Projetos: Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação (PD&I)

Objetivo: Otimizar e compactar algoritmos de Aprendizado de Máquina (ML, Machine Learning) para que possam ser executados de forma eficiente em dispositivos de borda com recursos limitados.

Motivação: Executar algoritmos de ML em dispositivos de borda permite que esses dispositivos operem independentemente da nuvem, reduzindo latência e consumo de energia, além de garantir a privacidade e segurança dos dados. No entanto, esses dispositivos geralmente possuem recursos limitados em termos de processamento, armazenamento e energia. Assim, rodar algoritmos de ML localmente pode ser desafiador devido a essas restrições e à necessidade de processamento em tempo real. Portanto, é essencial explorar técnicas de otimização e compressão para viabilizar a execução eficiente desses algoritmos em dispositivos com recursos limitados.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Desenvolver novas técnicas de otimização e compressão;
• Aplicar essas técnicas a dispositivos de borda e embarcados em redes de Internet das Coisas (IoT, Internet of Things), 5G e 6G;
• Disseminar os resultados através de publicações científicas e participação em conferências e workshops;
• Registrar uma patente para as inovações propostas.

Objetivo: Desenvolver uma nova Camada Física (PHY, Physical Layer) e de Controle de Acesso ao Meio (MAC, Medium Access Control) para futuros transceptores de Rede de Acesso por Rádio (RAN, Radio Access Network), utilizando novas formas de onda e técnicas de sensoriamento espectral. Alcançar o Nível de Maturidade Tecnológica 6 (TRL 6, Technology Readiness Level 6) e implementar os protótipos em cenários reais.

Motivação: Prover conectividade em áreas remotas e rurais para banda larga, agronegócio, mineração e logística tem sido desafiador. Redes 6G não licenciadas, integradas com Redes Não Terrestres (NTN, Non-Terrestrial Networks) via Plataformas de Alta Altitude (HAPS, High-Altitude Platform Stations) ou satélites em Órbita Baixa da Terra (LEO, Low Earth Orbit), são uma solução promissora. No entanto, é crucial demonstrar que essa tecnologia pode ser implementada de forma acessível e que transceptores reais podem cumprir as restrições regulatórias, fornecendo serviços confiáveis de banda larga e Internet das Coisas (IoT, Internet of Things) nessas áreas.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Publicações científicas;
• Patentes;
• Protótipos da plataforma de Rádio Definido por Software (SDR, Software-Defined Radio) para Estações Base (BS, Base Station) e Equipamentos do Usuário (UE, User Equipment).

Objetivo: Desenvolver novos conceitos para metassuperfícies que permitam simultaneamente a multiplexação eficiente de sinais e a manipulação ativa do direcionamento de feixes, tanto para sinais refletidos quanto transmitidos.

Motivação: Apesar dos avanços significativos no campo das metassuperfícies para telecomunicações, o progresso recente tem se limitado à utilização de Superfícies Refletoras Inteligentes (IRS, Intelligent Reflective Surfaces). Essas superfícies limitam a aplicação a dispositivos de usuários posicionados no mesmo lado dos sinais incidentes, negligenciando o lado oposto (lado transmitido). Em contraste, as Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis que Transmitem e Refletem Simultaneamente (STAR-RIS, Simultaneously Transmitting and Reflecting - Reconfigurable Intelligent Surfaces) possuem dupla funcionalidade para reflexão e refração, proporcionando cobertura abrangente para Equipamentos do Usuário (UE, User Equipment) em ambos os lados da superfície.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Publicações em revistas internacionais;
• Patentes.

Objetivo: Desenvolver a Prova de Conceito (PoC, Proof-of-Concept) de um dispositivo chamado Internet das Coisas com Sensoriamento Espectral (SSIoT, Spectrum Sensing Internet of Things), que combina um terminal IoT comum com um sensor de espectro.

Motivação: Recentemente, uma nova arquitetura para Acesso Dinâmico ao Espectro (DSA, Dynamic Spectrum Access) foi proposta na literatura. Essa arquitetura fornece informações de ocupação do espectro através de um banco de dados alimentado por uma rede de dispositivos SSIoT, oferecendo informações em tempo real sobre o uso do espectro e aliviando os terminais secundários da tarefa de sensoriamento espectral. O SSIoT é um componente fundamental dessa arquitetura, justificando a necessidade de validar seu conceito como um primeiro passo para a implementação de uma bancada de testes completa para a solução DSA.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Desenvolvimento de uma PoC totalmente funcional do dispositivo SSIoT.

Objetivo: Convergir a pesquisa NovaGenesis (NG) com Fatiamento de Rede como Serviço (NSaaS, Network-Slicing-as-a-Service) através do desenvolvimento de uma solução Multi-Arquitetura. Esta solução visa resolver desafios como a auto-verificação de serviços pares, segurança da informação, suporte à imutabilidade do processamento e armazenamento de dados, além da integração com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs, Large Language Models).

