Avaliação de Desempenho e Consumo Energético de TinyML em Dispositivos de Borda para Previsão de Precipitação - Almeida, Clariele; Moura, Rafael José; Araújo, Danilo; Andrade, Ermeson (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2026: Anais do XXV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de ComunicaçãoDO - 10.5753/wperformance.2026.22165, 2026)
No ecossistema da Internet das Coisas (IoT), dispositivos de borda operam com recursos computacionais e energéticos limitados, exigindo modelos de aprendizado de máquina eficientes. Neste trabalho, é desenvolvido um sistema de predição de chuva baseado em modelos Tiny Machine Learning (TinyML) executados em um dispositivo de borda com recursos limitados. São implementados modelos Convolutional Neural Network (CNN) e Multilayer Perceptron (MLP) no Arduino Nano 33 BLE Sense. A partir desse sistema, avalia-se a eficiência energética durante a inferência e o impacto de técnicas de otimização de modelos, incluindo poda, quantização e knowledge distillation. Os resultados permitem comparar consumo energético e desempenho, contribuindo para a escolha de soluções mais eficientes para aplicações IoT baseadas em TinyML.