Otimizando Energia no Aprendizado Federado em Redes de Baixa potência e com Alta Taxa de Perda de Pacotes - Schmitz Bastos, Johann J.; C. Batista, João Pedro; dos Reis Fontes, Ramon; Cerqueira, Eduardo; S. Villaça, Rodolfo; F. S. Mota, Vinícius (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2025)
O Aprendizado Federado (FL) permite o treinamento distribuído de modelos de aprendizado de máquina, sem necessidade de compartilhamento de dados brutos. Em redes IoT com dispositivos de recursos limitados e alta perda de pacotes, a seleção de dispositivos para treinamento é desafiadora. Este trabalho propõe otimizar essa seleção focando na eficiência energética de dispositivos que utilizam o protocolo RPL (Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks), um protocolo que constrói uma topologia de árvore da rede. A proposta foi avaliada em uma extensão da plataforma MininetFed, que adicionou suporte a redes RPL, monitoramento de consumo de energia e um algoritmo de seleção para prolongar a vida útil das redes IoT durante o treinamento sem comprometer a eficácia. A abordage proposta atingiu uma redução de aproximadamente 6,5% no consumo de nós centrais.