Banca de DEFESA: LEYLANE GRAZIELE FERREIRA DA SILVA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LEYLANE GRAZIELE FERREIRA DA SILVA
DATA : 24/02/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

A privacy-preserving approach for Industry 4.0 with focus on health
and safety management

 

PALAVRAS-CHAVES:

Federated Learning; IIoT; Otimização de recursos; Data
drift.

 

PÁGINAS: 146
RESUMO:

Recentemente, Federated Learning (FL) vem sendo explorado como um novo
paradigma para preservar a privacidade dos dados dos usuários finais,
reduzindo a latência durante o treinamento do modelo. Comumente localizado
entre um servidor central e os dispositivos de ponta, FL lida com uma ampla
variedade de aplicativos e dispositivos de usuários finais. Dada a
popularidade atual de Internet of Things (IoT), sua relevância e
aplicabilidade em vários novos domínios, novos desafios surgem ao combinar
IoT com o modelo clássico de FL. Os recursos limitados dos dispositivos IoT
requerem uma adaptação cuidadosa na forma como FL deve ser estruturado
neste cenário. Além disso, como FL é um paradigma distribuído que
compartilha artefatos de deep learning por meio de uma rede, também existem
problemas de comunicação de IoT que precisam ser levados em consideração.
Assim, é necessário otimizar o uso de recursos de processamento e
comunicação ao considerar o uso de dispositivos de ponta IoT como parte de
um rede FL. O presente trabalho propõe um framework de FL para seleção de
clientes, treinamento e alocação de recursos. Considerando os desafios
propostos pela heterogeneidade dos dados, o framework proposto também
propõe estratégias para lidar com data drift. Uma série de experimentos
foram conduzidos de modo a comparar o framework proposto com algoritmos de
referência, considerando dois principais casos de uso. Os experimentos
conduzidos demonstraram que o framework proposto superou os algoritmos de
referência em vários cenários, inclusive em cenários mais desafiadores como
de alta heterogeneidade.

 

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA - UFRN
Interno - 1675582 - CLEBER ZANCHETTIN
Interno - 1919027 - DANIEL CARVALHO DA CUNHA
Externo à Instituição - EDMUNDO ROBERTO MAURO MADEIRA - UNICAMP
Presidente - 2228250 - NELSON SOUTO ROSA