Objetivos
Objetivo Geral
Desenvolver tecnologias de redes de comunicação e Internet das Coisas para viabilizar aplicações e serviços inteligentes, eficientes, seguros e inovadores em áreas estratégicas nacionais.
Objetivos Específicos
Coordenar a formação de recursos humanos. Capacitar recursos humanos com experiência nacional e internacional a nível de graduação e pós-graduação. Estimular a qualificação de docentes. Capacitar alunos do ensino médio e técnico, bem como profissionais que atuam em áreas correlatas do projeto. Fomentar a mobilidade, a inovação e a troca de experiência entre o capital humano do projeto. Desenvolver habilidades e competências na área do projeto, inclusive na área de empreendedorismo.
Coordenar a atuação internacional do projeto. Promover a capacitação de recursos humanos com experiência internacional, incrementar acordos de doutorado em regime de co-tutela, discutir avanços e resultados do projeto, publicar artigos em conjunto com parceiros internacionais, consolidar redes de parcerias internacionais, promover cursos e disciplinas ministrados em inglês com apoio internacional, desenvolver projetos de pesquisa com grupos internacionais e disseminar o projeto no exterior.
Coordenar a Transferência Tecnológica para o Setor Empresarial e/ou para o Setor Público. Identificar as melhores estratégias e modelos para a transferência tecnológica de produtos e serviços e de conhecimento técnico do projeto. Fomentar reuniões com start-ups, parques tecnológicos e setores empresariais públicos e privados. Estimular o empreendedorismo e a inovação entre os parceiros do projeto. Elevar o patamar tecnológico e competitivo do Brasil. Registrar softwares e patentes.
Coordenar a Transferência Tecnológica para a Sociedade. Identificar as melhores estratégias e modelos para a transferência tecnológica de produtos e conhecimento técnico do projeto. Fomentar palestras e reuniões em escolas, universidades, feiras de ciência, eventos científicos e setores do governo e sociedade. Estimular o empreendedorismo social e sustentável. Criar serviços digitais seguros e eficientes. Encorajar o uso dos resultados e produtos tecnológicos do projeto em prol da sociedade.
Coordenar a Divulgação Científica e Popularização da Ciência. Apresentar os resultados e produtos inovadores do projeto para o público em geral de maneira acessível. Publicar artigos em eventos científicos e periódicos qualificados. Promover workshops, reuniões, palestras, painéis e cursos para diferentes públicos. Fomentar a ciência, a pesquisa, a tecnologia e a inovação, inclusive de forma interdisciplinar e transversal.
A popularização de novas tecnologias e aplicações conectadas à Internet tem gerado um aumento significativo na demanda de transmissão de dados na infraestrutura óptica de redes 5G/6G no contexto do projeto. O uso de inteligência artificial e roteamento cientes de carga contribuem para superar limitações existentes no núcleo óptico. Este objetivo visa investigar e propor soluções inteligentes e eficientes de roteamento e proteção em redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial.
A disseminação de dispositivos IoT inteligentes traz desafios para proteger a privacidade dos usuários à luz de novas leis (p.e., LGPD) e verticais como saúde e indústria. A falta de robustez para monitorar o tráfego que entra e sai dos dispositivos os torna alvos interessantes para invasores, sofrendo ataques ou se tornando bots. Este objetivo irá desenvolver mecanismos leves e inteligentes baseados em tecnologias que melhoram a privacidade em sistemas de detecção de intrusão em ambientes IoT.
Os ambientes inteligentes compostos por dispositivos IoT e de usuários geram dados que podem ser usados como base para serviços de IA e análise de dados. Contudo, estes dados podem conter informações sensíveis aos usuários, afetando diretamente as leis de privacidade. Este objetivo visa desenvolver soluções de segurança para comunicação e proteção de dados em ambientes IoT inteligentes capazes de analisar, transmitir e armazenar dados de forma segura.
Definir, implementar e avaliar mecanismos de proteção do tráfego da rede IoT contra vazamentos de informação. Considera-se o uso de criptografia, mas também serão propostas outras formas de ofuscação do comportamento do tráfego de rede.
Definir, implementar e avaliar algoritmos e protocolos de seleção de clientes IoT em aprendizado federado, que considere a capacidade e energia disponível no dispositivo cliente bem como seu impacto para melhorar a acurácia do modelo federado global, a fim de manter em estado operacional os dispositivos dos clientes bem como acelerar a convergência dos valores dos parâmetros do modelo global.
