Maurício Taffarel

A técnica TinyML refere-se ao conjunto de abordagens que viabilizam a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina em dispositivos com recursos computacionais e capacidade de memória restritos, como sistemas embarcados. Este trabalho abordou duas maneiras de implementar tais técnicas: otimização e compactação de modelos, explorando diferentes tecnologias. Além disso, foram apresentados detalhes específicos relacionados a essa abordagem do TinyML no processo de desenvolvimento, com ênfase na portabilidade e escalabilidade. A avaliação da solução proposta permitirá analisar o impacto e a eficácia do uso do TinyML na implementação de sistemas de aprendizado de máquina em microcontroladores com recursos limitados.

Palavras-chave:

• TinyML
• Inteligência Artificial
• Sistemas Embarcados
• Portabilidade

The TinyML technique refers to the set of approaches that enable the implementation of machine learning algorithms in devices with limited computational resources and memory capacity, such as embedded systems. This work addressed two ways to implement such techniques: model optimization and compression, exploring different technologies. In addition, specific details related to this TinyML approach in the development process were presented, with an emphasis on portability and scalability. The evaluation of the proposed solution will allow to analyze the impact and effectiveness of the use of TinyML in the implementation of machine learning systems in microcontrollers with limited resources.

Keywords:

• TinyML
• Artificial Intelligence
• Embedded Systems
• Portability