Reinforcement Learning on Mobile Devices: Context-Aware Configuration Control - Batista, Alcilene; Souza, Elian; Barreto, Raimundo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
A configuração automática em dispositivos móveis enfrenta dificuldades para se adaptar às preferências reais dos usuários, frequentemente causando frustração com ajustes genéricos de brilho, volume e notificações. Este artigo propõe uma solução embarcada baseada em aprendizado por reforço, capaz de ajustar dinamicamente o brilho da tela e o volume de mídia de acordo com o contexto. O sistema coleta dados de sensores, como luz ambiente, localização e status de reunião, discretizando essas variáveis para alimentar um agente Q-Learning. As ações são refinadas por meio de feedback manual interpretado como reforço supervisionado. Para estados não vistos, as preferências são inferidas usando similaridade contextual. Todos os módulos operam offline, sem dependência de serviços em nuvem ou conectividade externa. Os resultados mostram que o agente aprendeu políticas coerentes com o comportamento do usuário, manteve estabilidade em contextos recorrentes, respondeu corretamente a novos cenários e reduziu a necessidade de intervenção manual. A arquitetura proposta demonstra a viabilidade de agentes autônomos embarcados, oferecendo personalização inteligente diretamente em dispositivos Android.