Combinando Ontologia e Deep Learning para Integração de Dados de Sensores e Predição de Eventos Críticos - Amará, Jefferson; Ströele, Victor; Braga, Regina (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2025)
A detecção e a previsão precisas de eventos são fundamentais para sistemas de alerta precoce, visando prevenir desastres e mitigar riscos. Este estudo propõe um framework que combina integração de dados de sensores baseada em ontologia com aprendizado profundo para aprimorar a previsão de eventos críticos. Uma extensão da ontologia Semantic Sensor Network (SSN) é utilizada para padronizar dados heterogêneos de sensores e enriquecê-los com informações semânticas e contextuais, que então alimentam uma rede Long Short-Term Memory (LSTM) para realizar a previsão. Um estudo de caso com dados reais hidrométricos e pluviométricos demonstrou que essa abordagem combinada melhora a acurácia das previsões e possibilita a detecção antecipada de eventos críticos em comparação com análises isoladas de sensores.