Recomendação de utilização de aparelhos domésticos com base em predição de demanda e otimização multi-objetivo

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v11i1.24515

Palavras-chave:

Previsão de séries temporais; Otimização multiobjetivo; Sistemas domésticos inteligentes; Sistemas de recomendação.

Resumo

O crescimento populacional acelerado no século 21 e o aumento da demanda por fontes de energia, associados às mudanças climáticas, resultaram em dois desafios principais: a busca por fontes de energia sustentáveis ​​e a necessidade de encontrar formas mais eficientes de usar as fontes sustentáveis ​​existentes. O módulo de previsão fornece uma estimativa do uso futuro desses aparelhos e é a fonte da sugestão do módulo recomendado. Técnicas de previsão de série temporal, como Long­-short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units, Echo State Networks (ESN), e Support Vector Regression, foram testadas para o módulo preditivo. Técnicas de otimização multiobjetivo, como Non-­Sorted Genetic Algorithm II (NSGA II), Multi­Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Speed constrained Multi-­objective Particle Swarm Optimization (SMOPSO), e Strength Pareto Evolutionary Algorithm two (SPEA2), por exemplo, foram testados para o Módulo de Recomendação. Os experimentos dos módulos de Previsão e Recomendação foram realizados de forma independente. No Módulo de previsão, os resultados e os testes estatísticos revelaram o LSTM como a técnica mais adequada para prever as cargas da maioria dos aparelhos testados (neste caso, sete) em termos de erro quadrático médio. Nos experimentos realizados para o módulo de recomendação, o NSGA II apresentou um desempenho geral superior em relação às outras métricas em termos de hipervolume da Frente de Pareto gerada. Este trabalho apresenta o potencial do uso de Modelos Preditivos e Técnicas de Otimização MultiObjetivo combinadas para reduzir o uso de energia em ambientes domésticos.

Biografia do Autor

Allan Rivalles Souza Feitosa, Universidade Federal de Pernambuco

Pesquisador em técnicas de inteligência computacional Bio-inspiradas e desenvolvedor de inteligência artificial em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento. Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco, Mestre em Engenharia Biomédica pela UFPE e Biomédico. Trabalhou no Mestrado com inteligência computacional e algoritmos bio-inspirados aplicados para reconstrução de imagens de Tomografia por Impedância Elétrica, gerando diversas publicações com altos níveis de citações. Atualmente trabalhando com algoritmos de Inteligência computacional, como algoritmos de otimização (programação linear, algoritmos genéticos, evolução diferencial, otimização por enxame de partículas e o método dialético de otimização) bem como algoritmos de aprendizado de máquina (Redes Neurais Artificiais, SVM, ELM, Deep Learning), aplicados a problemas de economia de energia, smart cities, otimização de processos industriais, automóveis inteligentes, smart grids e processamento de linguagem natural voltado para problemas jurídicos.

Henrique Figuerôa Lacerda, Universidade Federal de Pernambuco

Henrique Figuerôa Lacerda é Engenheiro de Computação com Mestrado em Ciência da Computação pelo Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco (2017). Ele é especialista em redes de computadores, inteligência artificial e projeto de arquiteturas computacionais para redução do consumo de energia elétrica.

Abel Guilhermino da Silva Filho, Universidade Federal de Pernambuco

Abel Guilhermino da Silva Filho é atualmente Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq, Nível 2 (DT 2), Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) desde 2006, e Professor Associado da UFPE, lotado no Centro de Informática (CIn), desde 2008. Ele é autor e co-autor de artigos científicos publicados cobrindo alguns tópicos de pesquisa na área de sistemas embarcados no domínio de mecanismos de otimização para redução de consumo de energia, arquitetura de computadores, arquiteturas reconfiguráveis, aplicações de alto desempenho, algoritmos evolucionários para redução de consumo de energia, memória cache e hierarquias de memória e problemas de saúde aplicados à sistemas embarcados tais como segmentação de câncer e sequenciamento de DNA, além de pesquisas de inovação com conectividade e aplicações automotivas. Na UFPE, ele faz parte do Grupo de Engenharia da Computação (GRECO), Grupo de Rádio Frequência e do Grupo de Computação de Alto Desempenho (HPCIn). Desde 2007, coordenou 5 projetos de pesquisa (FACEPE PPP 2007, CNPq Universal 2008, CAPES Pro-Equipamentos 2009 e FACEPE APQ 2010, UFPE/PROACAD - Melhoria de Laboratório 2012, CNPq Universal 2013 e atualmente coordeno 1 projeto de pesquisa (FACEPE PRONEM 2014) e participa como colaborador de alguns projetos de pesquisa (FINEP CT-Infra 2013 e CT-Infra 2018). Também é foi consultor de Projetos P&D (CENPES/PETROBRAS Sísmica desde 2008, CTEEP/Informa Middleware 2012, SAMSUNG SMART_POWER 2012 e P&D MOTOROLA Mobile, 2015). Recentemente coordenou um projeto de extensão com a FUCAPI/AM em 2016 em melhoria no uso eficiente de energia em telefonia móvel e participa como colaborador do projeto de extensão NETBio (Núcleo de Tecnologias Sociais e Bioengenharia). Atualmente é coordenador de um projeto estratégico para o Estado de Pernambuco e relevante para o país com a Fiat Chrysler Automobiles (FCA) na área de Engenharia Elétrica, em especial Inovação em conectividade e IoT, projeto que teve início em 2015 e continua vigente. Em adição, também coordena um outro projeto com a FCA, na área de Powertrain ? Motores Veiculares, desenvolvendo soluções de inovação e computação inteligente em problemas relacionados ao motor veicular. Atualmente, possui 14 orientações de mestrado concluídas, 4 orientações de doutorado concluída e orienta de 3 alunos de mestrado e 6 alunos de doutorado. É líder de pesquisa do Laboratório de Inovação Veicular (LIVE), na qual desenvolve soluções de inovação no contexto de cidades inteligentes e conta com uma equipe de 15 pessoas no laboratório.

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Publicado

03/01/2022

Como Citar

FEITOSA, A. R. S.; LACERDA, H. F.; SANTOS, W. P. dos .; SILVA FILHO, A. G. da. Recomendação de utilização de aparelhos domésticos com base em predição de demanda e otimização multi-objetivo. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 1, p. e13411124515, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i1.24515. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/24515. Acesso em: 30 jun. 2024.

Edição

v. 11 n. 1

Seção

Engenharias

Licença

Copyright (c) 2022 Allan Rivalles Souza Feitosa; Henrique Figuerôa Lacerda; Wellington Pinheiro dos Santos; Abel Guilhermino da Silva Filho

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