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Nossas Pesquisas

Projetos em Andamento

Algoritmos Inteligentes e Distribuídos para Camada Física de Sistemas 6G

As atividades propostas no projeto buscam solucionar dois tópicos em aberto no caso de redes 5G e 6G considerando diferentes tipos de arquiteturas e cenários: redes fronthaul com MIMO massivo e sincronismo. No primeiro tópico são pesquisados algoritmos e técnicas de estimação para cenário de fronthaul massive MIMO. O segundo tópico de pesquisa envolve sincronismo para cenários de fronthaul, onde se assume o uso de redes de transporte sem suporte ao protocolo IEEE 1588. Outro tópico de interesse é no contexto de cell-free, onde se estuda o impacto de falhas no sincronismo no desempenho da rede.

Automação de Redes 6G Fim-a-Fim via Inteligência Artificial

O projeto visa desenvolver soluções inovadoras para a gestão autônoma de redes móveis B5G/6G através da incorporação de aprendizagem de máquina e, em geral, inteligência artificial (ML/AI) em redes de acesso via rádio (RAN) e de transporte. O projeto tem como objetivos específicos: 1) Investigar AI como uma ferramenta para otimização de rede com relação a PHY e rede de transporte, com ênfase no primeiro; 2) Estabelecer metodologias de AI que sejam compatíveis com os esforços de organismos de padronização, como o 3GPP (3rd Generation Partnership Project), O-RAN (Open-RAN) e ETSI (European Telecommunications Standards Institute), por meio de grupos que desenvolvem Inteligência em Rede Experencial (ENI), redes Zero-touch e gestão de serviços (ZSM), e ITU-T (International Telecommunication Union – Telecommunication Standardization Sector).

Circular

O principal objetivo do projeto é desenvolver um sistema que seja capaz de monitorar os ônibus circulares da cidade universitária e disponibilizar para a comunidade acadêmica informações que facilitem o dia a dia dos usuários dos ônibus. A principal informação que será disponibilizada pelo site será a localização dos ônibus, porém outras informações também poderão estar disponíveis, como por exemplo, o tempo estimado para uma viagem.

Testbed

O subp-2021-testbed é responsável pela implementação de uma plataforma de testes de uma rede móvel virtualizada para investigação da aplicação de técnicas de IA no gerenciamento de rede, garantia de serviço e gerenciamento de incidentes em redes 6G. 

RAN

Este projeto visa criar estratégias para lidar com a alta complexidade do New Radio (NR) relacionada à otimização de parâmetros e de Radio Resource Management (RRM​). Alguns outros pontos de pesquisa incluem: user scheduling in channels/BSs/beams​, network digital twins para melhorar a geração de conjunto de dados de canal mmWave map-based, estratégias de beam selection e mitigação de sobrecarga de comunicação.

Projetos Finalizados

Técnicas de Sincronismo e Compressão para Sinais 5G e Técnicas de Múltiplas Antenas

A caracterização do projeto como pesquisa se dá, pois, serão buscadas novas técnicas para as redes celulares de quinta geração (5G). Estas técnicas podem ser desenvolvidas ou adaptadas a partir de outras pré-existentes, dentro de três linhas de investigação. Estas linhas de investigação são tópicos emergentes e abordado em diversos artigos científicos do IEEE. A primeira linha diz respeito às técnicas de compressão para o transporte de sinais no segmento de rede chamado fronthaul das redes 5G. Serão investigadas técnicas de compressão para 5G operando com técnicas de transmissão em múltiplas antenas e dentro do contexto do O-RAN. A segunda linha de investigação busca desenvolver técnicas de sincronismo via redes de pacotes utilizando o protocolo IEEE 1588 em redes sem suporte a esse protocolo. A primeira e segunda linha de investigação referem-se à continuação de tópicos investigados em projetos anteriores no contexto da parceria Ericsson e UFPA. Dessa forma, as técnicas previamente desenvolvidas serão adaptadas e melhoradas para atender ao plano de trabalho do projeto atual. Além disso, novas técnicas com foco em inteligência computacional poderão ser desenvolvidas. A terceira linha de investigação trata das técnicas de múltiplas antenas usando aprendizado de máquina.

