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Acesso aberto (Open Access)
Estimação de descarga de dispositivo IoT usando deep learning com otimização NSGA-II
(Universidade Federal do Pará, 2024-02-28) MACEDO, Wilson Antonio Cosmo; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
O aumento das aplicações de redes IoT (Internet das Coisas) destaca a necessidade de otimizar a gestão de energia nestes sistemas, pois a eficiência energética é crucial para a adaptabilidade das implementações que referem-se à IoT. Este estudo analisa as curvas de descarga de uma bateria recarregável em um contexto de rede IoT que utiliza comunicação LoRa (Long Range) e vários sensores, com o objetivo de gerar múltiplas curvas de descarga para estimar o comportamento da bateria nesse cenário. Essas curvas foram utilizadas para treinar uma Rede Neural Artificial (RNA) de várias camadas, implementando técnicas de Deep Learning, na qual a arquitetura da RNA foi delineada usando o algoritmo de Otimização Multiobjetivo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), o que resultou em modelos com capacidade de estimar o tempo de descarga da bateria ao analisar um segmento do processo de descarga observado pelo modelo com erro médio quadrático de aproximadamente dois minutos para o modelo mais eficiente encontrado. Este resultado representa uma margem muito positiva, visto que a extensão dos testes de descarga são de até aproximadamente setenta e uma horas e a taxa de amostragem de coleta dos dados é de um minuto.