Inferência Adaptativa Multimodelo para Dispositivos de Borda com Recursos Limitados - Lima, João Pedro B.; Rocha, Atslands R. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP); 2026: Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2026)
A aplicação de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos de borda exige estratégias que conciliem acurácia e consumo energético. Neste trabalho é proposta e avaliada uma abordagem de inferência adaptativa multimodelos composta por redes neurais convolucionais para classificar três classes do dataset CIFAR-10. Os resultados mostraram que a estratégia adaptativa alcançou maior acurácia que os modelos individuais quando implementada em um microcontrolador ESP32. Observou-se ainda que o consumo energético tem uma maior relação com o tempo em que o dispositivo permanece ativo do que com a complexidade dos modelos. Esses resultados indicam que a abordagem pode melhorar a acurácia, mas seus ganhos energéticos dependem das condições de implantação.