Para lidar com o alto dinamismo, aplicações e serviços IoT exigem rápidas adaptações às mudanças, geralmente a partir da detecção de contextos relevantes. Tais adaptações englobam ações em todas as camadas do sistema, desde a rede, passando pelo middleware até a aplicação. Além disso, para lidar com a ultra larga escala, tais sistemas devem operar de forma autônoma. Este objetivo propõe e avalia modelos e mecanismos de suporte para realizar ações de adaptação ciente de contexto em sistemas IoT.
Definir, implementar e avaliar algoritmos e protocolos de seleção de clientes IoT em aprendizado federado, que considere a capacidade e energia disponível no dispositivo cliente bem como seu impacto para melhorar a acurácia do modelo federado global, a fim de manter em estado operacional os dispositivos dos clientes bem como acelerar a convergência dos valores dos parâmetros do modelo global.
Aplicações Inteligentes IoT lidam com a natureza distribuída da borda e do núcleo da rede, num contínuo computacional, onde a computação pode ocorrer em qualquer lugar, envolvendo requisitos como privacidade, latência, eficiência, dinamicidade e mobilidade. Este objetivo visa projetar um arcabouço arquitetural, casos de uso e algoritmos, e avaliar aplicações inteligentes, usando diversos modelos, como aprendizado federado.
O consumo de energia é um limitante em ambientes IoT. Portanto, é importante considerar o equilíbrio entre energia e desempenho em ecossistemas IoT. Este objetivo visa propor escalonadores de tarefas inteligentes nas bordas cientes de energia e dos requisitos de qualidade das aplicações IoT. Diferentes mecanismos de gerenciamento de energia, como Tensão Dinâmica e Escala de Frequência, Colheita de Energia e Internet de Energia, podem ser investigados para identificar abordagens vantajosas.
Desenvolver estratégias de saídas antecipadas em Redes Neurais Profundas (DNNs) em um cenário de IoT com computação em borda para diferentes verticais de forma a classificar mais amostras na borda da rede em menos tempo e com um menor consumo de energia.
Dados gerados em dispositivos IoTs, incluindo redes sociais e veiculares, possuem diferentes formas, significados e requisitos de privacidade. Nesse contexto, técnicas de aprendizado federado podem ser usadas para prover a segurança de informação para aplicações que exigem privacidade ao mesmo tempo que continuam gerando conhecimento. Este objetivo visa propor e avaliar um arcabouço e serviços utilizando técnicas de aprendizado federado no contexto de IoT para aplicações de cidades inteligentes.
Projetar, desenvolver e avaliar uma arquitetura de alocação de recursos inteligente para o contínuo de computação que englobe os dispositivos de borda IoT, de névoa e de nuvem, considerando-os como um contínuo de computação. Estudar, desenvolver e avaliar modelos de aprendizado distribuído que sejam focados na gerência eficiente dos recursos computacionais e otimização das aplicações para diferentes verticais de cidades e indústrias inteligentes contínuo de computação.
Estudar, propor e avaliar soluções de aprendizado de máquina distribuído utilizando dispositivos inteligentes na borda da rede que considerem o contexto do usuário, a privacidade dos dados, restrições computacionais e de comunicação dos dispositivos, bem como os requisitos de computação e comunicação das aplicações para diferentes verticais do projeto.
A premissa do aprendizado distribuído é a convergência de um modelo de aprendizado global através da agregação de parâmetros dos modelos treinados localmente. Este objetivo específico prevê que participantes treinem modelos com privacidade e rápida convergência com base em premissas de aprendizado distribuído e/ou federado, incluindo avaliação/reputação de participantes, treinamento colaborativo, seleção adaptativa de participantes e troca de informações intermediárias com privacidade.
Modelos convencionais de aprendizado federado são susceptíveis a ataques onde nós maliciosos podem injetar parâmetros falsos para desviar o modelo do objetivo proposto. Com esse ataque, o modelo global pode perder acurácia ou até mesmo realizar inferências erradas propositadamente. Este objetivo visa propor e avaliar modelos de aprendizado federado que sejam robustos aos principais ataques adversários típicos de ambientes de borda distribuído.