Motivação: Este projeto visa unir duas áreas de pesquisa em uma só, aproveitando a NovaGenesis no contexto de NSaaS. Além disso, inclui estudos auxiliares sobre monetização digital, Internet das Coisas (IoT, Internet of Things) e tecnologias 5G/6G. A solução Multi-Arquitetura proposta busca resolver diversos problemas e desafios contemporâneos, abordando questões críticas dentro do contexto de arquiteturas convergentes avançadas.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Publicações.
• Protótipos.

Objetivo: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de aplicações de Internet das Coisas (IoT, Internet of Things) assistidas por Inteligência Artificial (IA, Artificial Intelligence), baseadas no uso de rovers/drones autônomos para realizar o monitoramento e controle de plantações, envolvendo sensoriamento, processamento de dados e comunicação com a nuvem.

Motivação: A principal motivação deste projeto de pesquisa é transformar soluções tecnológicas em realidade para tornar as fazendas mais eficientes, produtivas e sustentáveis.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Propor modelos de aprendizado de máquina multimodal para detectar doenças e pragas em diferentes culturas;
• Propor algoritmos de geolocalização para um sistema de navegação autônomo usando sensores GPS e LiDAR;
• Construir um protótipo de um rover agrícola;
• Construir um protótipo de uma armadilha para várias culturas agrícolas, que pode ser reprogramada e utilizada em diferentes plantações;
• Propor soluções de segurança para autenticação, criptografia e comunicação segura para as aplicações IoT desenvolvidas;
• Propor soluções de segurança para autenticação, criptografia e comunicação segura para as aplicações IoT desenvolvidas.

Objetivo: Projetar e implementar redes convergentes ópticas/sem fio para os sistemas 5G e 6G, aplicando diversas tecnologias de Comunicações Ópticas Sem Fio (OWC - Optical Wireless Communications) em todos os níveis da rede: backhaul, midhaul e fronthaul.

Motivação: O desenvolvimento da rede 6G visa abordar cenários de uso que complementam aqueles propostos para os sistemas 5G. A integração de redes ópticas com redes sem fio é fundamental tanto para a rede 5G quanto para a 6G, a fim de atender às exigências dos novos serviços requeridos por essas gerações de comunicação.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Implementação de Xhauls para redes 5G e 6G com base em Tecnologias OWC em ondas milimétricas, incluindo a banda W (75 a 110 GHz) e/ou a banda D (110 a 175 GHz);
• Aplicação de técnicas de fotônica de micro-ondas para a geração de portadoras de RF de alta frequência em sistemas ópticos e sem fio;
• Aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (ML, Machine Learning) para maximizar o desempenho de sistemas de Óptica em Espaço Livre (FSO, Free Space Optics) e/ou Comunicação por Luz Visível (VLC, Visible Light Communication);
• Aplicação e uso eficiente da tecnologia Fibra Óptica de Plástico (PoF, Plastic Optical Fiber) em sistemas de Comunicações Ópticas Sem Fio (OWC, Optical Wireless Communications) com múltiplas tecnologias;
• Desenvolvimento de antenas e conjuntos de antenas para atender às demandas das redes 5G e 6G.

Objetivo: Investigar o uso de Metasuperfícies Flexíveis Reconfiguráveis e Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis (RIS, Reconfigurable Intelligent Surfaces) no contexto das comunicações móveis com novas técnicas de reconfiguração, com foco específico em seu design, otimização e integração em sistemas operacionais.

Motivação: O potencial revolucionário de Metasuperfícies Flexíveis Reconfiguráveis e RIS no contexto das comunicações móveis 5G e 6G oferece uma alternativa para os desafios enfrentados pelos sistemas atuais e futuros. Ao aproveitar as propriedades únicas dessas metasuperfícies, é possível superar limitações como congestionamento espectral, interferência de sinal e eficiência espectral com soluções inovadoras.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Publicações;
• Protótipos.

Objetivo: Este projeto visa propor soluções inovadoras para o desenvolvimento da Agricultura de Precisão no Brasil, através da implementação de sistemas de Transferência de Energia Sem Fio (WET, Wireless Energy Transfer), assistidos ou não por Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis que Transmitem e Refletem Simultaneamente (STAR-RIS, Simultaneously Transmitting and Reflecting - Reconfigurable Intelligent Surfaces), em ambientes rurais.

Motivação: A tecnologia WET é essencial para as redes 6G, pois pode fornecer energia sem fio para um grande número de dispositivos da Internet das Coisas (IoT, Internet of Things). Um dos desafios para a implantação de sistemas WET é a sua baixa cobertura. Uma solução emergente para esse problema é a integração de STAR-RIS em sistemas WET. As STAR-RISs garantem uma cobertura de 360°, ampliando significativamente a área de cobertura do sistema. Portanto, sistemas WET assistidos por STAR-RIS tornam-se uma solução atraente para assegurar a operação ininterrupta de redes de sensores sem fio.

Principais Contribuições (Esperadas):

• Propor novas abordagens baseadas em Inteligência Artificial (IA, Artificial Intelligence);
• Aplicar essas abordagens na otimização de sistemas WET assistidos por STAR-RIS;
• Disseminar os resultados através de publicações científicas e participação em conferências e workshops.