• Informações do Trabalho

Titulo Arquiteturas Auto Adaptativas e Inteligência Artificial para a Internet das Coisas Subtítulo Autor RÔMULO LUIZ ARAUJO SOUZA SOARES Orientador REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA Resumo Os softwares modernos estão operando cada vez mais dinamicamente em condições incertas, impulsionando o uso de arquiteturas adaptativas em conjunto com técnicas inteligentes, principalmente Machine Learning (ML), para lidar com essas incertezas. No entanto, a seleção e gerenciamento dos modelos de ML representam desafios significativos devido às constantes mudanças nos dados. Este Trabalho de Conclusão de Curso propõe uma arquitetura, denominada ADAPTFlow, para gerenciar a seleção de algoritmos de ML, de acordo com os dados a serem processados. O objetivo é minimizar a degradação do processamento inteligente em arquiteturas auto-adaptativas, a partir do uso de tecnologias como AutoML. A arquitetura foi avaliada utilizando um conjunto de dados da indústria têxtil, resultando em uma acurácia média de 80%. Palavras-Chave Inteligencia Artificial, Arquiteturas adaptativas, AutoML, Aprendizado de Máquina