MASC: um modelo computacional para cidades inteligentes assistivas

A crescente expansão dos recursos de tecnologia da informação e comunicação vem oportunizando o desenvolvimento de soluções tecnológicas para as regiões metropolitanas. Tais soluções visam melhorar a qualidade de vida, minimizar impactos ambientais, qualificar o atendimento na área da saúde, minimizar gastos de recursos naturais, facilitar ações no comércio, melhorar a segurança e comportar o crescente aumento do número de pessoas nas cidades. Iniciativas foram propostas por pesquisadores e implementadas em cidades definidas como “Cidades Inteligentes”, no entanto nenhuma destas tratam por completo as exigências apresentadas pelas pessoas com deficiência (PcDs), nem fazem uso das interações geradas por estas. Uma forma de promover acessibilidade para PcDs é utilizar computação móvel, infraestrutura de comunicação, recursos colaborativos e ações realizadas pelas PcDs a fim de oferecer serviços inteligentes de acessibilidade. Nas Cidades Inteligentes a infraestrutura já é disponibilizada, exigindo apenas computação móvel e uma camada de gerenciamento de recursos, composta por sensores e computação em nuvem. O presente trabalho apresenta um modelo para cidades inteligentes assistivas (MASC do inglês Model for Assistive Smart Cities) para este cenário. Diferente das abordagens propostas o MASC utiliza as interações das PcDs para composição de trilhas que são oferecidas como serviço, além disso é genérico pois suporta diferentes tipos de deficiências e é indicado para aplicações massivas. O modelo contempla ontologia para pessoas, recursos, deficiências, ambientes e trilhas. Foi desenvolvido um protótipo para avaliar desempenho e funcionalidade. Esta avaliação foi realizada com dados gerados por um simulador de contextos em uma região localizada no centro da cidade São Leopoldo - RS. Os resultados indicaram que o modelo atende aplicações massivas, recebendo informações para geração de trilhas e oferecendo suporte aos usuários, auxiliando PcDs, profissionais da saúde e administração pública.