|
Nome do aluno
|
Denis Robson Dantas Boaventura
|
|---|---|
|
Título do trabalho
|
Sistemas de Recomendação para Casas Inteligentes: Uma Abordagem com Integração de Aprendizado por Reforço e Feedback Implícito
|
|
Resumo do trabalho
|
O crescente avanço tecnológico impulsionou o desenvolvimento de casas inteligentes, exigindo sistemas adaptativos e personalizados para atender às necessidades dos moradores. Além disso, com o aumento no uso e integração de dispositivos, as casas inteligentes obtiveram o potencial de adaptarem-se às necessidades dos usuários, oferecendo serviços personalizados, como gerenciamento de energia, segurança doméstica e conforto. Ao mesmo tempo, esta evolução trouxe mais desafios e complexidade para estes cenários, trazendo uma quantidade maior de estados possíveis para os dispositivos inteligentes, como por exemplo; cores, temperaturas e intensidades diferentes para uma lâmpada. Uma alternativa para solucionar alguns desses desafios é a aplicação de sistemas de recomendação em abordagens de casas inteligentes, onde os itens resultantes das recomendações tendem a ser estados ou ações para os dispositivos presentes dentro do ambiente. O sistema de recomendação proposto neste trabalho busca otimizar a interação entre os dispositivos inteligentes presentes na casa e os habitantes, promovendo decisões mais eficientes no ambiente domiciliar. Por meio da aplicação de algoritmos de aprendizado por reforço, do uso de feedback implícito e da cooperação entre múltiplos agentes para controle dos dispositivos atuadores, este estudo explora novas abordagens para aprimorar a eficiência e a adaptabilidade dos sistemas de recomendação em ambientes residenciais inteligentes. Neste estudo realizamos o experimento com dois algoritmos de aprendizado por reforço diferentes em dois conjuntos de dados diferentes, que baseiam-se em três rotinas distintas. Os resultados obtidos demonstram uma promissora capacidade do sistema de antecipar as necessidades dos moradores e adaptar-se a mudanças em suas rotinas, contribuindo para uma experiência residencial mais eficiente, intuitiva e adaptável.
|
|
Orientador
|
Frederico Araújo Durão
|
|
Membro Titular Externo (com afiliação)
|
Rosalvo Ferreira De Oliveira Neto (UNIVASF)
|
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
|
Membro Titular Interno ou Titular Externo 2 (com afiliação)
|
Bruno Pereira dos Santos (UFBA)
|
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
|
Membro Suplente Externo (com afiliação)
|
Natasha Correia Queiroz Lino (UFPB)
|
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
|
Membro Suplente Interno ou Suplente Externo 2 (com afiliação)
|
Maycon Leone Maciel Peixoto (UFBA)
|
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
|
Data da defesa
|
23 Sep, 2024
|
|
Horário da defesa
|
8:30 AM
|
|
Quais os principais impactos deste trabalho (social, tecnológico, científico, ambiental)?
|
Aumento da eficiência e melhor uso dos recursos energéticos em ambientes residenciais.
|