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Nome do aluno
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Mayki dos Santos Oliveira
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Título do trabalho
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Um Sistema de Recomendação para Casas Inteligentes baseado em Grupos
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Resumo do trabalho
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As casas inteligentes, ou Smart Homes, são ambientes que utilizam dispositivos conectados via IoT para coletar dados e automatizar tarefas, promovendo praticidade e conforto. Propostas existentes buscam analisar o comportamento dos moradores para melhorar a experiência e reduzir a necessidade de interação direta com os dispositivos. No entanto, cenários com múltiplos residentes e dispositivos mais complexos apresentam desafios, como conflitos de preferências devido à diversidade de necessidades e comportamentos. Em famílias, onde os indivíduos possuem diferentes níveis de autoridade e preferências, essas discordâncias podem ser frequentes. Uma solução viável é o uso de Sistemas de Recomendação (SRs) voltados para grupos em Casas Inteligentes (CIs), que modelam preferências coletivas, priorizando o conforto do grupo em vez de escolhas individuais. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo de recomendação baseado em aprendizado de máquina, capaz de identificar padrões de comportamento e gerar sugestões personalizadas, considerando dados históricos. O objetivo é minimizar conflitos e otimizar o uso dos dispositivos, promovendo um ambiente mais harmônico e eficiente. A avaliação do modelo foi realizada em três cenários simulados, obtendo uma precisão média de 74% nas recomendações de ações para os dispositivos.
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Orientador
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Frederico Araujo Durão
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Membro Titular Externo (com afiliação)
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Rosalvo Ferreira De Oliveira Neto (UNIVASF)
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Link para o curriculum lattes
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http://lattes.cnpq.br/
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Membro Titular Interno ou Titular Externo 2 (com afiliação)
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Rafael Augusto de Melo (UFBA)
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Membro Suplente Externo (com afiliação)
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Marcelo Garcia Manzato (USP)
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Membro Suplente Interno ou Suplente Externo 2 (com afiliação)
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Danilo Barbosa Coimbra (UFBA)
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Data da defesa
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24 Feb, 2025
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Horário da defesa
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8:00 AM
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Quais os principais impactos deste trabalho (social, tecnológico, científico, ambiental)?
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As casas inteligentes são ambientes que utilizam dispositivos conectados via IoT para coletar dados e automatizar tarefas, promovendo praticidade e conforto. Propostas existentes buscam analisar o comportamento dos moradores para melhorar a experiência e reduzir a necessidade de interação direta com os dispositivos. No entanto, cenários com múltiplos residentes e dispositivos mais complexos apresentam desafios, como conflitos de preferências devido à diversidade de necessidades e comportamentos. Em famílias, onde os indivíduos possuem diferentes níveis de autoridade e preferências, essas discordâncias podem ser frequentes. Uma solução viável é o uso de Sistemas de Recomendação (SRs) voltados para grupos em Casas Inteligentes (CIs), que modelam preferências coletivas, priorizando o conforto do grupo em vez de escolhas individuais. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo de recomendação baseado em aprendizado de máquina, capaz de identificar padrões de comportamento e gerar sugestões personalizadas, considerando dados históricos.
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