Resumo:
Na medida em que os smartphones têm sido incluídos de forma fundamental na vida das pessoas, o alto consumo das baterias dos dispositivos móveis tem gerado expectativas em torno dos fabricantes, pois, estes devem estabelecer um mercado que forneça, cada vez mais, produtos de qualidade, inclusive no que diz respeito às suas baterias e a otimização destas. Neste contexto, também se imagina o impacto que o constante consumo dessas baterias pode vir causar no meio ambiente; sendo assim, buscou-se mostrar métodos, por meio do estudo bibliográfico, capazes de alcançar um melhor gerenciamento da energia fornecida por estas baterias aos dispositivos móveis, utilizando-se da inteligência artificial, mais especificamente o estudo da Aprendizagem de máquina e suas perspectivas. Assim como, em consequência, realizou-se um arranjo experimental por meio dos dados coletados na pesquisa e no próprio experimento realizado, no intuito de solucionar a problemática citada. Dessa forma, como objetivo geral da pesquisa tem-se: apresentar métodos baseados na aprendizagem de máquina (AM), com o intuito de construir uma revisão bibliográfica e um arranjo experimental voltados a aplicação dos conhecimentos obtidos no gerenciamento do consumo de energia de dispositivos móveis. Assim como os objetivos específicos: mostrar o funcionamento da abordagem de AM e apresentar as suas principais técnicas. A pesquisa tem cunho qualitativo e quantitativo que, visa a utilização de métodos dedutivos e dialéticos na busca por uma melhor explanação do conjunto de teses formuladas pela literatura especializada em tecnologia e comunicação, relacionada a dispositivos móveis. Para isso, foram utilizados material bibliográfico e periódicos voltados a área, tendo sido os dados confrontados por meio de pesquisas.
Descrição:
GUEDES, A. M. Utilização de técnicas de aprendizagem de máquina aplicadas ao gerenciamento de consumo de energia em dispositivos móveis. 2017. 61f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2017.