[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125422-pt":3,"doc-seo-125422-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},125422,962085564549,"Genevieve","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_085a072bc5b1113ac321206ff7593b45",45,"Tecnologia","Desenvolvimento de Sistemas Embarcados Inteligentes para Aplicações em Internet das Coisas Utilizando Tiny Machine Learning","O trabalho apresenta o Tiny Machine Learning (TinyML) como um paradigma para executar modelos de Machine Learning em plataformas com recursos de hardware altamente restritos, como microcontroladores. Para viabilizar inferência mais eficiente, discute aceleradores de hardware e o co-design hardware/software, além do uso do TensorFlow Lite Micro e do framework CFU Playground para arquitetar uma Custom Function Unit (CFU). A pesquisa utiliza um modelo de visão computacional baseado em redes neurais convolucionais, avaliando otimizações por bibliotecas com kernels otimizados e comparando desempenho nas plataformas Kosagi Fomu e ESP32-C3.","UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO SEMI-ÁRIDO CENTRO MULTIDISCIPLINAR DE CARAÚBASCURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA  \nFELIPE WILLIAM DA COSTA  \nDESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS EMBARCADOS INTELIGENTES PARA APLICAÇÕES EM INTERNET DAS COISAS UTILIZANDO TINY MACHINE  \nLEARNING  \nCARAÚBAS  \nFELIPE WILLIAM DA COSTA  \nDESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS EMBARCADOS INTELIGENTES PARA APLICAÇÕES EM INTERNET DAS COISAS UTILIZANDO TINY MACHINE  \nLEARNING  \nMonografia apresentada à Universidade Federal Rural do Semi-Árido, como requisito à obtençãodo título bacharel em Engenharia Elétrica.  \nOrientador: D.Sc. Francisco de A. Brito Filho.  \nCARAÚBAS  \n© Todos os direitos estão reservados a Universidade Federal Rural do Semi-Árido. O conteúdo desta obra é de inteiraresponsabilidade do (a) autor (a), sendo o mesmo, passível de sanções administrativas ou penais, caso sejam infringidas as leis que regulamentam a Propriedade Intelectual, respectivamente, Patentes: Lei n° 9.279/1996 e Direitos Autorais: Lei n° 9.610/1998 . O conteúdo desta obra tomar-se-á de domínio público após a data de defesa e homologação da sua respectiva ata. A mesma poderá servir de base literária para novas pesquisas, desde que a obra e seu (a) respectivo (a) autor (a)  \nsejam devidamente citados e mencionados os seus créditos bibliográficos.  \nC837d Costa, Felipe William da .  \nDesenvolvimento de Sistemas Embarcados Inteligentes para Aplicações em Internet das Coisas Utilizando Tiny Machine Learning / Felipe William da Costa . -2023.  \n63 f . : il .  \nOrientador: Francisco de Assis Brito Filho .  \nMonografia (graduação) -Universidade Federal Rural do Semi-árido, Curso de Engenharia Elétrica, 2023.  \n1. TinyML . 2. Co-design . 3. TensorFlow Lite Micro . 4. FPGA . I . Brito Filho, Francisco de Assis , orient . II . Título .  \nFicha catalográfica elaborada por sistema gerador automáto em conformidade  \ncom AACR2 e os dados fornecidos pelo) autor(a) .  \nBiblioteca Campus Caraúbas  \nBibliotecária: Dalvanira Brito Rodrigues  \nCRB: 15/700  \nO serviço de Geração Automática de Ficha Catalográfica para Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC´s) foi desenvolvido pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP) e gentilmente cedido para o Sistema de Bibliotecasda Universidade Federal Rural do Semi-Árido (SISBI-UFERSA), sendo customizado pela Superintendência de Tecnologia da Informaçãoe Comunicação (SUTIC) sob orientação dos bibliotecários da instituição para ser adaptado às necessidades dos alunos dos Cursos de Graduação e Programas de Pós-Graduação da Universidade.  \nFELIPE WILLIAM DA COSTA  \nDESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS EMBARCADOS INTELIGENTES PARA  \nAPLICAÇÕES EM INTERNET DAS COISAS UTILIZANDO TINY MACHINE  \nLEARNING  \nMonogra􀀂a apresentada à Universidade Federal Rural do Semi-Árido, como requisito à obtençãodo título bacharel em Engenharia Elétrica.  \nDefendida em: 10 de outubro de 2023  \nBANCA EXAMINADORA  \nD.Sc. Francisco de A. Brito Filho (Orientador) Universidade Federal Rural do Semi-Árido  \n(UFERSA)  \nD.Sc. Pedro Thiago Valério de Souza Universidade Federal Rural do Semi-Árido  \nM.Sc. Silvan Ferreira da Silva Júnior Universidade Federal do Rio Grande do Norte  \n(UFRN)  \nAGRADECIMENTOS  \nAos meus pais Antônio João da Costa Neto e Maria Benigna Costa por me proporcionar esta oportunidade.  \nAo Prof. D.Sc. Francisco de Assis Brito Filho pela orientação durante este período epor me apresentar novos horizontes.  \nAos amigos Werly Lucena, Guilherme Brasil, Luan Nunes, José Lira, Janneson Ferreira, John Lennon, Fábio Caetano, Edson Alves, Édney Viana, Monaliza Soares e Naara  \nMelo pela ajuda e pelos momentos de descontração.  \nRESUMO  \nO Tiny Machine Learning (TinyML) é um novo paradigma que surge para possibilitar a execução de modelos de Machine Learning (ML) em plataformas onde os recursos de hardware são altamente restringidos, como os microcontroladores, que são usualmente empregados nodesenvolvimento de sistemas embarcados. Muitos frameworks surg","cbCaiuL6J49tkvjL","https://ap.wps.com/l/cbCaiuL6J49tkvjL","pdf",2156424,1,65,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Agradecimentos\n# Abstract\n# Palavras-chave","[{\"question\":\"Qual é o objetivo do trabalho com Tiny Machine Learning (TinyML)?\",\"answer\":\"Habilitar a execução de modelos de Machine Learning em plataformas com recursos de hardware muito limitados, como microcontroladores usados em sistemas embarcados.\"},{\"question\":\"Como o trabalho busca melhorar a eficiência da inferência?\",\"answer\":\"Por meio de aceleradores de hardware e do co-design hardware/software, usando bibliotecas com kernel otimizado e uma CFU implementada com suporte do framework CFU Playground.\"},{\"question\":\"Quais plataformas e resultados de desempenho foram comparados?\",\"answer\":\"O trabalho compara a inferência nas plataformas Kosagi Fomu e ESP32-C3, obtendo redução de 33,19% no tempo de inferência no ESP32-C3 (ESP-NN) e 65,74% no FPGA Fomu via co-design e 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