DIGA: Definição e Implementação de Modelos com Aprendizado Generativo para Aplicações Inteligentes - C. de Souza, Lucas Airam; Thomaz, Guilherme Araújo; de M. Silva, Fernando Dias; Gilbert, Mateus da Silva; Achir, Nadjib; M. Campista, Miguel Elias; M. K. Costa, Luís Henrique (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS); 2025: Anais do XXX Workshop de Gerência e Operação de Redes e ServiçosDO - 10.5753/wgrs.2025.7928, 2025)
O aprendizado de máquina já está presente em diversas aplicações cotidianas. Entretanto, determinar qual modelo utilizar é uma tarefa árdua devido ao grande número de opções disponíveis. Esse cenário torna-se ainda mais complexo em redes veiculares, onde as aplicações exigem baixa latência e os dispositivos são heterogêneos. Assim, torna-se necessário um mecanismo que estime o tempo de inferência e selecione o modelo mais apropriado para um dispositivo no qual será executado. Este trabalho propõe o DIGA, um sistema de seleção de modelos de aprendizado de máquina projetado para o setor automotivo. Considerando características do dispositivo e do modelo candidato, o sistema estima o tempo de inferência necessário para processar uma amostra e verifica se o modelo atende aos critérios de latência estabelecidos pela aplicação em um cenário com múltiplos dispositivos. Para estimar o tempo de inferência de cada modelo em um dispositivo, este trabalho compara o uso de um modelo matemático determinístico com quatro modelos diferentes de inteligência artificial generativa, usando como referência o tempo real de execução nos dispositivos. Os resultados mostram que modelos matemáticos determinísticos usados na literatura subestimam o tempo de inferência em 80% dos casos. Portanto, demonstra-se a necessidade de considerar a estrutura do modelo, pois o número de operações de ponto flutuante encontrado matematicamente é insuficiente para determinar o tempo de inferência.