NEO: Aprendizado Federado com Meta-Aprendizado Dinâmico para Redes Veiculares - Braun, Carnot; Jarczewski, Rafael O.; da Costa, Joahannes B. D.; de Souza, Allan M. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2025)
As Redes Veiculares Ad Hoc (VANETs) permitem a comunicação direta entre veículos e a infraestrutura, contribuindo para a segurança e a eficiência do tráfego. No entanto, desafios como a alta mobilidade e as restrições computacionais dificultam a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (ML) nesse contexto. O Aprendizado Federado (FL) possibilita o treinamento distribuído de modelos preservando a privacidade dos dados, mas frequentemente exige um grande número de rodadas de comunicação para atingir uma boa convergência. Nesse sentido, este trabalho propõe uma abordagem adaptativa de Meta-Aprendizado Federado, baseada em Redes Convolucionais de Grafos (GCNs), para a previsão de tendências de velocidade em VANETs. A solução ajusta dinamicamente a intensidade do Meta-Aprendizado, otimizando a eficiência do treinamento e reduzindo a sobrecarga computacional. Resultados experimentais indicam que a abordagem reduz o erro preditivo em 5% e diminui o tempo de treinamento em 8%, quando comparada a outras abordagens do estado da arte, demonstrando-se uma alternativa viável para aplicações em VANETs com restrições de recursos.