A otimização do mecanismo de taxa de dados adaptativa em redes LoRaWAN enfrenta dois obstáculos  entrais quando aplicada a cenários realistas com mobilidade: a degradação de confiabilidade e eficiência energética decorrente de decisões baseadas em métricas instantâneas sob variabilidade temporal do enlace e a inviabilidade prática de controladores inteligentes complexos em dispositivos de borda com recursos restritos. Para enfrentar esse problema, esta dissertação propõe o FADR-CVM, um controlador difuso sensível ao coeficiente de variação do SNR, que incorpora explicitamente a instabilidade do canal ao ajustar, de forma conjunta, o fator de espalhamento (SF ), a potência de transmissão (TP) e o tamanho da janela de observação (M ) usada no ciclo de adaptação. Além disso, visando transpor a barreira de implementação embarcada, propõe-se o FADR-MLP como modelo substituto do especialista fuzzy, treinado para emular sua política decisória por meio de regressão multivariada, reduzindo custo computacional. A avaliação foi conduzida em simulações no ns-3, em cenários estáticos e móveis, variando de 200 a 1000 dispositivos finais, e adotando métricas de desempenho de rede, de fidelidade e de complexidade do substituto. Os resultados indicam que o FADR-CVM mantém vantagem consistente sobre os baselines em mobilidade, aumentando a taxa de entrega de pacotes e reduzindo o custo energético em cenários densos. No âmbito da substituição, o FADR-MLP demonstrou alta fidelidade ao replicar o comportamento do controlador difuso, e a variante compacta FADR-MLP Lite preservou o desempenho sistêmico na simulação, alcançando elevada robustez em densidades máximas e reduzindo substancialmente o consumo energético por dispositivo, ao mesmo tempo em que viabiliza a execução na borda pelo seu reduzido custo computacional.