Abstract

GONZALEZ-PALACIO, Mauricio; SEPULVEDA-CANO, Lina María; QUIZA-MONTEALEGRE, Jhon  and  D'AMATO, Juan. Mejoramiento del algoritmo ADR en una red de Internet de las Cosas LoRaWAN usando Aprendizaje de Máquina. RISTI [online]. 2020, n.39, pp.67-83. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.39.67-83.

El Internet de las Cosas es un paradigma habilitador de la Industria 4.0, donde sensores y actuadores se conectan a Internet. El protocolo LoRaWAN (Long Range Area Network) es uno de los más empleados, y es usado para transmitir información a largas distancias con mínimo consumo energético. Este protocolo implementa el esquema Adaptative Data Rate para mejorar la energía consumida por nodo, que al ser evaluado a través de simulaciones exhaustivas en Omnet++, ha exhibido posibilidades de mejora en el tiempo de convergencia. El presente trabajo muestra una propuesta para el mejoramiento del algoritmo ADR de tal forma que se optimice el consumo energético en redes LoRaWAN. Dentro de la propuesta se comparan diferentes modelos paramétricos y no paramétricos. Los resultados indican que los métodos basados en Máquinas de Vectores de Soporte y en Redes Neuronales Artificiales presentan la mayor exactitud, con un porcentaje por encima del 90% en las estimaciones.

Keywords : Internet de las Cosas; Industria 4.0; consumo energético; LoRaWAN; Aprendizaje de Máquina.

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