Estudo da performance de execução de um modelo de inteligência artificial em um sistema embarcado que performa na nuvem comparado à performance em um sistema local

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dc.contributor.advisorFerrão, Rafael Corsipt_BR
dc.contributor.authorSanandrez, Jean Silas Ferreira
dc.coverage.cidadeSão Paulopt_BR
dc.coverage.paisBrasilpt_BR
dc.creatorSanandrez, Jean Silas Ferreira
dc.date.accessioned2023-04-26T18:14:07Z
dc.date.available2023-04-26T18:14:07Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractSoluções hodiernas aglutinam como parte de seu escopo o uso de inteligência artificial, principalmente com o advento das redes neurais. E a utilização das redes neurais pode ser encontrado nos mais diversos ambientes e nas mais variadas formas, como é o caso do uso em sistemas embarcados que requisitam cada vez mais algoritmos rápidos, já que existem soluções de sistemas embarcados com inteligência artificial que estão em processos críticos, por exemplo. O desafio atual está na limitação de recurso encontrada nesses tipos de sistemas (baixo poder de processamento, restrição energética, limite de memória), por isso em alguns contextos o processamento de dados não ocorre localmente no sistema embarcado, mas sim na nuvem. Esse estudo objetiva comparar a performance de um algoritmo de inteligência artificial quando seu processamento ocorre na nuvem com quando ele ocorre local no computador embarcado; os algoritmos de inteligência artificial utilizados para análise são o Mobilenetv1, Mobilenetv2 e o Yolov5, o sistema embarcado escolhido foi uma placa Raspberry Pi 4 Computer Modelo B e o ambiente em nuvem utilizado foi a AWS. O estudo demonstra que a utilização das duas formas possui diferentes benefícios para diferentes contextos.pt_BR
dc.description.otherModern solutions agglutinate, as part of its scope, the use of artificial intelligence, mainly with the advent of neural networks. And the use of this type of neural networks may be found in the most diverse environments and in the most variety forms, as in the case of use in the embedded systems that require each time faster algorithms, since there are embedded systems solutions with artificial intelligence that are in critical processes, for instance. The modern challenge is in the limitation of resources found in these types of systems (low processing power, energetic restriction, memory limit); this is the reason why in some contexts the data processing does not occur locally on the embedded system but in the cloud. This study aims to compare the performance of an artificial intelligence algorithm when its processing occurs in the cloud with its local processing in the embedded computer; the artificial intelligence used for the analysis are Mobilenetv1, Mobilenetv2 and Yolov5, the chosen embedded system is a Raspberry Pi 4 Computer B Model and the cloud environment used was AWS. This study shows that both uses are beneficial for different contexts.pt_BR
dc.format.extent25 p.pt_BR
dc.format.mediumDigitalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5566
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseTODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectSistemas embarcadospt_BR
dc.subjectPerformancept_BR
dc.subjectNuvempt_BR
dc.subjectLocalpt_BR
dc.subjectComparaçãopt_BR
dc.subject.keywordsArtificial intelligencept_BR
dc.subject.keywordsEmbedded systemspt_BR
dc.subject.keywordsPerformancept_BR
dc.subject.keywordsCloudpt_BR
dc.subject.keywordsLocalpt_BR
dc.subject.keywordsComparisonpt_BR
dc.titleEstudo da performance de execução de um modelo de inteligência artificial em um sistema embarcado que performa na nuvem comparado à performance em um sistema localpt_BR
dc.typereport
dspace.entity.typePublication
local.subject.cnpqEngenhariaspt_BR
local.typeRelatório de Iniciação Científicapt_BR
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