IoT para Sistemas Inteligentes e Aplicações Inteligentes alimentada por IA

A relação mutuamente benéfica entre a Internet das coisas (IoT) e a Inteligência Artificial (IA) está permitindo inovações disruptivas em vestibilidades e dispositivos biomédicos implantáveis para monitoramento de saúde; aplicações de vigilância e monitoramento inteligentes, tais como o uso de um drone autônomo para gerenciamento de desastres e operações de resgate. A fusão de IA e IoT permite que os sistemas sejam preditivos, prescritivos e autônomos. Essa convergência de IA e IoT está evoluindo a natureza das aplicações emergentes de ser assistida para aumentar e, em última instância, para inteligência autônoma. Essa continuidade terá impacto em todas as indústrias, desde fabricação, varejo, saúde, telecomunicações e transporte, etc. Os sensores IoT permitirão a coleta de uma vasta quantidade de dados, enquanto que a IA pode ajudar a derivar inteligência para a criação de aplicações mais inteligentes para um mundo mais inteligente. Além disso, o emergente cenário 5G fornece uma base para a realização de todo o potencial da Internet sem fio (IoT) alimentada por IA. A conectividade massiva oferecida pela 5G, juntamente com a capacidade de latência ultra-baixa, abrirá caminhos para aplicações interessantes em todas as verticais.
Esta era emergente de aplicações AI e IoT tem três componentes principais (i) dispositivos inteligentes (ii) sistemas inteligentes de sistemas e (iii) análise de ponta a ponta. Existem inúmeros desafios na implementação desses sistemas que incluem inovações algorítmicas e de design para atender aos requisitos de Qualidade de Serviço (latência, largura de banda, atraso, etc.); mecanismos para preservar a privacidade dos dados IoT e fornecer serviços seguros para usuários interconectados; conseguir sistemas de alto desempenho que possam processar dados IoT de alto volume e alta velocidade alavancando a IA de borda. Além disso, de uma frente de aplicativos, ainda há a necessidade de projetar soluções de dados IoT expansíveis e inteligentes que façam melhor uso dos conceitos de aprendizagem federada e sensoriamento colaborativo para inteligência coletiva.
Pelas razões acima mencionadas, este tópico de pesquisa tem como objetivo solicitar as submissões de artigos de pesquisa originais e inéditos que apresentem contribuições de pesquisa fundamental aprofundada tanto do ponto de vista teórico ou metodológico/aplicativo contendo novas arquiteturas, algoritmos, sistemas, técnicas ou aplicativos que ofereçam novos insights e descobertas no campo da IA.
Procuramos submissões de alta qualidade relacionadas a (mas não limitadas a) um ou mais dos seguintes tópicos:
● Plataformas e ferramentas de mineração de dados e ferramentas de IoT
● Aprendizagem de máquina e IA para processamento e análise de dados de IoT
● Computação de borda e nevoeiro para processamento de dados de IoT
● Mineração e computação de dados sociais
● Novas aplicações para serviços inteligentes de IoT
● Aprendizagem federada para IA-Sistemas IoT alimentados por IoT
● Privacidade e segurança dos dados das soluções IoT alimentadas por IA
● Edge AI para sistemas IoT centrados na saúde e interação homem-máquina
● Dispositivos IoT Smart Edge para a saúde, ambiente, tráfego e outras aplicações industriais.
● Processamento de fluxo para processamento de dados IoT eficiente
● Sistemas e aplicativos IoT assistidos com 5G
● Blockchain Integrado com serviços IoT
● Sistemas de conhecimento de contexto
● Algoritmos meta-hurísticos para IoT e vestível
● Modelagem e simulação de cenários IoT em larga escala e padronização de IoT

Palavras-chave:Algoritmos de IA, IA de borda, Adaptativo & Análise Preditiva, Internet das Coisas (IoT), Aprendizagem de Máquina, Processamento de Fluxo, Aprendizagem Federada, Aplicações de IoT conduzidas por 5G

Nota Importante: Todas as contribuições para este tópico de pesquisa devem estar dentro do escopo da seção e do periódico ao qual são submetidas, como definido em suas declarações de missão. Frontiers se reserva o direito de orientar um manuscrito fora do escopo para uma seção ou revista mais adequada em qualquer estágio da revisão por pares.