Um motor de busca para séries temporais baseado em Teoria da Informação para Cidades Inteligentes - Santos, Jordan A.; Fernandes, Danilo; Aquino, Andre L. L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2025)
Com a crescente digitalização urbana, data lakes são essenciais para armazenar e processar grandes volumes de dados em cidades inteligentes, mas sua governança complexa pode levá-los a se tornarem data swamps. Nesse cenário, a computação ubíqua surge como uma solução, permitindo o processamento contínuo e descentralizado desses dados em tempo real, facilitando a análise e a integração de informações dispersas em ambientes urbanos. Este trabalho propõe um sistema eficiente para identificar automaticamente séries temporais correlacionadas, combinando descritores baseados na Teoria da Informação e um banco de dados vetorial. Essa abordagem permite comparar séries de diferentes tamanhos de forma eficaz, reduzindo custos computacionais. Os resultados experimentais mostram que histogramas de padrões ordinais superam descritores estatísticos convencionais, comprovando a eficácia do método na busca por similaridade em ambientes de big data.