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Smart Cities is a world initiative leading to better exploit on of the resources in a city in order to offer higher level services to people. Smart cities are related to sensing the city’s status and acting in new intelligent ways at different levels: people, government, cars, transport, communications, energy, buildings, neighborhoods, resource storage, etc.
A vision of the city of the future, or even the city of the present, rests on the integration of science and technology through information systems. A future that will require a re-thinking of the relationships between technology, government, city managers, business, academia and the research community.
Although Big Data be a buzzword nowadays, it is still a relatively new and unexplored concept. However, its potential for human analysis is already obvious. This makes it a perfect and integral part of the planning and creation of smart cities. As populations grow and resources become scarcer, the efficient usage of these limited goods becomes more important. Smart cities are a key factor in the consumption of materials and resources. Built on and integrating with big data, the cities of the future are becoming a realization today.
The development of digital technologies in the different disciplines, in which cities operate, either directly or indirectly, is going to alter expectations among those in charge of the local administration. Every city is a complex ecosystem with a lot of subsystems to make it work such as work, food, cloths, residence, offices, entertainment, transport, water, energy etc. With the growth there is more chaos and most decisions are politicised, there are no common standards and data is overwhelming. The intelligence is sometimes digital, often analogue, and almost inevitably human.
The 2nd French Brazilian School on Big Data and Smart Cities (school 1st edition) has the intention to discuss relevant subjects concerning the integration of Big Data Analysis and Smart Cities development topics. The School will be held in Natal-RN, Brazil, from 08 to 10 November of 2017 in IFRN (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte.
INÍCIO
Smart Cities é uma iniciativa mundial que leva a uma melhor exploração dos recursos em uma cidade, a fim de oferecer serviços de nível superior para as pessoas. As cidades inteligentes estão relacionadas com a percepção do status da cidade e a atuação de novas formas inteligentes em diferentes níveis: pessoas, governo, carros, transportes, comunicações, energia, edifícios, bairros, armazenamento de recursos, etc.
Uma visão da cidade do futuro, ou mesmo da cidade do presente, considera a integração da ciência e da tecnologia através dos sistemas de informação. Um futuro que exigirá um novo pensar das relações entre a tecnologia, o governo, os gestores da cidade, os negócios, o mundo acadêmico e a comunidade de pesquisa.
Mesmo sendo encarada por muitos como uma buzzword, Big Data ainda é um conceito relativamente novo e pouco explorado. No entanto, seu potencial para análise humana já se apresenta como óbvio. Isto faz de Big Data um elemento perfeito e integral do planejamento de cidades inteligentes. À medida que as populações crescem e os recursos tornam-se escassos, o uso eficiente destes bens limitados passa a ser mais importante. Cidades inteligentes são um fator chave no consumo de materiais e recursos. Construídas e integradas com Big Data, as cidades do futuro estão se tornando uma realidade do presente.
O desenvolvimento das tecnologias digitais nas diferentes disciplinas em que as cidades atuam, direta ou indiretamente, vai alterar as expectativas entre os responsáveis da administração local. Cada cidade é um ecossistema complexo composto por diversos subsistemas, que fazem a cidade funcionar, como o trabalho, comida, vestuário, residências, escritórios, entretenimento, transportes, água, energia, etc. Com o crescimento o caos aumenta e a maioria das decisões são politizadas, levando a uma falta de padrões e o processamento dos dados passa a ser inviável. A inteligência é por vezes digital, geralmente analógica, e na maior parte do tempo humana.
A 2ª Escola Franco Brasileira em Big Data e Cidades Inteligentes tem o intuito de discutir tópicos relevantes no que diz respeito a análise de Big Data e desenvolvimento de cidades inteligentes. A escola será realizada em Natal-RN, Brazil, de 8 a 10 de novembro de 2017 no campus Natal Central do IFRN (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologiza do Rio Grande do Norte).
MAISON
Smart Cities est une initiative mondiale menant à une meilleure exploitation des ressources d'une ville pour pouvoir offrir des services de haut niveau aux citoyens. Les concept de villes intelligentes (Smart cities) sont liées à la captation de l'état de la ville et à l'action de nouveaux moyens intelligents à différents niveaux: personnes, gouvernement, voitures, transports, communications, énergie, bâtiments, quartiers, stockage des ressources, etc.
Une vision de la ville de l'avenir, voire de la ville du présent, repose sur l'intégration de la science et de la technologie à travers les systèmes informatique. Un avenir qui nécessitera de repenser les relations entre la technologie, le gouvernement, les agents gestionnaires des villes, les entreprises et le milieu académique.
