Avaliação de desempenho de modelos de detecção de anomalias para dispositivos de borda

Abstract

A automação industrial e a Internet das Coisas (IoT) estão em constante evolução, evidenciando a necessidade do desenvolvimento de sistemas de detecção de anomalias eficientes na prevenção de falhas e na redução de custos relacionados, como os associados a manutenção, operação ou processos produtivos. Tradicionalmente realizada em servidores centrais, a detecção de anomalias está migrando para dispositivos de borda. Essa tendência vem apresentando vantagens importantes como a redução da latência e do processamento local. No entanto, esse processo de migração levanta preocupações sobre a adaptabilidade e o desempenho desses modelos em ambientes cujos recursos são limitados. Este estudo visa avaliar a performance e desempenho de modelos de detecção de anomalias em cenários de comunicação cliente-servidor em dispositivos de borda, explorando sua capacidade de se adaptar a restrições de recursos. Os resultados demonstram a capacidade de fortalecer a operacionalidade e a eficiência dos sistemas IoT e de computação de borda, contribuindo diretamente para melhorias significativas em setores como saúde, manufatura e automação residencial, destacando o potencial de adaptação às restrições de recursos.