Otimização de Modelos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Pragas via Imagens Agrícolas com Eficiência Energética e de Memória - Silva, Douglas; Esteban, Matheus A.; Soares, Bianca; Santos, Wendell; Magalhães, Deborah; Rocha, Atslands R. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2026)
A otimização de modelos de aprendizado de máquina para contagem automática de pragas através de imagens, em dispositivos com recursos limitados, viabiliza a disseminação dessa tecnologia em campos agrícolas. Neste trabalho, investigam-se técnicas de compressão de modelos para um sistema de detecção de pragas embarcado em dispositivos de baixo custo. Os resultados indicam que as técnicas de compressão avaliadas têm impacto pouco significativo na acurácia do modelo YOLO, permitindo sua execução com menor consumo de memória e energia, sem perda relevante na confiabilidade das predições. A validação do modelo em sistema embarcado demonstrou redução de 14% do consumo energético, mantendo a acurácia do modelo quase constante.