Bien que 'Big Data' soit un mot à la mode aujourd'hui, il s'agit quand même d'un concept relativement nouveau et inexploré. Cependant, son potentiel pour l'analyse humaine est déjà évident. Cela en fait une partie parfaite et intégrante de la planification et de la création de 'Smart cities'. À mesure que les populations grandissent et que les ressources se raréfient, l'utilisation efficace de ces biens limités devient de plus en plus importante. Les 'Smart cities' sont un point clé dans la consommation de matériaux et de ressources. Construits sur et intégrant avec le big data, les villes de l'avenir deviennent une réalisation aujourd'hui.
Le développement des technologies numériques dans différentes disciplines, dans lesquelles les villes opèrent, directement ou indirectement, va modifier les attentes des agents responsables de l'administration locale. Chaque ville est un écosystème complexe avec beaucoup de sous-systèmes pour le faire fonctionner comme le travail, la nourriture, les vêtements, la résidence, les bureaux, le divertissement, les transports, l'eau, l'énergie etc. Avec la croissance il y a plus de chaos et la plupart des décisions sont politisées. Il n'y a pas des normes standardisé et les données sont écrasantes. L'intelligence est parfois numérique, souvent analogique et presque inévitablement humaine.
La 2ème école brésilienne de Big Data et de Smart Cities (school 1st edition) a l'intention de discuter de sujets pertinents concernant l'intégration des thèmes de développement de 'Big Data Analysis' et de 'Smart Cities'. L'école aura lieu à Natal-RN, Brésil, du 08 au 10 Novembre 2017 à l'IFRN (Instituto Federal de Educação, Ciência et Tecnologia do Rio Grande do Norte). Natal est la capitale et la plus grande ville de l'État du Rio Grande do Norte, situé dans le nord-est du Brésil.
GOALS
The objective of the school is to put together specialists working on smart cities and related topics like internet of things, big data and cloud computing that enable the construction of infrastructures necessary to bring intelligence in to such ecosystems.
In particular the school wishes to organize a get together of problems, challenges and scientists coming from France and Brazil. Both countries recognize smart cities as a priority topic in their national applied research programs and they can find a productive arena to collaborate to address challenges they share.
Objetivos
O objetivo da escola é reunir especialistas que trabalham em cidades inteligentes e tópicos relacionados, como internet das coisas, Big Data e computação em nuvem, que permitam a construção de infraestruturas necessárias capazes de incorporar inteligência a esses ecossistemas.
Em particular, a escola deseja organizar uma reunião de problemas, desafios e cientistas que atuam na França e no Brasil. Ambos os países reconhecem as cidades inteligentes como um tema prioritário em seus programas nacionais de pesquisa aplicada e podem encontrar um espaço de produção colaborativa para enfrentar os desafios partilhados por ambos.
SPEAKERS
PALESTRANTES
JAVIER ESPINOSA (LAFMIA/BSC- France)
JAVIER ESPINOSA (LAFMIA/BSC - France)
Javier Espinosa is postdoctoral researcher at the Barcelona Supercomputing Center (BSC) and associated researcher at the French-Mexican Laboratory of Informatics and Automatic Control (LAFMIA). He holds a PhD in Computer Science from University of Grenoble, France. His research concerns databases and distributed systems. In particular, he is interested in the design of the the next generation of Stream Visual Database Management System. He has participated in several national and international projects, where he has been responsible of the execution of working packages and the implementation of prototypes (POLIWEB PEPS CNRS; CASES EU-FP7; S2EUNET FP7-IRSES).
Javier Espinosa é pesquisador de pós-doutorado no Centro de Supercomputação de Barcelona (BSC) e pesquisador associado no Laboratório Franco-Mexicano de Informática e Controle Automático (LAFMIA). Ele detém um Ph.D. em Ciências da Computação pela Universade de Grenoble (França). Sua pesquisa lida com bancos de dados e sistemas e distribuídos. Em particular, ele possui interesse na próxima geração de Stream Visual Database Management Systems. Ele participou em diversos projetos nacionais e internacionais, onde foi responsável pela execução de tarefas e pela implementação de protótipos (POLIWEB PEPS CNRS; CASES EU-FP7; S2EUNET FP7-IRSES).
