Tendências em Hardware e Estratégias de Otimização para Deep Learning na Borda: Uma Revisão para a Indústria 5.0 - Rocha, Heduardo Witkoski Barcelos da; Ramos, Fábio Luís Livi (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2026)
A transição para a Indústria 5.0 exige que modelos de Deep Learning (DL) operem localmente em dispositivos de borda para garantir baixa latência e privacidade. Contudo, arquiteturas tradicionais enfrentam limitações severas devido ao custo energético do tráfego de dados. Este artigo fornece uma revisão de componentes de DL, otimizações de software e tendências de hardware. A contribuição central é uma análise de estratégias para mitigar o gargalo de von Neumann em ambientes com restrição de recursos.