Laboratory of Innovation in
Internet of Things

SWAMP Smart Water Management Platform

The SWAMP project develops IoT based methods and approaches for smart water management in precision irrigation domain, and pilots them in Italy, Spain, and Brazil (2). Water is vital for ensuring food security to the world?s population, and agriculture is the biggest consumer amounting for 70% of freshwater. The water wastages are caused mainly by leakages in distribution and irrigation systems, and in the field application methods. The most common technique, surface irrigation wastes a high percentage of the water by wetting areas where no plants benefit from it. Localized irrigation can use water more efficiently and effectively, avoiding both under-irrigation and over-irrigation. However, in an attempt to avoid under-irrigation, farmers feed more water than is needed resulting not only to productivity losses, but also water is wasted. Therefore, technology should be developed and deployed for sensing the level of water needed by the plantation and for flowing the water to places where and when needed. The SWAMP project addresses these issues by use of the Internet of Things (IoT), data analytics, autonomous devices and other related technologies. The challenges addressed by SWAMP project are following: 1) Reducing effort in software development for IoT-based smart applications. 2) Automating advanced platforms and integrating different technologies and components. 3) The integration of heterogeneous and advanced sensors, particularly flying sensors (drones) providing precision in the water supply for irrigation. 4) The use of a Software Platform together with technologies such as IoT, Big Data, Cloud/Fog and drones for the deployment of pilot applications for smart water management. 5) Proposing, testing and validating new business models for using IoT in smart water management settings. 6) Technological components must be flexible and adaptable enough in order to adapt to different contexts and to be replicable to different locations and contexts.

Sensing Change: using agriculture IoT sensors to cross-pollinate farming innovation

Motivation: Food production needs to increase to be able to feed the predicted 9.6 billion people on earth by 2050. Greater automation in agriculture and precision farming could provide an opportunity to improve farming practices using low-cost IoT smart sensing devices. However, innovations in automated farming and agricultural IoT sensors for smallholders in developing countries are isolated and fractured. Pockets of excellence exist, but rarely do these advances cross borders, let alone oceans.

Solution: In order to overcome the above limitations, we propose to design and build flexible, adaptable and replicable agriculture soil and environmental sensor systems in three different contexts (two in Brazil and one in the UK). Integration of the sensors with existing automated farm machinery will occur in the UK. In addition, researchers from South Africa, Zambia, UK and USA will be present at the pilot field test site and host a Hackathon to develop prototypes, education and awareness resources to ensure that the data generated by this project will be openly accessible to a global audience.

Water leaks detection based on thermal images

In this work, the q-sigmoide function will be presented to analyze underground water leak and autonomously detect it with the support of a program. This function is a generalization of the traditional sigmoide function, based on non-extensive Tsallis statistics using q-exponential functions. Using thermal image processing, the potential of this new function will be validated with a differential skill to contrast enhancement and to highlight regions of interest. The proposal was applied in thermal images made of the soil surface with a water leak located underground. Such conditions were proposed into a laboratory, using an ideal model with sandy soil. The results obtained from this experiment under laboratory conditions were satisfactory, since it was able to detect leaks at early stages of the experiment, which suggest a potential use with pre-processing system to detect water leaks autonomously.

Mapeamento energético autônomo por meio da análise computacional de imagens térmicas

A energia elétrica está entre os mais importantes recursos necessários na vida contemporânea Apesar disso, parcela significativa do que é despendido na geração de energia é despediçado, já que parte da energia gerada não chega no consumidor final. Com perdas de dinheiro e recurso, além dos impactos ambientais envolvidos na produção energética, se faz necessário uma melhor gestão da energia na totalidade do processo. Considerando as elevadas taxas de perda de energia nas usinas e linhas de transmissão devido a problemas elétricos e irregularidades não previstas, um dos desafios nesta gestão é justamente como reduzir as falhas e otimizar a distribuição de energia. O gerenciamento de recursos em cidades é justamente um dos tópicos de estudo em cidades inteligentes e internet das coisas, conceitos apoiados em tecnologias de informação e comunicação, que visam promover eficiência nos processos já existentes e solucionar problemas. A tecnologia de sensoriamento de múltiplos componentes como ambiente de IoT é um caminho para a o monitoramento remoto e gestão da rede elétrica, permitindo a análise apurada, em tempo real, do que realmente está acontecendo e realizar a identificação das regiões de anomalias na rede elétrica. Sempre considerando a utilização da tecnologia e a viabilidade de soluções mais eficientes, uma técnica para inspeção elétrica cada vez mais usada é a de termografia. As câmeras térmicas, que podem ser consideradas como sensores não invasivos, permitem medir o calor emitido por equipamentos e compontentes elétricos, obter perfis térmicos e perceber pontos de variação de temperatura, informações que podem indicar potenciais falhas e anomalias na rede e em equipamentos elétricos. Este trabalho propõe realizar esse diagnóstico de forma automática através do uso de algoritmos de inteligência artificial para a identificação e classificação de problemas elétricos, por meio das informações provenientes das imagens térmicas, e recomendar decisões a respeito do sistema inspecionado

Um Estudo de Arquiteturas IoT para Dispositivos Embarcados:

A IoT (Internet das Coisas) é um conceito relativamente novo que trouxe o ideia de ubiquidade a dispositivos móveis. Contudo, a literatura ainda carece de estudos relacionados às arquiteturas de comunicação entre servidores e dispositivos, especialmente quando se fala em comparação entre as arquiteturas já existentes. Uma metodologia recente na área de IoT propõe o estudo comparativo dessas arquiteturas descrevendo as barreiras de suas implementações, incluindo até mesmo fatores humanos e de negócios. Neste trabalho, descrevemos 3 tipos de arquiteturas propostas por este trabalho considerando essas barreiras de implantação. A metodologia proposta em Filev2014 será utilizada como método de comparação entre as arquiteturas.