Elsa Negre (Université Paris-Dauphine - France)
ELSA NEGRE (Université Paris-Dauphine - France)
Elsa Negre received her Ph.D. in Computer Sciences in 2009 from Université François-Rabelais de Tours, France. She was a postdoctoral fellow at Université du Québec en Outaouais (UQO), Canada in 2010-2011, then at Laboratoire d'Informatique Nantes-Atlantique (LINA), France in 2011. She is currently an Associate Professor (Maître de Conférences) at Université Paris-Dauphine (since september 2011), France. Her research interests include recommender systems, information systems, data warehousing, early warning systems and smart cities. Dr. Negre authored and co-authored more than 40 publications in refereed journals and conferences.
Elsa Negre recebeu seu Ph.D. em Ciências da Computação em 2009 pela Universidade François-Rabelais de Tours, na França. Ela realizou um pós-doutorado na Universidade do Québec em Outaouais (UQO), Canadá em 2010-2011, e outro no Laboratório de Informática Nantes Atlântica (LINA), França em 2011. Atualmente é professora associada (Maître de Conférences) em Université Paris-Dauphine (desde setembro de 2011), na França. Os seus interesses de pesquisa incluem sistemas de recomendação, sistemas de informação, data warehousing, sistemas de alerta precoce e cidades inteligentes. Drª Negre é autora e coautora de mais de 40 publicações em revistas e conferências bem reconhecidas.
Ivanovitch Silva (IMD/UFRN - Brazil)
IVANOVITCH SILVA (IMD/UFRN - Brazil)
Ivanovitch Silva received his Ph.D. degree in Electrical and Computer Engineering from the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN), Natal, Brazil, in 2013. Since 2013 is professor at Digital Metropolis Institute of UFRN. He teaches and supervises Ph.D and master students in the Graduate Program of Electrical and Computer Engineering of UFRN. His research interests include: modeling and scientific data analysis, dependability, wireless sensor networks, industrial internet of things (IIoT) and smart cites.
Ivanovitch Silva obteve seu Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Brasil, em 2013. Desde 2013 é professor no Instituto Metrópole Digital da UFRN. Ele leciona e supervisiona estudantes de doutorado e de mestrado no Programa de Pós-graduação de Engenharia Elétrica e de Computação da UFRN. Seus interesses de pesquisa incluem: modelagem e análise de dados científicos, confiabilidade, redes de sensores sem fio, internet das coisas industrial (IIoT) e cidades inteligentes.
Genoveva Vargas-Solar (CNRS/LIG - France)
GENOVEVA VARGAS (CNRS/LIG - France)
Genoveva Vargas-Solar (http://www.vargas-solar.com) is senior scientist of the French Council of Scientific Research (CNRS) and she is member of the HADAS group of the Informatics Laboratory of Grenoble, France. Since 2008, she is deputy director the Franco-Mexican Laboratory of Informatics and Automatic Control (LAFMIA), an international research unit established at CINVESTAV. She is regular member of the Mexican Academia of Computing. In 2014 she obtained her Habilitation à Diriger des Recherches (HDR - tenure) from University of Grenoble. In 2000, she obtained her first PhD degree in Computer Science at University Joseph Fourier and in 2005 she obtained her second PhD degree in Literature at University Stendhal. In 1997 she obtained her first Master Degree in Computer Science at University Joseph Fourier and in 1998 she obtained her second Master Degree in Compared Literature at University Stendhal. She did her undergraduate studies on Computer Systems Engineering at Universidad de las Américas in Puebla. Her research interests in Computer Science concern distributed and heterogeneous databases, reflexive systems and service based database systems. Particularly, she contributes to the construction of service based database management systems. The objective is to design data management services guided by Service Level Agreements (SLA) to provide methodologies, algorithms and tools for integrating, deploying and executing a service oriented data management functions. Quality of service criteria and behaviour properties included in SLA are adapted to applications requirements (e.g., transactional execution, reliability, fault tolerance, evolution and dynamic adaptability). She conducts fundamental and applied research activities for addressing these challenges on different architectures ARM, raspberry, cluster, cloud, and HPC. She has applied her results to e-Science applications in Astronomy, Biology, social sciences, industry 4.0. Her research interests in Literature concern middle age Literature, myths’ critics and myths’ analysis applied to different myths of origins. She has coordinated several research projects in Europe and Latin America financed by governments and industrial partners. She actively promotes the scientific cooperation in Computer Science between Latin America and Europe particularly between France and Mexico.
