Laboratório de Redes e Multimídias

Quem Somos

O Laboratório de Redes e Multimídia (LABNET) localiza-se no Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais (NCE) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).

MISSÃO
Executar de maneira coordenada, em um ambiente catalisador de formação, projetos de ensino, pesquisa e extensão de caráter inovador e ético.

VISÃO
Ser um agente transformador na formação dos alunos da UFRJ para que estes tenham acesso ao estado da arte nas áreas de atuação do laboratório, atinjam excelência técnica e empoderamento, como também, ser um agente transformador do seu entorno.

VALORES
Excelência técnica, ética, coragem para lidar com o risco, espírito inovador, responsabilidade social, harmonia e integração entre as pessoas dentro e fora do ambiente de trabalho, valorização da diversidade.

Projetos

Aquaponia

O projeto “Aquaponia” consiste em um sistema aquapônico, com funcionamento controlado por um Raspberry Pi. Através de sensores Aquaponia realiza a coleta de dados, como temperatura, umidade do ar, iluminação, etc. Atuadores programados podem controlar a iluminação, o funcionamento de bombas e até o controle do ar condicionado da sala.

A UFRJ Nautilus é uma equipe da Universidade Federal do Rio de Janeiro com o objetivo de proporcionar uma experiência prática aos alunos da Universidade e solucionar problemas da sociedade e mercado através da inovação tecnológica no campo do desenvolvimento de veículos autônomos. Em sua trajetória a equipe produziu 2 AUVs (Veículos Submarinos Autônomos) para competir internacionalmente na maior competição mundial de AUVs, a RoboSub, sendo a única representante da América do Sul. Atualmente a Nautilus desenvolve um novo projeto de AUV e está expandindo para a área de Aeronaves Autônomas não Tripuladas.

Criada em 2019 através de uma iniciativa do professor Claudio Miceli, do Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais, começou como um grupo de estudo dirigido para solução de problemas de ciência de dados e aprendizado de máquina, com o intuito de participar de competições na área. Hoje, além destas atividades, a UFRJ Analytica também desenvolve projetos com caráter de extensão e voltados para soluções em ciência de dados.

Vacathon é uma competição de desenvolvimento de inovação do setor de leite e derivados promovida pela Embrapa Gado de Leite. Na competição do ano de 2020 o time que foi campeão possuia dois alunos do Labnet e o professor Claudio Miceli. Na competição foi apresentado o uaiCup, uma caneca instrumentada com software que, conectada à Internet, torna possível o serviço de monitoramento da qualidade do leite, a partir da aplicação de inteligência artificial.

Reconhecimentos

1º e 3º lugares
no Vacathon 2020

As equipes Mimosa, responsável pelo projeto uaiCup, e Gambiarra levaram as medalhas de ouro e bronze na competição.

Prêmio Holding Steady
na 23ª RoboSub

A equipe UFRJ Nautilus recebeu o prêmio na maior competição internacional de equipes de alunos no âmbito de Veículos Submarinos Autônomos (AUV, em inglês).

Best Paper Award na VII WPIETF

O trabalho submetido pelo aluno de Mestrado Sávyo Vinícius de Morais recebeu o prêmio Best Paper Ward no Workshop Pré-IETF de 2020.

Vencedor no datathon Open Data Day 2021

A análise da equipe UFRJ analytica foi uma das vencedoras no datathon organizado pela Base dos Dados para o Open Data Day 2021.

Aquaponia

UFRJ Nautilus

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UFRJ Analytica

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uaiCup - Vacathon 2020

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Publicações

INXU - A security extension for RFC 8520 to give fast response to new vulnerabilities on domestic IoT networks

As domestic Internet of Things (DIoT) devices become more popular, the number of devices connected to the Internet increases. It may also represent a risk to the end-user's security and privacy. The infected devices can be used in DIoT botnets affecting the Internet’s stability. Although there are efforts to enhance IoT security, such as RFC 8520, there still needs for improvements in the DIoT context. To ensure DIoT security, this paper proposes INXU, an extension of RFC 8520 that enables blocking traffic related to well-known malicious activities. INXU introduces the concept of Malicious Traffic Description, a data model to describe traffic related to malicious activities, and enables Security Operation Centers to protect domestic networks.

Best Paper Award na VII WPIETF

Athena: A Knowledge Fusion Algorithm for the Internet of Things

Internet of things (IoT) is envisioned as the interconnection of the Internet with sensing and actuating devices. IoT systems are usually designed to collect massive amounts of data from multiple and possibly conflicting sources. Nevertheless, data must be refined before being stored in a repository, so as information can be correctly extracted for further uses. Knowledge fusion is an important technique to identify and eliminate erroneous data from compromised sources or any mistakes that might have occurred during the extraction process. We propose a new multisensor data fusion algorithm for IoT that supports the knowledge extraction needed to adapt knowledge graphs. This algorithm, named Athena, enhances accuracy when compared to the traditional multisensor data fusion techniques. We also discuss the role of reinforcement learn over integration on a multi-application WSAN.

Using agrometeorological data to assist irrigation management in oil palm crops: A decision support method and results from crop model simulation

In order to achieve optimum yields in oil palm, management practices should be tailored to the crop site agro-ecological conditions. Nevertheless, oil palm farmers often have to make decisions based on a limited knowledge base. Considering that water management is a critical aspect of oil palm crops, this paper describes an inference method for irrigation decision-making in oil palm supported on soil moisture and vapor pressure deficit data. Under an ideal scenario where this agrometeorological data is available through a Wireless Sensor Network (WSN) at a crop plot resolution, we formulated a method to prevent oil palm farmers to submit their crops to water deficit stress. The inference method was based on a Data Fusion technique called Dempster-Shafer Inference, which is convenient for the use of uncertain data with distinct levels of detail such as those present in a WSN. The outcome of fusing soil moisture …

A multi-sensor data fusion technique using data correlations among multiple applications

While wireless sensor networks (WSNs) have been traditionally tasked with single applications, in recent years we have witnessed the emergence of WSNs that allow the sensing and communication infrastructure to be shared among multiple applications thus optimizing the use of resources. As the number of applications in a WSN increases, a growing amount of sensor-generated data will be produced, from which useful information can be extracted. A major requirement in these networks is to save energy in order to extend their operational lifetime. However, wireless sensors and actuators commonly rely on batteries as their energy sources, whose replacement is undesirable or unfeasible. Among the methods employed to extend network lifetime, Multisensor data fusion (MDF) is one of the most widely used. Traditional MDFs are not able to identify different contexts, since they are designed using an application …

Professores

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Claudio Miceli

Professor Pesquisador
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Luci Pirmez

Professora Pesquisadora
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Luiz Fernando Rust

Professor Pesquisador

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