Sistema multiagente de recomendação de percursos de evacuação de edifícios em caso de incêndio, baseado em contexto e na IoT
Para além de ser uma matéria sensível para a sociedade civil, a evacuação de edifícios em caso de incêndio tem também motivado a comunidade académica para o desenvolvimento e estudo de soluções para melhorar a eficiência na evacuação desses espaços. O estudo do comportamento humano tem sido uma das áreas que tem merecido a atenção dos investigadores na área da evacuação de incêndios. No entanto, trata-se de um comportamento difícil de modelar, pois depende de fatores difíceis de conhecer e que variam de país para país. Face a essa dificuldade, propõe-se uma mudança de paradigma que, ao invés de se centrar em modelar o comportamento dos ocupantes, tem como foco condicionar esse comportamento, através da disponibilização em tempo real de informação relativa aos percursos de evacuação mais eficientes. A disponibilização dessa informação aos ocupantes, é possível com uma solução que aproveite os benefícios da crescente utilização da IoT (Internet Of Things) em edifícios, para ajudar os ocupantes a adaptarem-se ao ambiente. Os sistemas de recomendação multiagente são usados para ajudar os utilizadores a adaptarem-se ao ambiente em que se inserem, designadamente no âmbito da IoT, pelo que podem ser usados para providenciar aos ocupantes os percursos de evacuação mais eficientes. Seguindo a metodologia de investigação design science, propõe-se um sistema de recomendação multiagente, que a partir de dados contextuais obtidos através de dispositivos IoT, recomenda os percursos de evacuação mais eficientes a cada momento. Os resultados do estudo sugerem que a solução proposta pode contribuir para melhorar a eficiência na evacuação de edifícios em caso de incêndio.
Evacuação de edifícios, Emergência de incêndio, Sistemas de recomendação multiagente, IoT, Ontologias, Building evacuation, Fire emergency, Ontologies
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