Genoveva Vargas-Solar (http://www.vargas-solar.com) é pesquisadora sênior do Centro Nacional de Pesquisa Científica da França (CNRS) e é membro do grupo HADAS do Laboratório de Informática de Grenoble, França. Desde 2008, ela é vice-diretora do Laboratório Franco-Mexicano de Informática e Controle Automático (LAFMIA), uma unidade internacional de pesquisa estabelecida em CINVESTAV. Ela é membro regular do Academia Mexicana de Computação. Em 2014 ela obteve sua Habilitation à Diriger des Recherches (HDR efetiva) da Universidade de Grenoble. Em 2000, ela obteve seu primeiro grau de PhD em Ciências da Computação pela Universidade Joseph Fourier e em 2005 ela obteve seu segundo grau de PhD em Literatura pela Universidade Stendhal. Em 1997 ela obteve seu primeiro grau de Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Joseph Fourier e em 1998 ela obteve seu segundo grau de Mestre em Literatura Comparada pela Universidade Stendhal. Ela realizou seus estudos de graduação em Engenharia de Sistemas de Computação na Universidade das Américas em Puebla. Seus interesses de pesquisa em Computação dizem respeito a bancos de dados distribuídos e heterogêneos, sistemas reflexivos e sistemas de banco de dados baseados em serviço. O objetivo é projetar serviços de gerenciamento de dados guiados por acordos em nível de serviço (Service Level Agreements - SLA) para prover metodologias, algoritmos e ferramentas para integração, implantação e execução de funções de gerenciamento de serviços orientados a dados. Critérios de qualidade de serviço e propriedades de comportamento incluídos em SLA são adaptados para requisitos de aplicações (e.g., execução transacional, confiabilidade, tolerância a falhas, evolução e adaptabilidade dinâmica). Ela conduz atividades de pesquisa fundamental e aplicada para lidar com estes desafios em diferentes arquiteturas ARM, Raspberry, cluster, nuvem e HPC. Ela tem utilizado seus resultados em aplicações de e-Science em Astronomia, Biologia, ciências sociais e indústria 4.0. Seus interesses de pesquisa em Literatura dizem respeito a Literatura da idade média, análise e crítica de mitos aplicados a diferentes mitos de origens. Ela tem coordenado diversos projetos na Europa e na América Latina financiados por governos e parceiros industriais. Ela promove ativamente a cooperação científica em Ciência da Computação entre a América Latina e a Europa, particularmente entre França e México.
Andreiwid Sheffer Correa (IFSP - Brazil)
ANDREIWID SHEFFER CORREA (IFSP - Brazil)
Andreiwid Sheffer Correa received his B.Sc. degree in Computer Science (2004), M.Sc. in Electrical Engineering (2011) and Ph.D. in Computer Engineering (2017). His research interests include open data, e-government, geographic information systems, and fuzzy knowledge-based systems. Currently he is a Professor of Informatics/Computing at Federal Institute of Sao Paulo and a postdoctoral researcher at Department of Computer Science in Institute of Mathematics and Statistics (University of Sao Paulo). His past experience includes +18 years dedicated to systems development with focus on Software Engineering and Database Systems.
Andreiwid Sheffer Correa detém os títulos de B.Sc. em Ciências da Computação (2004), de M.Sc. em Engenharia Elétrica (2011) e de Ph.D. em Engenharia da Computação (2017). Seus interesses de pesquisa incluem dados abertos, governo eletrônico, sistemas de informação geográfica e sistemas fuzzy baseados em conhecimento. Atualmente ele é professor de computação no Instituto Federal de São Paulo e pesquisador de pós-doutorado no Departamento de Ciências da Computação no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Sua experiência anterior inclui mais de 18 anos dedicados ao desenvolvimento de sistemas com foco em Engenharia de Software e Sistemas de Banco de Dados.
Nivan Ferreira (CIn/UFPE - Brazil)
NIVAN FERREIRA (CIn/UFPE - Brazil)
Nivan Ferreira is a professor of computer science at Universidade Federal de Pernambuco. He received his PhD degree in Computer Science from New York University and held a postdoctoral scholar position at the University of Arizona. He previously attended the Universidade Federal de Pernambuco where he obtained his bachelor's degree in Computer Science and master's degree in Mathematics. His research interests are in the general areas of data visualization, visual analytics, big data and data science. His current research focuses on the interactive analysis of large spatio-temporal datasets and applications of data visualization for urban data analysis.
