Avaliação de Inferência em Edge AI sob Restrições Embarcadas em um Sistema Robótico Simulado Baseado na Internet das Coisas Robóticas - Dias, Kelton M.; Rodrigues, João Pedro S.; Rohmer, Eric; Mota, Felipe Augusto O. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Este trabalho avalia inferência Edge AI na Internet das Coisas Robóticas (IoRT). Três CNNs foram embarcadas em um ESP32-S3 de forma interligada a um cenário industrial simulado via MQTT no CoppeliaSim. Constatouse uma grave discrepância entre estimativas teóricas de memória vis-à-vis sua alocação real: a MobileNetV2 consumiu 204% mais arena que a conversão acusava em placa, falhando junto da pré-treinada V3 nos ensaios embarcados práticos. Apenas a CNN autoral operou com fluidez sistêmica efetiva e 100% de acerto sob 53,87 ms consumindo enxutos 38,4 KB estáticos, isolando predições fidedignas no chão de fábrica simulado. Código: https://github.com/Keltonmd/EdgeAI_SBRC .