Inteligência Artificial Conectada para Redes 5G com Aplicações de Visão Computacional

As tecnologias de comunicação são deveras importantes. Atualmente, influenciam não só o cotidiano das pessoas, que notam principalmente quando o sistema está fora do ar e o serviço indisponível, mas também a soberania dos países. É crucial que o Brasil detenha know-how em telecomunicações. A UFPA oferece um curso de Engenharia de Telecomunicações. O presente projeto faz parte de uma colaboração de mais de uma década entre UFPA e a empresa Ericsson. Esta colaboração já recebeu prêmio nacional em função dos frutos positivos que trouxe à UFPA e o atual projeto é uma oportunidade para docentes e discentes realizarem pesquisa em tecnologias de quinta geração (5G). Além da questão tecnológica, há também a importância social. Com a tendência da globalização do mundo atual, a inclusão digital tem se tornado uma das principais ações de cunho social que busca inserir populações à margem do avanço digital e tecnológico, como as comunidades rurais amazônicas. As pesquisas em telecomunicações na UFPA têm permitido que a instituição se posicione na vanguarda das ações em prol da inclusão digital na Amazônia. Pode passar despercebido aos olhos de um observador desatento, mas são projetos de pesquisa como o atual que permitem aos docentes e discentes transporem o conteúdo livresco e atingirem capacidade de inovar. Alinhado com o histórico de resultados obtidos em projetos anteriores, o grupo almeja que o atual projeto acarrete em teses de doutorado, dissertações de mestrado e artigos em revistas Qualis CAPES. Sem entrar em detalhes técnicos, todos estes indicadores do passado são prova de que a equipe do projeto tem credenciais para gerar inovação e pesquisa com originalidade. Mais especificamente, a originalidade do projeto é centrada em tecnologias inovadoras para suportar aplicações 5G que envolvem Inteligência Artificial (IA), exemplificadas através de ambientes de experimentação usando uma rede real, drones, sensores e câmeras.

PETi

O objetivo geral do projeto PETi é proporcionar aos alunos de engenharia a aplicação de conhecimento técnico através de ações inclusivas entre os alunos, a fim de beneficiar a sociedade com atividades de ensino, pesquisa e extensão na UFPA.

CELCOM

O projeto CELCOM  (Telefonia Celular Comunitária) é um projeto de pesquisa com forte impacto social e tem como objetivo principal fornecer conectividade de voz e dados à comunidades rurais isoladas da Amazônia. Devido seu impacto e potencial de transformação, o projeto CELCOM já recebeu prêmios e manifestações de apoio a nível nacional e internacional.

Sistema de Rastreamento de Satélite

O Sistema de Rastreamento de Satélite busca desenvolver duas linhas de produtos voltados para rastreio de satélites e trabalha com pesquisa sobre rastreio utilizando técnicas de mono-pulso, além de pesquisa de posicionamento do sol para aplicações em energia solar.

Sistema Integrado Para Avaliação Continuada da Segurança do Sistema de Aterramento em Subestações Energizadas Sujeitas a Descargas Atmosféricas

Neste projeto foram desenvolvidos protótipos de um equipamento de aquisição de dados, baseado em microcontrolador, com a finalidade de diagnosticar as condições de degradação de malhas de aterramento de subestações energizadas. O sistema desenvolvido é portátil com hardware e software embarcados. Ele captura dados de tensão e corrente presentes em um sistema de aterramento, em frequência industrial. Uma rede de sensores sem fio foi construída, sendo que as informações capturadas pelos sistemas de aquisição de dados são transmitidas para uma entidade remota utilizando-se as tecnologias IEEE802.15.4/ZigBee. Todo o sistema permite a avaliação contínua e remota de sistema de aterramento.

Conectividade 5G em Aplicações Coordenadas com Inteligência de Máquina

O projeto abrange atividades de pesquisa versando sobre tecnologias 5G que envolvem inteligência de máquina, exemplificadas através de ambientes de experimentação usando drones. Novas aplicações foram responsáveis por grande parte do aumento de tráfego na rede, que nos últimos 4 anos aumentou para cerca de 140 exabytes. Este aumento de tráfego, combinado com o aumento da complexidade da rede e busca por soluções automáticas, motivam este projeto. O mesmo é baseado na investigação de técnicas de aprendizado de máquina para alcançar boa relação de custo-eficiência em cenários de redes 5G. O projeto tem como escopo três áreas principais: aprendizado de máquina, redes 5G e aplicações de drones. Mais especificamente, este projeto combina técnicas de aprendizado de máquina em drones para estabelecer uma plataforma de desenvolvimento para soluções de 5G que exijam coordenação e conectividade.