Detecção Adaptativa de Pontos de Mudança em Séries Temporais com Autoencoder e Supervisão Estatística - Heimlich, Anthony Viegas; Giuliano, Gabriel Alves; Mauro, Renato; Castro Filho, Antonio; Balbi, Helga; Coutinho, Rafaelli de Carvalho; Lima, Jânio; Ogasawara, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
A detecção de pontos de mudança em séries temporais associadas a sistemas de controle é dificultada pela não estacionariedade dos sinais e por mudanças naturais de regime. Este artigo propõe o Waypoint, um método que separa representação e decisão estatística ao combinar um autoencoder não supervisionado com um supervisor baseado em CUSUM e na estratégia Cross-T c . O supervisor valida mudanças e governa o retreinamento após a confirmação de um novo regime. A avaliação com dados reais do 3W Dataset mostra redução de falsos positivos em relação ao GLR e desempenho competitivo sob tolerância temporal. A principal contribuição está em introduzir o Waypoint como uma abordagem adaptativa para detecção de pontos de mudança que integra aprendizado de representação, decisão estatística e controle de retreinamento após a confirmação de mudança.