Um modelo de geladeira inteligente que leva em conta as preferências e hábitos de seus usuários

Abstract

Nas últimas duas décadas o conceito de Internet das Coisas vem se popularizando, propondo a introdução da tecnologia e da interconexão de objetos distintos, como lâmpadas, geladeiras, carros, etc., através de uma rede, frequentemente, a Internet. Assim, o número de aparelhos interligados tende a crescer produzindo uma grande quantidade de dados. Torna-se, então, necessário o uso de ferramentas capazes de processar e extrair informações relevantes desses dados. Entre os métodos existentes estão os sistemas de recomendação, aos quais, a partir de análises da interações de usuários, são capazes de traçar perfis de usuários e fornecer sugestões. Nos últimos anos, esses sistemas vêm sendo incorporados em diversos contextos como plataformas de streaming e, gradativamente, outras aplicações introduzirão tais ideias no âmbito da Internet das Coisas. Entre os ambientes, nos quais é possível integrar ambos os conceitos, estão as casas inteligentes ou smart homes, onde o uso da tecnologia abre caminho para novas formas de interação com o lar. Dispositivos comuns presentes em casas, como geladeiras, agregam, assim, novas tecnologias e funcionalidades, no entanto, os modelos existentes apenas proporcionam interações digitais, contudo não atentam aos gostos e hábitos dos usuários. Levando isso em conta, o presente trabalho propõe um modelo de geladeira capaz de monitorar as interações e traçar perfil de preferências por produtos. Isso é possível devido ao uso de etiquetas RFID, que terão o papel de identificar os diversos produtos contidos na geladeira e da aplicação de algoritmos de recomendação. Ao final, fez-se uma avaliação, a partir de um cenário criado, onde o equipamento foi capaz de realizar o monitoramento dos produtos disponíveis e de oferecer recomendações aos usuários a partir o seus perfis, além da reposição de produtos considerados essenciais. Além disso, foi possível recomendar receitas tanto a partir do conteúdo da geladeira, bem como, do perfil do usuário. A partir do exposto, conclui-se que a integração dos conceitos de Internet das Coisas e Sistemas de Recomendação pode contribuir para auxiliar usuários em suas tarefas diárias facilitando, de algum modo, o processo de tomada de decisão.

In the last two decades the concept of the Internet of Things has become popular, proposing the introduction of technology and the interconnection of different objects such as lamps, refrigerators, cars, etc. through a network, often the Internet. Thus, the number of interconnected devices tends to grow producing a large amount of data. It is then necessary to use tools capable of processing and extracting relevant information from such data. Among the existing areas are the Recommender Systems based on analyzes of user interactions being able to trace user profiles and provide suggestions. In recent years, these systems have been incorporated into a variety of contexts such as streaming platforms and, gradually, other applications will introduce such ideas into the Internet of Things context. Among the environments in which both concepts can be integrated are smart houses, in which the use of technology creates new forms of interaction with the home. Common devices present in the houses such as refrigerators add, thus, technologies and new features, however, existing models only provide digital interactions, however do not address the tastes and habits of users. Taking this into account the present work proposes a model of refrigerator capable of monitoring interactions and tracing preferences profile by products. This is possible by using RFID tags which have the role of identifying the various products contained in the refrigerator and the application of recommendation algorithms. In the end, an evaluation was made, based on a created scenario, where the equipment was able to monitor the available products and offer recommendations to users from their profiles as well as the replacement of products considered essential. In addition, it was possible to recommend recipes both from the contents of the refrigerator as well as from the user profile. From the above, it is concluded that the integration of the Internet of Things and Recommendation Systems concepts can contribute to help users in their daily tasks facilitating, in some way, decision making process.