Nivan Ferreira é professor de Ciências da Computação na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Ele recebeu seu PhD em Ciências da Computação pela Universidade de Nova Iorque e realizou um pós-doutorado na Universidade do Arizona. Antes disso, ele foi aluno da UFPE e lá obteve seu bacharelado em Ciências da Computação e seu mestrado em Matemática. Seus interesses de pesquisa estão relacionados às áreas de visualização de dados, análise visual, Big Data e ciência de dados. Sua pesquisa atual está focada na análise interativa de grandes conjuntos de dados espaço-temporais e em aplicações de visualização para análise de dados urbanos.
Boughanem Mohand (Université de Toulouse - France)
BOUGHANEM MOHAND (Université de Toulouse - France)
Mohand Boughanem (http://www.irit.fr/~Mohand.Boughanem) is a professor at the University of Toulouse and a researcher at IRIT Lab. His current research focuses on IR (Information Retrieval) models, Contextual/personalized/Social based IR, aggregated search, Opinion mining. He is the founder of ARIA (The French Association of Information Retrieval)), that he chaired during 4 years, and CORIA the french annual conference of information retrieval (http://www.asso-aria.org/). He is also the coordinator of one of the fourth IRIT's reseach topic (strategic axis), dedicated to big data data. He is the coordinator of the French-Brazilian GDRI (French-Brazilian International Research Group). He participated in several projects as coordinator or partner. He has published more than 100 articles in international journals and conferences (SIGIR, ECIR, CIKM, JASSIST, IP&M). He advised more than 25 PhD theses. He is regularly invited to participate as program committee member in conferences or reference journals such as ACM-SIGIR, ECIR, ACM-CIKM, WWW, ACM-TOIS, ACM Trans. on the Web. He was a guest speaker at several conferences and summer schools. He is also regularly solicited to evaluate theses and projects (ANR, ERC, region, post-doc (abroad), thesis).
Mohand Boughanem (http://www.irit.fr/~Mohand.Boughanem) é professor na Universidade de Toulose e pesquisador no Laboratório IRIT. Sua pesquisa atual se concentra em modelos de IR (recuperação da informação), IR baseado em contexto/personalização/social, busca agregada e mineração de opinião. Ele é fundador da ARIA (Associação Francesa de Recuperação da Informação), a qual ele presidiu por durante quatro anos, e da CORIA, uma conferência francesa anual sobre recuperação de informação (http://www.asso-aria.org/). Ele também é coordenador de um dos quatro tópicos de pesquisa (eixos estratégicos) do IRIT, dedicado a Big Data. Ele é o coordenador Grupo de Pesquisa Internacional (GDRI) Franco-Brasileiro. Ele participou em diversos projetos como coordenador ou membro. Ele possui mais de cem artigos em periódicos internacionais e em conferências (SIGIR, ECIR, CIKM, JASSIST, IP&M). Ele orientou mais de 25 teses de doutorado. Ele é regularmente convidado para participar como membro de comitê em conferências ou em periódicos de referência tais como ACM-SIGIR, ECIR, ACM-CIKM, WWW, ACM-TOIS e ACM Trans. on the Web. Ele foi palestrante convidado em diversas conferências e escolas de verão. Ele também é regularmente solicitado para avaliar teses e projetos (ANR, ERC, pós-doutorado no exterior).
PROGRAM
PROGRAMAÇÃO
| FR-BR SCHOOL (Program) |
||||||
| 8th Nov, 2017 | 9th nov, 2017 | 10th Nov, 2017 | ||||
| 08:30 - 10:00 |
Registration | Ivanovitch Silva - (IMD/UFRN, Brazil) | Ivanovitch Silva - (IMD/UFRN, Brazil) | |||
10:00 - 10:30 |
Opening | Coffee Break | ||||
10:30 - 12:00 |
Boughanem Mohand (Université de Toulouse, France) | Genoveva Vargas-Solar (CNRS, France) | Elsa Negre (Université Paris-Dauphine, France) | |||
12:00 - 14:00 |
Free Time for Lunch | |||||
14:00 - 15:30 |
Andreiwid Correa (IFSP, Brazil) | Nivan Ferreira (UFPE, Brazil) | PANEL: Reseach and future direction in the use of data for smart cites. | |||
15:30 - 16:00 |
Coffee Break | Closure | ||||
16:00 - 17:30 |
Javier Espinosa (Université Grenoble Alpes, France) | Javier Espinosa (Université Grenoble Alpes, France) |
Keynote Brazil Tutorial Keynote France |
|||
