Combinando Ontologia e Deep Learning para Integração de Dados de Sensores e Predição de Eventos Críticos

• Jefferson Amará Universidade Federal de Juiz de Fora http://orcid.org/0000-0002-3882-4916
• Victor Ströele Universidade Federal de Juiz de Fora https://orcid.org/0000-0001-6296-8605
• Regina Braga Universidade Federal de Juiz de Fora

DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2025.247540

Resumo

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.

Palavras-chave: Previsão de eventos críticos, Integração semântica de sensores, Ontologia, Redes neurais recorrentes LSTM, Sistemas de alerta precoce

Referências

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