CANOPY: Alocação Orientada por Predição Energética de Aplicações no Contínuo Computacional - Reis, Giselly A.; Figueiredo, Gustavo B.; Santos, Bruno; Prazeres, Cassio; Veiga, Luis; Peixoto, Maycon L. M. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação UrbanaDO - 10.5753/courb.2026.23223, 2026)
A alocação de módulos energeticamente eficiente tornou-se um desafio crítico no contínuo computacional, onde aplicações modulares de IoT precisam operar sob recursos heterogêneos e cargas de trabalho dinâmicas. Embora abordagens baseadas em Aprendizado por Reforço tenham sido amplamente exploradas, elas frequentemente exigem extensos períodos de treinamento e, em geral, tratam o consumo de energia como uma métrica secundária ou reativa. Este artigo propõe o CANOPY, uma estratégia de Alocação Ótima de Aplicações Consciente do Contínuo guiada por predição de energia. O CANOPY emprega um modelo de aprendizado supervisionado baseado em um Regressor de Floresta Aleatória para estimar proativamente o consumo de energia da alocação de módulos de aplicações em dispositivos candidatos. Essas predições são integradas diretamente à lógica de alocação, possibilitando decisões energeticamente eficientes ao longo do contínuo computacional. Os resultados experimentais mostram que o CANOPY supera consistentemente estratégias de alocação do estado da arte, alcançando reduções no consumo de energia de até 12,42% em cenários com saturação de recursos.