Applications of high-frequency telematics for driving behavior analysis

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor in Information Management, specialization in Statistics and EconometricsProcessing driving data and investigating driving behavior has been receiving an increasing interest in the last decades, with applications ranging from car insurance pricing to policy-making. A popular way of analyzing driving behavior is to move the focus to the maneuvers as they give useful information about the driver who is performing them. Previous research on maneuver detection can be divided into two strategies, namely, 1) using fixed thresholds in inertial measurements to define the start and end of specific maneuvers or 2) using features extracted from rolling windows of sensor data in a supervised learning model to detect maneuvers. While the first strategy is not adaptable and requires fine-tuning, the second needs a dataset with labels (which is time-consuming) and cannot identify maneuvers with different lengths in time. To tackle these shortcomings, we investigate a new way of identifying maneuvers from vehicle telematics data, through motif detection in time-series. Using a publicly available naturalistic driving dataset (the UAH-DriveSet), we conclude that motif detection algorithms are not only capable of extracting simple maneuvers such as accelerations, brakes, and turns, but also more complex maneuvers, such as lane changes and overtaking maneuvers, thus validating motif discovery as a worthwhile line for future research in driving behavior. We also propose TripMD, a system that extracts the most relevant driving patterns from sensor recordings (such as acceleration) and provides a visualization that allows for an easy investigation. We test TripMD in the same UAH-DriveSet dataset and show that (1) our system can extract a rich number of driving patterns from a single driver that are meaningful to understand driving behaviors and (2) our system can be used to identify the driving behavior of an unknown driver from a set of drivers whose behavior we know.Nas últimas décadas, o processamento e análise de dados de condução tem recebido um interesse cada vez maior, com aplicações que abrangem a área de seguros de automóveis até a atea de regulação. Tipicamente, a análise de condução compreende a extração e estudo de manobras uma vez que estas contêm informação relevante sobre a performance do condutor. A investigação prévia sobre este tema pode ser dividida em dois tipos de estratégias, a saber, 1) o uso de valores fixos de aceleração para definir o início e fim de cada manobra ou 2) a utilização de modelos de aprendizagem supervisionada em janelas temporais. Enquanto o primeiro tipo de estratégias é inflexível e requer afinação dos parâmetros, o segundo precisa de dados de condução anotados (o que é moroso) e não é capaz de identificar manobras de diferentes durações. De forma a mitigar estas lacunas, neste trabalho, aplicamos métodos desenvolvidos na área de investigação de séries temporais de forma a resolver o problema de deteção de manobras. Em particular, exploramos área de deteção de motifs em séries temporais e testamos se estes métodos genéricos são bem-sucedidos na deteção de manobras. Também propomos o TripMD, um sistema que extrai os padrões de condução mais relevantes de um conjuntos de viagens e fornece uma simples visualização. TripMD é testado num conjunto de dados públicos (o UAH-DriveSet), do qual concluímos que (1) o nosso sistema é capaz de extrair padrões de condução/manobras de um único condutor que estão relacionados com o perfil de condução do condutor em questão e (2) o nosso sistema pode ser usado para identificar o perfil de condução de um condutor desconhecido de um conjunto de condutores cujo comportamento nos é conhecido

NATSA: A Near-Data Processing Accelerator for Time Series Analysis

Time series analysis is a key technique for extracting and predicting events in domains as diverse as epidemiology, genomics, neuroscience, environmental sciences, economics, and more. Matrix profile, the state-of-the-art algorithm to perform time series analysis, computes the most similar subsequence for a given query subsequence within a sliced time series. Matrix profile has low arithmetic intensity, but it typically operates on large amounts of time series data. In current computing systems, this data needs to be moved between the off-chip memory units and the on-chip computation units for performing matrix profile. This causes a major performance bottleneck as data movement is extremely costly in terms of both execution time and energy. In this work, we present NATSA, the first Near-Data Processing accelerator for time series analysis. The key idea is to exploit modern 3D-stacked High Bandwidth Memory (HBM) to enable efficient and fast specialized matrix profile computation near memory, where time series data resides. NATSA provides three key benefits: 1) quickly computing the matrix profile for a wide range of applications by building specialized energy-efficient floating-point arithmetic processing units close to HBM, 2) improving the energy efficiency and execution time by reducing the need for data movement over slow and energy-hungry buses between the computation units and the memory units, and 3) analyzing time series data at scale by exploiting low-latency, high-bandwidth, and energy-efficient memory access provided by HBM. Our experimental evaluation shows that NATSA improves performance by up to 14.2x (9.9x on average) and reduces energy by up to 27.2x (19.4x on average), over the state-of-the-art multi-core implementation. NATSA also improves performance by 6.3x and reduces energy by 10.2x over a general-purpose NDP platform with 64 in-order cores.Comment: To appear in the 38th IEEE International Conference on Computer Design (ICCD 2020

Musculoskeletal Load Exposure Estimation by Non-supervised Annotation of Events on Motion Data