O número de aplicações e serviços disponíveis aos usuários aumentou consideravelmente com a adoção de computação em nuvem em ambientes 5G/6G e IoT. A comunicação será orientada à informação, a segurança e a privacidade dos usuários e dos dados em todas as camadas de comunicação e computação. Este objetivo visa propor e avaliar mecanismos e tecnologias para a comunicação segura e privada em cenários heterogêneos de nuvem multicamada, nomeadamente Borda, Névoa e Nuvem.
Desenvolver arquiteturas, mecanismos e ferramentas para prover a orquestração de serviços no cenário multicamada Borda, Névoa e Nuvem, e soluções de comunicação para a integração do Contínuo Borda-Névoa-Nuvem. Pretende-se também adicionar Inteligência na Borda da rede, onde dados coletados podem ser pré-processados na borda da rede e gerar conhecimento sobre determinadas regiões, permitindo uma resposta mais rápida, eficiente, inteligente e personalizada.
Este objetivo visa o desenvolver estratégias para alocação inteligente e eficiente de recursos no contexto de Multi-Access Edge Computing (MEC) na borda de redes 5G/6G. As estratégias devem levar em conta fatores como a mobilidade dos usuários, as informações disponíveis para as operadoras, os requisitos das aplicações e a privacidade dos usuários.
Desenvolver e avaliar modelos baseados em aprendizado de máquina por reforço profundo que melhorem o uso de caches em ambientes de computação na borda com capacidade de gerar conhecimento sobre a dinâmica espaço-temporal da popularidade dos conteúdos através das requisições dos usuários. A proposta permite que o modelo altere os estados dos caches para representar a popularidade local e momentânea das requisições, e as satisfaça sem que haja a necessidade de recorrer ao provedor do conteúdo.
Aplicações com latência ultrabaixa (e.g., holograma na saúde e direção autônoma de veículos) fazem parte do portfólio de cidades inteligentes. Para assegurar os requisitos das aplicações, o uso eficiente de computação de borda e extrema borda inteligente é fundamental. Este objetivo irá estudar, desenvolver, analisar e avaliar algoritmos e protocolos capazes de fazer a gestão eficiente e inteligente dos recursos de borda em cidades inteligentes para aplicação com latência ultrabaixa.
Veículos aéreos não-tripulados (VANTs) equipados com recursos de processamento, computação e rede podem ser utilizados por provedores de nuvem/borda e operadoras de celular para reduzir a latência no acesso aos serviços, dado que possuem habilidade de voar muito próximos aos usuários finais. Este objetivo propõe e avalia algoritmos, protocolos e mecanismos de escalonamento eficientes e seguros que usem VANTs para prestar conectividade e serviços em cidades inteligentes.
A computação na borda pode usar recursos de forma eficiente e melhorar o desempenho da análise de dados. O paradigma de computação em rede (in-network computing) permite a utilização de switches programáveis para a realização de tarefas de computação descarregadas de servidores para dentro da própria rede. Este objetivo propõe e avalia mecanismos que usam o plano de dados programável na borda para integrar estratégias que melhorem a comunicação, a análise e a fusão de dados em ambientes IoT.
O roteamento inteligente em redes 5G/6G definidas por software com múltiplos controladores é essencial para melhorar a utilização dos recursos de rede e qualidade das aplicações. Este objetivo visa desenvolver e avaliar técnicas de roteamento inteligente baseadas em aprendizado por reforço para redes com topologias planas e topologias hierárquicas de controladores SDN para diferentes verticais.
O funcionamento correto e eficiente dos cenários de aplicação previstos no projeto e da própria infraestrutura 5G/6G dependem de mecanismos de Machine Learning e IA contribuindo com tarefas, p.e., de classificação, análise de dados, etc. Essas tarefas precisam ser executadas sobre grandes volumes de dados e em altíssima velocidade. Este objetivo explora e avalia a programabilidade de dispositivos de rede 5G/6G para implementar ML e AI ¿in-network¿ e em velocidade de linha.
Ataques contra sistemas críticos apoiados em redes 5G/6G têm o potencial de causar lesões ou perda de vidas humanas, danos materiais ou ambientais e perdas financeiras. Esse cenário é desafiador em função da inerente complexidade e ampla superfície de ataque nos sistemas e nas redes. Este objetivo visa desenvolver e avaliar tecnologias para promover a resiliência de sistemas críticos sobre redes 5G/6G mesmo diante de ataques cibernéticos.
