Uma plataforma auto adaptativa de internet das coisas voltada para ambientes heterogêneos

Tendo em vista o explosivo crescimento da Internet das Coisas (IoT) nos últimos anos, é possível encontrar diversas problemáticas envolvendo o grande número de dispositivos em uma área pequena, categorizados como Dense IoT (DIoT). Estes são: congestão da rede, alto consumo energético, uso ineficiente de recursos, entre outros. Além disso, uma nova preocupação surge, a relevância de informação. Devido ao grande volume de dados em DIoT, é cada vez mais necessário definir quais dados são realmente relevantes e priorizá-los. Em função disso, esse trabalho de conclusão de curso propõe uma plataforma auto adaptativa IoT, que utiliza mecanismos inteligentes para monitorar alguns indicadores, como o número de dispositivos observando um evento, a taxa de perda de mensagens da rede e a quantidade de dispositivos com energy harvesting (coleta de energia do meio ambiente). A partir disso, é possível ajustar a própria rede, através de instruções contendo parâmetros como a taxa de confirmabilidade das mensagens,intervalo de notificação e até mesmo a eliminação de um dispositivo da observação do evento atual. Dessa forma, cria-se uma rede DIoT dinâmica e maleável, que pode adaptar-se a diversos contextos diferentes.