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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.680: "PROPOSTA DE UM MECANISMO DINÂMICO DE SELEÇÃO DE INTERFACE DE REDE DE DISPOSITIVOS MÓVEIS UTILIZANDO APRENDIZAGEM DE MÁQUINA"

O aluno Lucas Minoru Ferreira Harada irá defender sua pesquisa no dia 17 de fevereiro às 8h, na sala D222 Início: 17/02/2017 às 08:00 Término: 17/02/2017 às 00:00 Local: Sala D222

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.680

Aluno: LUCAS MINORU FERREIRA HARADA
Orientador: Prof. DANIEL CARVALHO DA CUNHA
Título: PROPOSTA DE UM MECANISMO DINÂMICO DE SELEÇÃO DE INTERFACE DE REDE DE DISPOSITIVOS MÓVEIS UTILIZANDO APRENDIZAGEM DE MÁQUINA
Data: 17/02/2017
Hora/Local:  8h – Centro de Informática - Sala D222
Banca Examinadora:
Prof. Daniel Carvalho da Cunha(UFPE / CIn)
Prof. Francisco Madeiro Bernardino Junior(UPE / Escola Politécnica de Pernambuco)
Prof. Abel Guilhermino da Silva Filho(UFPE / CIn)

RESUMO:

Nas últimas décadas, as comunicações móveis evoluíram de um patamar de tecnologia cara utilizada por alguns poucos indivíduos para a condição de sistemas ubíquos usados pela maioria da população mundial. Diante desse cenário, as tecnologias presentes nos dispositivos móveis (hardware, software, comunicações e bateria) precisam evoluir para suprir as novas funcionalidades (altas taxas de dados e conectividade ininterrupta, por exemplo) que cada vez mais demandam um maior consumo de energia e, consequentemente, implicam na diminuição da vida útil da bateria dos smartphones. Sabendo que a tecnologia de transmissão sem fio contribui significativamente para o aumento do consumo de energia dos dispositivos móveis e considerando o crescimento exorbitante de tráfego de dados dos últimos anos, esforços tem sido realizados para se buscar soluções que estendam a autonomia das baterias. Um exemplo é a integração de diferentes tipos de redes sem fio (3G e Wi-Fi, por exemplo) que permitam ao dispositivo móvel selecionar a interface de rede com base em algum critério de otimização, como, por exemplo, a minimização do custo energético por cada byte transferido. Atualmente, em smartphones Android, sempre que redes Wi-Fi estão disponíveis, a interface de rede Wi-Fi do dispositivo móvel é naturalmente escolhida, muito provavelmente por questões financeiras. No entanto, tal escolha não garante que o consumo de energia associado será otimizado. Face ao exposto, o objetivo deste trabalho é a proposição de um mecanismo dinâmico de seleção de interface de rede focado em minimizar o consumo de energia do dispositivo móvel, permitindo um aumento da vida útil da bateria. Para isso, diversas técnicas de Aprendizagem de Máquina são empregadas no intuito de prever o custo energético por byte transferido de cada tipo de interface de rede disponível. Por fim, uma comparação dos custos energéticos (para cada interface de rede) obtidos por cada técnica de Aprendizagem de Máquina é realizada para indicar qual a melhor alternativa dentre as técnicas selecionadas. Dessa forma, é possível comparar as estimativas dos custos energéticos de cada interface e escolher aquela que diminui o consumo energético.

Palavras-chave: Dispositivos móveis, consumo de energia, custo energético, rede celular, rede 3G, rede Wi-Fi, seleção dinâmica de interface de rede, aprendizagem de máquina, regressão.
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