Uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para estimar trajetórias de equipamentos de IoT em ambientes fechados - Carvalho, Daniel Dantas Rothéia (2023)
Atualmente, existem bilhões de dispositivos conectados e a Internet das Coisas (IoT) impulsionou esses números. No caso de redes privadas, algumas centenas de dispositivos conectados podem causar instabilidade e até perda de dados na comunicação. Neste trabalho, é proposta uma modelagem baseada em aprendizado de máquina para resolver a sobrecarga de rede causada pelo monitoramento contínuo das trajetórias de vários dispositivos rastreados em ambientes fechados. A modelagem proposta foi avaliada com mais de cem mil coordenadas de localização de objetos rastreados em três ambientes sintéticos e um ambiente real. Foi demonstrado que é possível resolver o problema de sobrecarga de rede aumentando a latência no envio de dados e prevendo coordenadas intermediárias das trajetórias no lado do servidor com modelos ensemble, como Random Forest, e usando Redes Neurais Artificiais sem perdas relevantes. Além disso, foi demonstrado que é possível estimar pelo menos trinta coordenadas intermediárias das trajetórias de objetos rastreados com o Coeficiente de Determinação (R2) maior que 0,8. Palavras-chave: Mineração de Dados. Internet das Coisas. Aprendizado de máquina.