O objetivo é usar a visão centralizada do controlador SDN de redes 5G/6G para implementar conceitos de defesa elástica. Essa abordagem permite que os elementos da rede se defendam desviando os ataques enquanto induzem o invasor a gastar seu tempo e recursos atacando servidores resilientes (ou falsos), evitando ou atrasando o ataque. Além disso, essa estratégia fornece dados comportamentais para novos insights sobre o modus operandi do invasor podendo ser aplicada em data centers ou sistemas IoT.
As técnicas convencionais de detecção de vulnerabilidades de segurança acabam perdendo seu desempenho quando aplicadas à IoT devido à diversidade de dispositivos e fabricante e aos comportamentos gerados no tráfego de rede. Este objetivo visa modelar e investigar formas automatizadas de identificação de vulnerabilidades de segurança na comunicação de redes 5G com ambientes IoT. Também será proposto mecanismos de proteção da comunicação de redes e ambientes IoT contra vazamentos de informação.
Desenvolver modelos de sistemas distribuídos emergentes e aplicações que permitam gerência de recursos otimizada em um horizonte de evolução do 5G e 6G. Identificar aplicações que se beneficiam de computação distribuída no contínuo de computação (IoT-borda-nuvem), identificando seus requisitos para modelagem de problemas de otimização na alocação de recursos de computação e de rede. Projetar e desenvolver algoritmos para alocação inteligente de recursos.
Este objetivo tem o intuito de desenvolver e avaliar novas tecnologias para orquestração de recursos e serviços em infraestruturas de core e de rádio em redes 5G/6G para atender os requisitos das verticais do projeto. Garantir que os recursos sejam aprovisionados com eficiência e de forma elástica ao longo de todo seu ciclo de vida.
A integração de novos dispositivos com restrição de recursos pode ser aprimorada considerando a programabilidade da rede 5G/6G. Tal integração permite que dispositivos e gateways se autentiquem mutuamente e estabeleçam canais de comunicação seguros que sejam resistentes a adulterações e escutas. Este objetivo visa desenvolver mecanismos robustos para integração segura e independente de dispositivos com recursos restritos para fornecer uma plataforma de transporte segura em redes com restrições.
O paradigma de programabilidade em redes vem ganhando cada vez mais interesse não apenas pela academia mas também pela indústria. Diversas soluções e abordagens têm sido propostas para diminuir a complexidade destas redes ao mesmo tempo que elas se tornam mais dinâmicas e escaláveis. Este objetivo visa desenvolver e avaliar soluções que promovam o gerenciamento e controle completamente automatizados e inteligentes de redes programáveis, com a mínima (ou mesmo sem) intervenção humana.
Mecanismos de caching e off-loading nas redes de borda são pilares para aplicações imersivas no contexto de redes 5G/6G. Essas aplicações terão custos proibitivos associados ao processamento, armazenamento e transmissão de dados para proporcionar experiências individualizadas. Este objetivo visa propor e avaliar mecanismos de caching e off-loading inteligentes para ambientes virtuais imersivos com fortes restrições temporais em redes 5G/6G.
Este objetivo visa o desenvolvimento e a avaliação de soluções de segurança de redes contra ataques a servidores Web, tais como o DDoS (Distributed Denial of Service), utilizando as tecnologias de virtualização de funções de rede e de redes definidas por software. Pretende-se que tais soluções não afetem significativamente o tráfego benigno e evitem a sobrecarga de controladores SDN para evitar que a rede entre em colapso durante os ataques.
NFV tem o potencial de aumentar a agilidade da rede e diminuir custos com infraestrutura. Implantar VNFs em ambientes de borda é desafiador. Este objetivo visa propor e avaliar uma arquitetura e mecanismos para determinar em que nós implantar VNFs, quantos recursos alocar (e como redimensioná-los), a necessidade de mover VNFs (para balancear carga, economia de energia, garantir a QoS em presença de mobilidade) para diferentes verticais.
A virtualização vem sendo incorporada ao domínio de programabilidade do plano de dados. Entretanto, as soluções atuais para a virtualização de switches programáveis carecem de garantias de gerenciamento seguro e independente das instâncias virtuais, bem como permitir o compartilhamento de recursos entre instâncias virtuais para diminuir a demanda por memória. Este objetivo propõe e avalia mecanismos de gerência robustos e seguros para virtualização leve em planos de dados programáveis.
