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Nome do aluno
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Eliabe Nascimento Silva
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Título do trabalho
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BFoT: Blockchain para Suporte ao Aprendizado de Máquina na Névoa das Coisas
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Resumo do trabalho
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Modelos de Aprendizagem de Máquina (do inglês Machine Learning - ML) necessitam de dados para serem capazes de inferir padrões. A quantidade de dados gerados por redes de Internet das Coisas (do inglês Internet of Things- IoT) está em constante crescimento a cada ano. Apesar de ser uma grande fonte de dados, as redes IoT convencionais não oferecem nível de segurança contra corrupção dos dados, o que torna a utilização desses dados inviável para geração de modelos de Aprendizado de Máquina. Isso porque a falta de garantia de que os dados não foram corrompidos, torna esses modelos pouco confiáveis para uso real. Neste trabalho, uma solução composta pela integração de Internet das Coisas, Aprendizado de Máquina e Blockchain é proposta, a fim de tornar os dados gerados por uma rede IoT viáveis para a geração de modelos ML, garantindo privacidade, rastreabilidade e a inviolabilidade dos dados, desde a coleta até a recuperação para iniciar os treinamentos. Além disso, tornar a estrutura auto gerenciável utilizando contratos inteligentes (do inglês Smart Contracts). Para alcançar esse objetivo, será criado um ambiente de simulação utilizando o MININET e recursos da linguagem Python. Com essa pesquisa, espera-se expandir a fonte de dados utilizados para geração de modelos de Aprendizagem de Máquina, viabilizando pesquisas aplicáveis a contextos mais abrangentes e com maior criticidade, além de possibilitar a geração de modelos mais eficientes, impulsionando áreas como Industria 4.0, Healthcare dentre outras.
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Orientador
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Cássio Prazeres
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Membro Titular 1
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Bruno Pereira dos Santos
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Membro Titular 2
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Maycon Leone Maciel Peixoto
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Suplente 1
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Frederico Araujo Durão
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Suplente 2
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Gustavo Bittencourt Figueiredo
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Data do exame
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31 Mar, 2023
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Horário do exame
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9:00 AM
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