Resumen

El prometedor potencial de dispositivos ligeros distribuidos e interconectados que pueden generar conjuntamente habilidades superiores de recolección de información y resolución de problemas ha fomentado desde hace mucho tiempo diversas técnicas significativas y ubicuas, desde las redes de sensores inalámbricos (WSNs) hasta el Internet de las cosas (IoT). Aunque las aplicaciones relacionadas se han utilizado ampliamente en diferentes dominios en un intento por recopilar y aprovechar los flujos de información en constante crecimiento, un problema principal que obstaculiza el avance de las WSNs o las aplicaciones basadas en IoT es la energía de la batería restringida. La investigación previa se centra principalmente en investigar protocolos novedosos para ahorrar energía reduciendo el tráfico de datos con la ayuda de algoritmos óptimos o heurísticos. Sin embargo, los comportamientos de los paquetes de datos y los parámetros significativos involucrados están mayormente preconfigurados de manera supervisada en lugar de utilizar un paradigma de aprendizaje no supervis

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Potencial; Distribuido; Dispositivos; Recolección de información; Resolución de problemas; Energía
• Keywords:Potential; Distributed; Devices; Information-collecting; Problem-solving; Energy