(untitled) (Revista Ifes Ciência, 2021)
Nas infraestruturas da Internet das Coisas é possível encontrar uma grande variedade de sensores de baixo custo, formando uma rede que gera um grande volume de dados, muitos deles anômalos e que podem impactar nas aplicações que os utilizam. Neste artigo demonstramos que, com algoritmos estatísticos e filtragem dos dados na borda da rede dos sensores, podemos identificar e eliminar esses dados anômalos. Através de um protótipo com dois sensores de temperatura, testamos dois algoritmos estatísticos de detecção de dados anômalos, que devidamente filtrados na borda, contribuem para o aumento da confiabilidade dos dados a serem armazenados e/ou consumidos por aplicações e/ou usuários diretamente. A Qualidade da Informação tem papel fundamental para esta confiabilidade e se relaciona com as diversas dimensões da avaliação, algumas das quais exploradas neste trabalho. Os resultados demonstram que esta avaliação detecta muitos dados coletados que podem ser descartados, contribuindo com as infraestruturas e aplicações que fazem o uso deles.