Este objetivo pretende projetar e avaliar novas arquiteturas, técnicas e mecanismos que permitam a gestão autônoma e proativa de recursos e serviços em fatias virtualizadas e orquestradas nas redes 5G/6G. Para tal, pretende-se explorar técnicas avançadas de IA e Machine Learning para o gerenciamento inteligente de fatias de redes 5G/6G ao longo do contínuo IoT-edge-cloud, considerando casos de uso URLLC.
Este objetivo visa estudar, desenvolver e avaliar Sistemas de Detecção de Intrusão (IDSs) para Redes Automotivas de Próxima Geração com o uso de inteligência artificial. Esta pesquisa está alinhada com regulações recentes como a UN Regulation No. 155, que estabelece, dentre outras medidas, que fabricantes de automóveis sejam capazes de detectar e responder a incidentes de segurança em toda sua frota de veículos. Neste projeto, serão desenvolvidos IDSs com foco em redes Ethernet intra-veiculares.
Fatores como predição da mobilidade urbana, extração de conhecimento e utilização eficientes dos recursos computacionais possuem um papel importante no Sistema de Transporte Inteligente. Nesse contexto, o paradigma de aprendizado federado vem surgindo como uma tendência para enfrentar desafios em redes veiculares. Este objetivo visa desenvolver e avaliar protocolos federados que combinem propriedades topológicas e sociais da computação urbana para desenvolver redes veiculares federadas.
O gerenciamento da mobilidade de forma eficiente é fundamental para o sucesso das redes veiculares e veículos autônomos. Este objetivo visa propor e analisar protocolos, algoritmos e mecanismos de gerenciamento (inclusive com suporte a predição) de mobilidade inteligente e eficiente para enfrentar os desafios das aplicações e serviços e manter veículos sempre melhores conectados em redes 5G/6G veiculares e de veículos autônomos.
Modelar, investigar e avaliar formas automatizadas e inteligentes de identificação de vulnerabilidades de segurança na comunicação de inter-redes veiculares de forma rápida.
Este objetivo visa investigar, implementar, otimizar e analisar aspectos relacionados à comunicação intra- e inter-veicular para aplicações veiculares no contexto de cidades inteligentes. Esses aspectos incluem problemas com topologias de redes, segurança, protocolos de comunicação, consumo de energia, desempenho e infraestrutura de hardware para aplicações voltadas a veículos autônomos, considerando aspectos de funções de segurança ativa, manutenção preditiva e de assistência ao condutor.
Cidade inteligentes possuem diversos tipos de sensores que podem ser utilizados como fonte de dados para o sensoriamento urbano. Com os dados coletados pode-se extrair informações relevantes que podem ser empregadas em diversos tipos de domínios de aplicações. Este objetivo visa propor mecanismos inteligentes de coleta, análise, fusão e disseminação de dados urbanos heterogêneos para viabilizar a popularização e concepção de aplicações e serviços para cidades inteligentes.
Cidade inteligentes possuem diversos tipos de sensores que podem ser utilizados como fonte de dados para o sensoriamento urbano. Com os dados coletados pode-se extrair informações relevantes que podem ser empregadas em diversos tipos de domínios de aplicações. Este objetivo visa propor mecanismos inteligentes de coleta, análise, fusão e disseminação de dados urbanos heterogêneos para viabilizar a popularização e concepção de aplicações e serviços para cidades inteligentes.
Melhorar a gestão de tráfego ainda é um desafio em cidades inteligentes. Este objetivo visa desenvolver e avaliar soluções baseadas em aprendizado de máquina para a otimização da temporização de sinais de trânsito em cidades inteligentes, levando em conta diferentes atores (veículos e pedestres), visão local e global do problema, e diferentes aspectos, desde tempo de viagem a otimização do gasto de combustível.
As câmeras de vigilância 5G estão se popularizando e monitorando diversos espaços em centros urbanos. Fortalecer a segurança dos dispositivos e a privacidade dos dados é vital para uma sociedade mais digital. Esse objetivo visa propor e avaliar protocolos de segurança eficientes e algoritmos de aprendizado profundo para melhorar a segurança de câmeras 5G atualizáveis remotamente e a privacidade dos usuários em cidades inteligentes.
