Publicação
Exploração de modelos preditivos para sistemas de controlo de acesso
| Resumo: | A Agenda NEXUS, sob a liderança da Administração dos Portos de Sines e do Algarve (APS), é um projeto destinado a impulsionar a transformação digital e sustentável no setor dos transportes e logística. Esta mudança abordará áreas como a aplicação da Inteligência Artificial nas atividades portuárias e nos processos de transporte e logística. O controlo de acessos será uma das áreas abordadas e desempenha um papel fundamental na segurança de dados e instalações, permitindo que apenas pessoas autorizadas tenham acesso a recursos críticos. O controlo de acessos desempenha um papel fundamental na manutenção da segurança, integridade e eficiência das operações portuárias. Os modelos preditivos podem desempenhar um papel crucial no controlo de acessos nas áreas portuárias, melhorando a eficiência e a segurança das operações. Estes modelos podem ajudar em diversas áreas, como por exemplo: através da identificação de padrões anómalos, analisando dados históricos de acesso, como horários, locais e tipos de acesso. Podem também efetuar previsões de Fluxos de Tráfego, com base em dados históricos e em informações em tempo real. Isso ajuda na gestão do fluxo de veículos e pessoas, evitando congestionamentos e melhorando a eficiência das operações. Este trabalho tem como principais objetivos o estudo a avaliação de diversos modelos preditivos para um conjunto de dados fornecido pela APS, por forma a se conseguir prever o número de pedidos de acessos às instalações e conseguir ajustar o número de servidores necessários para garantir o correto funcionamento do sistema. Começou-se por efetuar uma revisão da literatura, investigando conceitos como controlo de acessos, modelos preditivos, machine learning e casos de estudo onde já tinham sido efetuados projetos similares. Como guia para a aplicação dos algoritmos de machine learning seguiu-se a metodologia CRISP. Por fim, na aplicação dos algoritmos utilizou-se o Jupyter Notebook para programar em Python. Após configuração, aplicação e avaliação de diversos algoritmos, conseguiu-se chegar a uma versão final de algoritmo que permite efetuar previsões do número de acessos por hora, o que permitirá à entidade gestora dos servidores realizar um planeamento da alocação de servidores, proporcionando a oportunidade de reduzir custos. |
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| Autores principais: | Oliveira, Joana Raquel Carias de |
| Assunto: | Agenda Nexus Controlo de Acessos Atividades Portuárias Modelos Preditivos |
| Ano: | 2024 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso restrito |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Setúbal |
| Idioma: | português |
| Origem: | Instituto Politécnico de Setúbal |
| Resumo: | A Agenda NEXUS, sob a liderança da Administração dos Portos de Sines e do Algarve (APS), é um projeto destinado a impulsionar a transformação digital e sustentável no setor dos transportes e logística. Esta mudança abordará áreas como a aplicação da Inteligência Artificial nas atividades portuárias e nos processos de transporte e logística. O controlo de acessos será uma das áreas abordadas e desempenha um papel fundamental na segurança de dados e instalações, permitindo que apenas pessoas autorizadas tenham acesso a recursos críticos. O controlo de acessos desempenha um papel fundamental na manutenção da segurança, integridade e eficiência das operações portuárias. Os modelos preditivos podem desempenhar um papel crucial no controlo de acessos nas áreas portuárias, melhorando a eficiência e a segurança das operações. Estes modelos podem ajudar em diversas áreas, como por exemplo: através da identificação de padrões anómalos, analisando dados históricos de acesso, como horários, locais e tipos de acesso. Podem também efetuar previsões de Fluxos de Tráfego, com base em dados históricos e em informações em tempo real. Isso ajuda na gestão do fluxo de veículos e pessoas, evitando congestionamentos e melhorando a eficiência das operações. Este trabalho tem como principais objetivos o estudo a avaliação de diversos modelos preditivos para um conjunto de dados fornecido pela APS, por forma a se conseguir prever o número de pedidos de acessos às instalações e conseguir ajustar o número de servidores necessários para garantir o correto funcionamento do sistema. Começou-se por efetuar uma revisão da literatura, investigando conceitos como controlo de acessos, modelos preditivos, machine learning e casos de estudo onde já tinham sido efetuados projetos similares. Como guia para a aplicação dos algoritmos de machine learning seguiu-se a metodologia CRISP. Por fim, na aplicação dos algoritmos utilizou-se o Jupyter Notebook para programar em Python. Após configuração, aplicação e avaliação de diversos algoritmos, conseguiu-se chegar a uma versão final de algoritmo que permite efetuar previsões do número de acessos por hora, o que permitirá à entidade gestora dos servidores realizar um planeamento da alocação de servidores, proporcionando a oportunidade de reduzir custos. |
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