Palestra Apresentada no "I Workshop Internacional do xGMobile" - Inatel, 26/11/2024
Apresentei no "I Workshop Internacional do xGMobile", promovido pelo Inatel, a palestra entitulada: "Resource-aware Machine Learning Model Optimization for Edge Computing". Nesta palestra, apresentei os avanços e desafios da computação embarcada e de borda, uma área estratégica para a próxima geração de tecnologias móveis. A palestra destacou como o processamento e armazenamento de dados próximo aos locais de sua geração têm impulsionado o desempenho, a eficiência e a segurança dos sistemas, promovendo maior autonomia e rapidez nas aplicações.
Com o aprendizado de máquina na borda, dispositivos podem realizar predições e tomar decisões localmente, eliminando a necessidade de comunicação constante com a nuvem. No entanto, o cenário apresenta desafios significativos, como as limitações de processamento, armazenamento e energia dos dispositivos embarcados. Para superar esses obstáculos, a palestra explorou técnicas de otimização de algoritmos de aprendizado de máquina, capazes de reduzir a complexidade computacional, a latência e o consumo de recursos.
Durante a apresentação, foram compartilhados resultados práticos de estudos recentes, demonstrando como essas otimizações tornam o aprendizado de máquina eficiente e viável em dispositivos com recursos limitados, preparando-os para as demandas das redes móveis de nova geração.
Este evento foi uma oportunidade única para a disseminação dos avanços dos projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI) em redes 5G e 6G conduzidos no Centro de Competência EMBRAPII Inatel, o xGMobile.
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