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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40781| Título: | Uso de IA para estimar desempenho de uma rede Wi-Fi |
| Título(s) alternativo(s): | Using AI to estimate the performance of a Wi-Fi network |
| Autor(es): | Nisa, Mizael Simão Borgo Moreira |
| Orientador(es): | Foronda, Augusto |
| Palavras-chave: | Inteligência artificial Desempenho - Avaliação Internet sem fio Conectividade (Computadores) Estatística Artificial intelligence Performance - Evaluation Wireless Internet Connection machines Statistics |
| Data do documento: | 19-Mai-2026 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | NISA, Mizael Simão Borgo Moreira. Uso de IA para estimar desempenho de uma rede Wi-Fi. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2026. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação modelo de IA para predições voltados à estimativa de desempenho de redes Wi‑Fi em ambientes domésticos e institucionais. A justificativa da pesquisa está na crescente demanda por conexões sem fio eficientes, de baixa latência e custo reduzido, essenciais para aplicações como videoconferências, jogos online e dispositivos da Internet das Coisas. O objetivo geral foi construir um sistema capaz de prever a vazão da rede (Mbps), considerando variáveis como distância do ponto de acesso e barreiras físicas. A metodologia envolveu três etapas principais: coleta automatizada de dados em ambiente controlado, tratamento e organização das medições com auxílio da linguagem Python e bibliotecas estatísticas. Os resultados demonstraram que o modelo é capaz de representar o comportamento real da atenuação do sinal, mesmo em cenários com diferentes condições ambientais, destacando-se pela simplicidade de implementação e baixo custo computacional. A análise técnica evidenciou que o tratamento de outliers foi decisivo para alcançar desempenho próximo ao ideal (R² ≈ 0,91). Conclui-se que a abordagem adotada contribui para a otimização de redes sem fio, oferecendo suporte à tomada de decisão sobre posicionamento de equipamentos e infraestrutura, além de abrir perspectivas para pesquisas futuras com modelos híbridos e técnicas mais avançadas de aprendizado de máquina. |
| Abstract: | This study presents the development and evaluation of a predictive model of IA aimed at estimating the performance of Wi‑Fi networks in domestic and institutional environments. The research is justified by the growing demand for efficient, low‑latency, and cost‑effective wireless connections, which are essential for applications such as video conferencing, online gaming, and Internet of Things devices. The main objective was to build a system capable of predicting network throughput (Mbps), considering variables such as the distance from the access point and physical barriers. The methodology comprised three main stages: automated data collection in a controlled environment, processing and organization of measurements using the Python programming language and statistical libraries. The results showed that the model can represent the real behavior of signal attenuation even under different environmental conditions, standing out for its simplicity of implementation and low computational cost. The technical analysis revealed that outlier treatment was decisive for achieving near‑ideal performance (R² ≈ 0.91), and that the Power Law model reproduced the asymptotic behavior of the signal more realistically at greater distances. It is concluded that the proposed approach contributes to the optimization of wireless networks, supporting decision‑making regarding equipment positioning and infrastructure, while opening perspectives for future research involving hybrid models and more advanced machine learning techniques |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40781 |
| Aparece nas coleções: | PG - Ciência da Computação |
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