Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/1822/43218

TitleAmbient intelligence and affective computing: a contribute to energetic sustainability
Author(s)Silva, Fábio
Advisor(s)Analide, Cesar
Issue date19-Jul-2016
Abstract(s)economy and the citizen behaviours are putting stress on resources at increasing scales. Society demands sustainable solutions for these problems. However, these solutions need to compromise restrictions enforced by either society, physics and resources. This leads to the traditional dimensions of sustainability: economic, environmental and social, which need to be addressed as a whole in order to find sustainable configurations. Although not as old as sustainability itself, computational sustainability provides methods to specify and intervene in sustainability problems. The most used approaches to computational sustainability systems target constraint conditions, computer simulation and machine learning to solve sustainability problems. Computer science can leverage computational sustainability to acquire relevant information from environment and users, plan and predict approaches to problems and act upon physical systems. This thesis presents an archetype platform, the People Help Energy Savings and Sustainability (PHESS), which results from experiments upon computational sustainability problems with the aid of action-research methodology. It is aimed at intelligent environments such as smart cites and ambient assisted living, and makes use of ubiquitous technologies, such as the Internet of Things (IoT) and pervasive computing. More than just measuring and reporting tool, the archetype aims to promote behavioural change and continuous improvement through techniques taken from fields such as intelligent environments, gamification and affective computing which help improve sustainability scenarios. This archetype enabled the implementation of case studies where the platform was used to assess energy consumption to manage and monitor user environments, user comfort and urban transportation to demonstrate the adaptability of the archetype to different kinds of scenarios.
A sociedade depara-se, muitas vezes, com problemas de sustentabilidade. É um facto que a evolução económica e os comportamentos dos cidadãos estão a colocar pressão sobre os recursos naturais numa escala cada vez maior. A sociedade exige soluções sustentáveis para estes problemas. No entanto, estas soluções devem harmonizar restrições impostas pela sociedade, a física e os recursos. Estes fatores conduzem às dimensões tradicionais da sustentabilidade: económica, ambiental e social, que precisam ser tratadas como um todo, com o intuito de encontrar configurações sustentáveis. Embora não tão antiga quanto a própria sustentabilidade, a sustentabilidade computacional fornece métodos para especificar e intervir nos problemas de sustentabilidade. As abordagens mais usadas para sistemas computacionais de sustentabilidade abordam restrição de condições, simulação por computador e aprendizagem máquina para resolver problemas de sustentabilidade. A ciência da computação pode melhorar o desempenho da sustentabilidade computacional através da criação de informação relevante a partir do ambiente e seus utilizadores, planear e prever abordagens para os problemas e agir sobre sistemas físicos. Esta tese de doutoramento apresenta um arquétipo, o Pessoas Ajudam na Economia de Energia e na Sustentabilidade (PHESS People Help Energy Savings and Sustainability), que é o resultado de experiências sobre problemas de sustentabilidade computacional com o aUXIlio da metodologia de action-research. É destinada a ambientes inteligentes, como por exemplo cidades inteligentes e ambientes de vida assistida e faz uso de tecnologias ubíquas, tais como a Internet das Coisas (IoT - Internet of Things) e computação pervasiva. Mais do que apenas medir e elaborar relatórios, o arquétipo tem como objetivo promover a mudança de comportamentos e a melhoria contínua através de técnicas de ramos como ambientes inteligentes, gamification e computação afetiva que ajudam a melhorar cenários de sustentabilidade. Este arquétipo possibilitou a implementação de diversos casos de estudo onde a plataforma foi usada para gerir e monitorizar ambientes e utilizadores, o conforto dos utilizadores e transportes urbanos, para demonstrar a capacidade de adaptação do arquétipo a diferentes cenários reais.
TypeDoctoral thesis
DescriptionTese de Doutoramento em Informática.
URIhttps://hdl.handle.net/1822/43218
AccessOpen access
Appears in Collections:BUM - Teses de Doutoramento
DI/CCTC - Teses de Doutoramento (phd thesis)

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