There is a significant number of work pressures that promote the incidence of musculoskeletal disorders in industrial environments. As, unfortunately, many workplace conditions are subject to these biomechanical hazards, this has become an extensively common health disorder. To properly adjust intervention strategies, an ergonomic assessment through surveillance measurements is required. However, most measurements still depend on subjective assessment tools like self-reporting and expert observation. The ideal approach for this scenario would be to use direct measurements that use sensors to retrieve more precise/accurate information of how workers interact with their work environment. Following this approach, one of the major constraints would be that a systematic retrieval of data from a labor environment would require a tiresome process of analysis and manual annotation, deviating resources and requiring data analysts. Hence, this work proposes an unsupervised methodology able to automatically annotate relevant events from direct acquisitions, with the final intent of promoting this type of analysis. The event detection methodology proposes to detect three different event types: 1) work period transition; 2) work cycle transition; and 3) sub-sequence matching by query. To achieve this, the multivariate time series are represented as a Self-Similarity matrix built with the features extracted. This matrix is analysed for each event needed to be searched. The results were successful in the segmentation of Active and Non-active working periods and in the detection of points of transition between repetitive human motions, i.e. work cycles. A method of search-by-example is also presented, being that it allows for the user to detect specific motions of interest. Although this method could still be further optimized in future work, this approach has a very promising prospect as it proposes a strategy of similarity analysis that has not yet been deeply explored in the context of ergonomic acquisition. These advances are also significant given that the summarization of ergonomic data is still a subject in expansion.Num contexto industrial, são várias as tensões que promovem a incidência de distúrbios musculosqueléticos. Uma vez que a maioria das condições laborais estão sujeitas a estas propensões do foro biomecânico, os distúrbiosmusculosqueléticos tornaram-se patologias amplamente diagnosticadas na população ativa. Para desenhar estratégias de intervenção eficientes, é necessário proceder a uma avaliação ergonómica baseada em metododologias de vigilância. Não obstante o reconhecimento desta necessidade, a maioria das medidas ainda depende de ferramentas subjetivas como a auto-avaliação e a observação externa por parte de especialistas. A abordagem preferencial para esta problemática passaria pela aplicação de medições diretas que recorressem a sensores com vista a extrair informação exata e fidedigna do ambiente laboral. Uma das maiores limitações deste leque de soluções consiste no facto de um sistema de recolha de dados neste ambiente implicar um processo exaustivo de análise e anotação manual, o que consome recursos e requer os serviços de analistas de dados. Assim, este trabalho propõe uma metodologia capaz de anotar automaticamente eventos relevantes provenientes de aquisições diretas, com o objetivo final de promover este tipo de análises mais eficientes. A metodologia de deteção de eventos proposta foca-se em três diferentes tipos de eventos: 1) transições entre tarefas; 2) transições entre ciclos de trabalho; e 3) procura de movimentos-exemplo em amostras segmentadas. Para concretizar este trabalho, realizou-se um estudo de matrizes de auto-semelhança. Os resultados provaram-se, na sua maioria, bem-sucedidos no caso da segmentação de períodos Ativos e Não-ativos e na deteção de momentos de transição entre movimentos repetitivos, isto é, ciclos de trabalho. É ainda apresentado um método de procura-porexemplo que permite ao utilizador detetar movimentos-exemplo do seu interesse. Embora este método possa ainda ser otimizado em trabalhos futuros, reflete uma abordagem promissora uma vez que propõe uma estratégia de análise de similaridade que não foi ainda especialmente explorada no contexto dos estudos ergonómicos. Estes avanços são ainda significantes na perspetiva de que a sumarização de dados ergonómicos é uma linha de investigação ainda em expansão

A Novel integration approach : perturbation studies in vitro using PDK1 inhibitors in glioblastoma multiforme

Os objetivos a atingir em 2020 no que respeita ao processo de investigação e desenvolvimento de medicamentos estão claramente focados na redução em termos temporais na investigação pré-clínica e clínica e na diminuição da taxa de atrito entre as novas moléculas. De forma a atingir estes objetivos, um novo conceito tem sido desenvolvido e aplicado a este complexo e moroso processo, este é a Farmacologia Quantitativa e de Sistemas. Além disso, esta abordagem inovadora pode ser crucial para o tratamento de determinados tipos de tumores cerebrais letais – Glioblastoma Multiforme (GBM) – que permanecem um desafio terapêutico, e por tanto, uma doença com um destino fatal para os doentes. Por estas razões, esta dissertação de mestrado apresenta uma especial relevância, tendo por objetivos avaliar o potencial impacto e importância biológica da variação de parâmetros farmacológicos, para além da potência, no contexto da resposta celular ao fármaco, pela avaliação da perturbação induzida em células do GBM por inibidores do PDK1 e pela realização de uma caracterização multiparamêtrica dose-resposta destas novas moléculas. A presente dissertação assume em Portugal a vanguarda na área da Farmacologia Quantitativa e de Sistemas aplicada ao processo de investigação e desenvolvimento de medicamentos. Em última estância, esta dissertação poderá contribuir para uma melhor previsão dos fármacos durante este processo, significando assim possíveis vantagens para os utentes, indústrias farmacêuticas, institutos de investigação, governo e institutos superiores

Emerging Vaccine Informatics

Vaccine informatics is an emerging research area that focuses on development and applications of bioinformatics methods that can be used to facilitate every aspect of the preclinical, clinical, and postlicensure vaccine enterprises. Many immunoinformatics algorithms and resources have been developed to predict T- and B-cell immune epitopes for epitope vaccine development and protective immunity analysis. Vaccine protein candidates are predictable in silico from genome sequences using reverse vaccinology. Systematic transcriptomics and proteomics gene expression analyses facilitate rational vaccine design and identification of gene responses that are correlates of protection in vivo. Mathematical simulations have been used to model host-pathogen interactions and improve vaccine production and vaccination protocols. Computational methods have also been used for development of immunization registries or immunization information systems, assessment of vaccine safety and efficacy, and immunization modeling. Computational literature mining and databases effectively process, mine, and store large amounts of vaccine literature and data. Vaccine Ontology (VO) has been initiated to integrate various vaccine data and support automated reasoning