Autoencoders Assimétricos para a Compressão de Dados IoT - Gilbert, Mateus da Silva; Campos, Marcello Luiz R. de; Campista, Miguel Elias M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2023: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2023)
Os dispositivos IoT possuem severas limitações em consumo de energia e número de computações locais. Assim, encontrar soluções que diminuam esses dois problemas é sempre bem-vindo. Os dados gerados podem apresentar redundâncias intrínsecas que permitam a sua compressão sem perdas de informação, reduzindo a quantidade de dados transmitidos pela rede, uma das tarefas com maior consumo de energia para dispositivos IoT. Consequentemente, muitas soluções que recorrem a redes neurais têm aparecido para reduzir a transmissão de dados em redes IoT. Este artigo segue essa tendência para propor os Autoencoders Assimetricos (AAEs), que possuem menos camadas de redes neurais no codificador que no decodificador. A estrutura proposta modifica autoencoders típicos com o mesmo número de camadas em ambos o codificador e o decodificador. A ideia chave do projeto assimétrico é minimizar o número de parâmetros armazenados e computações realizadas nos dispositivos IoT. Os experimentos mostraram melhorias em comparação aos autoencoders simétricos, atingindo menores erros de reconstrução usando amostras temporais de um único sensor.