Modelagem e Otimização do Aprendizado Federado para Justiça do Nível de Energia em Redes Sem Fio - Thomaz, Guilherme A.; Campista, Miguel Elias M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
O aprendizado federado distribui o treinamento de modelos entre os dispositivos em que os dados são gerados. Entretanto, a drenagem do nível da bateria restringe o treinamento aos dispositivos mais eficientes, reduzindo a quantidade de dados e, potencialmente, atrasando a convergência do modelo. Este trabalho propõe uma nova estratégia que evita que alguns dispositivos alcancem níveis de energia muito reduzidos, servindo como estímulo à adesão ao treinamento. Assim, o servidor resolve um problema de otimização para ajustar quantas épocas cada dispositivo irá treinar. Uma contribuição inovadora do trabalho é a redução para um problema clássico de transmissão multicanal, que é resolvido por um algoritmo de preenchimento com água. Os resultados experimentais demonstram uma redução no gasto médio de energia em até 15% e no desvio padrão no nível final de bateria em até 5,5% comparados com FedAvg, PropEnerg e PropEffic. A proposta elevou a acurácia do modelo em 8% e o tempo de solução do problema se mantém na ordem de microssegundos graças à complexidade linear do algoritmo de preenchimento com água.