse tipo de solução tecnológica já é bastante utilizado na agricultura de precisão e no monitoramento de aviários, entre outras aplicações”, acrescenta.

RESULTADOS - Na configuração LoRa com maior alcance, os resultados mostraram que é possível compactar até três mensagens em um único pacote de dados, reduzindo o consumo de energia dos dispositivos em aproximadamente 25%. No que se refere ao menor alcance, foi possível compactar até 21 mensagens em um único pacote, sendo possível enviar mais dados sem perdas.

Nessa configuração, especificamente, não houve vantagem significativa em relação ao consumo de energia, porém a compactação resultou em redução de tráfego de dados, o que permite aumentar a quantidade de dispositivos sem que haja conflito na rede.

Outro ganho apontado na pesquisa se refere ao fator econômico. Considerando que as empresas de tecnologia da informação e comunicação (TIC) se baseiam em taxas e pacotes de tráfego para precificação e comercialização de infraestruturas de redes de longo alcance, a compactação de dados também implica, diretamente, na redução dos custos de transmissão.