@MASTERSTHESIS{ 2023:672119959,
 	title = {DustAI: Monitor de Material Particulado de Baixo Custo com Calibração via Aprendizado de Máquina},
 	year = {2023},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/7102",
 	abstract = "Sensores de Baixo Custo de Material Particulado (MP-BC) vêm sendo estudados ao redor
 do mundo como alternativa viável às custosas estações de referência para monitoramento
 de qualidade do ar. Porém, sensores MP-BC são imprecisos e sujeitos à incertezas, sofrendo
 com as condições do ambiente em que operam. A calibração destes sensores pode ser
 realizada por diferentes métodos, onde o sensor é colocado em um ambiente real sujeito as
 condições ambientais do local e sua medida comparada com um equipamento de referência.
 Este trabalho propõe o desenvolvimento do dispositivo DustAI, um monitor de baixo custo
 de material particulado com calibração na nuvem. A calibração é realizada utilizando
 modelos de Aprendizado de Máquina (AM). Hospedar o modelo de AM na nuvem oferece
 flexibilidade e escalabilidade. As medidas obtidas pelo DustAI são transmitidas para
 Internet em tempo real utilizando uma rede sem fio de longo alcance e baixa potência
 com a tecnologia LoRaWAN. A obtenção dos modelos de AM ocorreu após os sensores de
 MP-BC serem comparados com equipamentos de referência em três momentos distintos
 durante 4, 5, e 1 mês. Resultados obtidos através das coletas mostraram a necessidade de
 calibração e que temperatura e umidade afetam as leituras dos sensores. Os modelos de
 calibração obtidos foram capazes de aumentar a correlação linear (Pearson) e diminuir
 o erro médio absoluto (MAE) e o quadrático (MSE), com destaque para os seguintes
 algoritmos de AM: XGBoost, LGBM e CatBoost. Ao gerar um modelo de calibração com
 dados de duas semanas com medidas coletadas pelo DustAI, a correlação linear do MP10
 aumentou de 0,48 para 0,74 e para o MP2,5 aumentou de 0,69 para 0,79. O MAE do MP10
 baixou de 16,56 para 6,88 e o MSE de 472,25 para 126,66. E do MP2,5 de 3,39 para 2,25
 (MAE) e 22,27 para 10,69 (MSE).",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}