Sistemas de móveis inteligentes orientados pela Internet das Coisas para Personalização Centrada no Ser Humano: Avaliação Experimental Usando Dados de Sensores Comportamentais

Resumo

Este estudo apresenta um sistema inteligente de mobiliário que utiliza reforço profundo e meta-aprendizagem federada para personalizar as experiências do usuário em tempo real. Ao modelar o comportamento do usuário como um processo de decisão sequencial, reduz o desconforto em 43% e o consumo de energia em 21%, preservando a privacidade. Os resultados demonstram uma estrutura robusta e responsiva, adequada para ambientes de trabalho e casas inteligentes conscientes da saúde.

Resumo

Este artigo apresenta um sistema avançado de móveis inteligentes impulsionado pela Internet das Coisas (IoT), projetado para se adaptar dinamicamente a usuários individuais, integrando aprendizado por reforço profundo com meta-aprendizagem federada. A personalização é formulada como um processo de decisão de Markov, permitindo que o sistema faça ajustes otimizados e sequenciais, adaptados ao comportamento de cada usuário. Para estimar preferências ergonômicas ocultas em tempo real, aplica-se um filtro de Kalman adaptativo, enquanto um autoencoder esparso reduz os sinais brutos dos sensores em 82%, preservando características temporais essenciais para uma modelagem precisa. Em um estudo abrangente com usuários envolvendo 48 participantes e mais de 160.000 amostras de sensores em séries temporais, a estrutura reduziu significativamente a insatisfação acumulada dos usuários em 43% e reduziu o consumo de energia em 21%, em comparação com sistemas convencionais de controle baseados em regras. Adaptações em tempo real ocorrem com uma latência média de 280 ms, e restrições ergonomicas são mantidas em 95% dos casos de uso, confirmando que o sistema opera de forma rápida e segura. O aprendizado federado (FL) permite colaboração que preserva a privacidade entre unidades de mobiliário distribuído. O treinamento converge para 87% do desempenho global em 30 iterações globais, sem qualquer troca de dados brutos, reforçando tanto a escalabilidade quanto a privacidade dos dados. Esses resultados empíricos apoiam fortemente a adequação do framework para implantação em ambientes de trabalho conscientes da saúde, casas inteligentes e ambientes de cuidados com idosos, oferecendo uma solução robusta, responsiva e interpretável para enriquecer a interação entre pessoas e móveis.

Introdução

A Internet das Coisas (IoT) possibilitou a integração de sensores, computação e atuação em ambientes físicos, apoiando sistemas adaptativos capazes de interação consciente do contexto e tomada de decisão em^{tempo real 1,2,3} Dentro desse paradigma, sistemas de móveis inteligentes incorporam sensores de pressão, unidades de medição inercial, monitores ambientais, microcontroladores, módulos de comunicação sem fio e algoritmos de inteligência artificial para monitorar a postura, Condições ambientais e padrões^{de interação 4}

Protocolo

Não foi necessária aprovação ética para este estudo. Os procedimentos experimentais envolveram interação ergonômica não invasiva com unidades protótipo de móveis inteligentes, sem intervenção médica, testes clínicos ou coleta de informações pessoais de saúde identificáveis. Todos os dados gravados dos sensores foram anonimizados antes do armazenamento e análise. A participação foi voluntária, e nenhum dado sensível ou clínico foi coletado.

1. Preparação de hardware e sistemas

1. Montar a unidade de móveis inteligentes
   1. Instale um conjunto de sensores de pressão capacitivo de 16 canais na almofada do assent....

Resultados

Integração de hardware e validação do sistema
O sistema de móveis inteligentes operava de forma confiável sob sensoriamento multimodal contínuo e atuação em tempo real. Todos os sensores transmitiam dados sincronizados a 20 Hz sem perda de pacotes observável. Os limites mecânicos eram consistentemente impostos, com inclinação limitada a ±15°, altura limitada a 40–70 cm e trocas de degraus limitadas por ΔS_max = 2,0 por ciclo de controle. A inferência de borda permaneceu e.......

Discussão

O presente estudo demonstra que uma estrutura híbrida que integra aprendizado por reforço, filtragem adaptativa de Kalman, aprendizado de representação esparsa e meta-aprendizagem federada pode melhorar significativamente a personalização incorporada em sistemas de móveis inteligentes sob restrições em tempo real. Entre 48 participantes, a estrutura alcançou uma redução de 43,2% na insatisfação acumulada em relação ao controle baseado em regras (p < 0,001) e uma redução de 21,2% no consumo total de energia (p < 0,0.......

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Atuadores	Fabricante Genérico	N/A	Ajustes
Adaptive Kalman Filter	Implementação Personalizada	N/A	Algoritmo de estimativa de estado
Bio-signal (EDA/HRV/Resp.)	Fabricante Genérico	N/A	Consciência de saúde
Conectividade	Fabricante Genérico	N/A	Uplink de rede
DDPG (Actor–Critic)	OpenAI Baselines / PyTorch	Módulo DDPG	RL de gradiente de política determinística profunda
Edge MCU	Fabricante Genérico	N/A	Baixa latência
Federated Learning	Google Research	Protocolo FedAvg	Método de agregação de média federada
Federated Meta-Learning	Personalizado / Código Aberto	N/A	Meta-inicialização minimiza meta-perda
IMU (Acelerômetro/Giro)	TDK InvenSense	MPU-6050	Módulo acelerômetro e giroscópio de 6 eixos
Sensor de Luz	ROHM Semiconductor	BH1750FVI	Sensor de luz ambiente digital
Formulação de MDP	Implementação Personalizada	N/A	Modelagem de processo de decisão de Markov
Microfone	Adafruit Industries	1713 (MAX9814)	Módulo amplificador de microfone electret
Matriz de Pressão	Interlink Electronics	Série FSR-400	Matriz de sensor de pressão capacitivo de 16 canais
Autoencoder Esparso (SAE)	Meta AI	PyTorch 1.13	Framework de treinamento de rede neural
Sensor Térmico	Adafruit Industries	385 (DHT22)	Sensor digital de temperatura e umidade