Internet das coisas e aprendizado de máquina aplicados ao conforto térmico de ambientes internos
Tipo
Dissertação
Data de publicação
2022-02-02
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Nascimento, Matheus Gomes do
Orientador
Lopes, Paulo Batista
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Notargiacomo, Pollyana Coelho da Silva
Branquinho, Omar Carvalho
Branquinho, Omar Carvalho
Programa
Engenharia Elétrica e Computação
Resumo
A Internet das Coisas (do inglês, Internet of Things - IoT) conecta objetos à internet possibilitando diálogo entre os dispositivos e os usuários, proporcionando novas oportunidades para aplicações científicas e comerciais. Esta pesquisa propõe avaliar o nível de conforto térmico em tempo real do ambiente utilizando ferramentas de armazenamento, processamento e análise de dados em Big Data com a coleta de dados proveniente dos dispositivos IoT. A busca por conforto térmico propõe oferecer melhores condições de vida e de saúde para o ser humano. O ambiente, como uma de suas funções, deve apresentar condições térmicas adequadas ao conforto térmico humano. Na pesquisa foram utilizados sensores capazes de mensurar o índice do calor, o índice de desconforto térmico e o índice de temperatura e umidade utilizando a temperatura e a umidade relativa do ar do local. Com a análise do ambiente foi possível monitorar de forma inteligente o nível de conforto e alertar possíveis perigos para as pessoas presentes. Também foram utilizados algoritmos de aprendizado de máquina (do inglês machine learning - ML) para analisar o histórico de dados armazenados e formular modelos capazes de realizar previsões dos parâmetros do ambiente. Os dados obtidos pelos dispositivos IoT constataram que a residência analisada pode ser considerada confortável, sem riscos para a saúde dos moradores e que menos de 50% dos indivíduos podem sentir desconforto nos ambientes.
Descrição
Palavras-chave
conforto térmico , Internet das coisas , big data , aprendizado de máquina