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Projeto de pesquisa, UFV

Um Middleware baseado em Aprendizado Federado e por Reforço para Inferência e Distribuição de Contextos em Aplicações AIoT

Pesquisa

Descrição

O objetivo geral deste projeto é definir e implementar um middleware, baseado em aprendizado federado, como uma solução escalável e segura para inferência e distribuição de contextos para aplicações de Inteligência Artificial das Coisas (AIoT) ligadas a um domínio específico, tal como Cidades Inteligentes, por exemplo, e atendendo aos requisitos de heterogeneidade, escalabilidade e privacidade dos dados.

Palavras-chave

  • Aprendizado Federado
  • Sensibilidade ao Contexto
  • Internet das Coisas

Grupo de pesquisa

NESPeD-Lab: Laboratório de Inteligência em Sistemas Pervasivos e Distribuídos

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