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Inteligência Artificial

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Em uma universidade de ponta no Brasil, um grupo de pesquisadores desenvolve um projeto voltado à utilização da Internet das Coisas (loT) e do Big Data criar soluções de monitoramento e gestão ambiental no campus universitário. 0 projeto integra sensores distribuídos em diversos pontos do campus que dados em tempo real, como temperatura, qualidade do ar e consumo de energia nos prédios. Esses dados são enviados para uma plataforma central, onde armazenados e processados para gerar insights sobre melhorias sustentáveis e econômicas no ambiente universitário. No entanto, a análise apresentada pesquisadores mostrou inconsistências nos dados coletados, o que os levou a revisar 0 modelo de coleta e processamento, identificando possíveis problem relacionados à integração inadequada entre dispositivos loT e a plataforma de análise de Big Data. acadêmico e suas anlicações para resolução de problemas, analise as afirmati
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Weliton Pereira

há 2 meses

Respostas

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há 2 meses

Parece que sua pergunta está incompleta e não posso pedir mais informações. No entanto, posso destacar alguns pontos importantes sobre a integração da Internet das Coisas (IoT) e Big Data em projetos de monitoramento e gestão ambiental: 1. Coleta de Dados: É crucial garantir que os sensores IoT estejam calibrados e funcionando corretamente para evitar inconsistências nos dados. 2. Integração: A integração entre dispositivos IoT e a plataforma de Big Data deve ser bem planejada, utilizando protocolos de comunicação adequados e garantindo que os dados sejam transmitidos de forma segura e eficiente. 3. Análise de Dados: Após a coleta, os dados precisam ser processados e analisados de maneira eficaz para gerar insights úteis. Isso pode incluir o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões. 4. Desafios Éticos: É importante considerar a privacidade e a ética na coleta e uso de dados, garantindo que as informações sejam tratadas de forma responsável. 5. Melhorias Contínuas: A revisão constante dos modelos de coleta e análise é fundamental para aprimorar a precisão e a relevância dos dados. Esses pontos podem ajudar a entender como resolver problemas relacionados à integração de IoT e Big Data em um projeto acadêmico.

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