Este objetivo visa desenvolver e avaliar soluções seguras para cidades inteligentes utilizando propriedades de segurança oferecidas por correntes de blocos e sistemas baseados em correntes de blocos aliadas a técnicas modernas de criptografia para garantia de privacidade dos usuários e dados utilizados. Também devem considerar o requisito de escalabilidade do cenário, avaliando tecnologias escaláveis em sistemas de corrente de blocos, como rede de canais de pagamentos e canais laterais.
Redes de sensoriamento participativo (RSP) são fontes de sensoriamento social em uma escala sem precedentes. Este objetivo visa caracterizar e modelar os padres do comportamento social e da dinâmica de cidades com o auxílio de diferentes RSPs, explorar os padrões identificados para a proposta de novos serviços e aplicações para as melhorar serviços para as sociedades urbanas e avaliar seus benefícios em cidades inteligentes.
Este objetivo visa propor e avaliar o aprendizado federado seguro e eficiente para aplicações e serviços de saúde digital com dispositivos IoT, inclusive vestíveis. O aprendizado federado é uma alternativa ao compartilhamento e transferência de grandes volumes de dados a servidores centrais. Os algoritmos propostos irão considerar o particionamento de dados horizontal e vertical além da segurança dos procedimentos de treinamento e inferência.
Dados CSI (Channel State Information) capturam informações sobre como o sinal Wi-Fi se comporta ao redor e através dos indivíduos considerando os domínios do tempo, frequência e também espaço. Estas informações podem ser usadas para diferentes aplicações de detecção humana, incluindo quedas, movimentos e monitoramento de saúde. Este objetivo visa desenvolver e avaliar técnicas inteligentes de monitoramento remoto de pacientes usando dados CSI - Comitê de Ética em Pesquisa #54359221.4.0000.5243.
As redes 5G/6G irão impulsionar serviços de saúde digital e contam com cloudificação, MEC, IA e fatiamento de recurso para melhorar a eficiência dos recursos disponíveis mesmo em cenários móveis e dinâmicos. Este objetivo visa desenvolver e avaliar soluções de redes 5G/6G para assegurar os requisitos de qualidade e conectividade de serviços de saúde digital mesmo em cenários móveis e dinâmicos.
Este objetivo visa definir, desenvolver, implementar e avaliar modelos de aprendizado de máquina capazes de analisar dados e tomar decisões inteligentes e autônomas na borda e extrema borda das redes rurais para verticais de bioeconomia, agricultura e monitoramento ambiental. Os modelos devem ser otimizados para operar em dispositivos com baixo poder de processamento, armazenamento e conectividade, bem como com dados heterogêneos.
O desenvolvimento de áreas rurais conectadas e inteligentes através da ligação destes à Internet de forma síncrona ou assíncrona e com suporte a IoT inteligente tem o potencial de transformar a bioeconomia, a agricultura e a preservação ambiental do Brasil e permitir que produtores melhorem suas operações. Este objetivo visa definir, testar, prototipar e avaliar dispositivos de rede, nuvem e IoT para uso em áreas rurais com inteligência na borda e conectividade síncrona ou assíncrona.
Este objetivo visa definir, desenvolver, implementar e avaliar tecnologias de redes de comunicação e IoT na borda e extrema borda das redes rurais para viabilizar aplicações e serviços inteligentes com suporte a inteligência, autonomia (redução da dependência humana), escalabilidade, resiliência, segurança, eficiência energética, heterogeneidade e diferença de características físicas, ambientais, sociais e econômicas das propriedades rurais.
Digital Twin (DT) é o nome dado a um tipo de sistema que integra uma parte física e sua réplica digital e seu uso na indústria contribui para a redução de custo e aumento de produtividade. Este objetivo visa propor e avaliar mecanismos inteligentes, eficientes e escaláveis para implementar infraestrutura de comunicação para gêmeos digitais em verticais de indústria com requisitos de tempo real baseado em computação de borda.
O processo de digitalização da indústria contribui para o aumento da produtividade e acurácia dos serviços disponíveis em fábricas inteligentes, inclusive aplicações em cenários desafiadores como IoT móvel ou robô. Este objetivo visa definir, desenvolver, implementar e avaliar tecnologias IoT inteligentes para cenários desafiadores fixos e móveis de indústria digitais com suporte a sustentabilidade, eficiência energética e requisitos de qualidade das aplicações.