Computação Paralela para Sistemas Inteligentes

Descrição

Sistemas inteligentes modernos enfrentam dois grandes desafios: resolver problemas de otimização NP-difíceis (como planejamento logístico, alocação de recursos e análise de redes complexas) e implementar mecanismos de inteligência artificial (IA) capazes de operar em tempo real em aplicações críticas, como controle de robôs e automação industrial. Este projeto investiga técnicas para superar esses desafios por meio do uso de arquiteturas paralelas, incluindo GPUs, FPGAs e sistemas embarcados multiprocessados. Para o primeiro desafio, serão desenvolvidos algoritmos de otimização baseados em meta-heurísticas, como o GRASP, com operações intensivas aceleradas via programação paralela em GPUs (utilizando CUDA ou OpenCL) e por síntese de hardware em FPGAs, viabilizando soluções mais rápidas e escaláveis. Para o segundo, serão exploradas técnicas de IA implementadas em plataformas embarcadas multiprocessadas, caracterizadas por restrições severas de energia, memória e latência. Modelos compactos de IA (por exemplo, TinyML) serão integrados a sistemas bare-metal (sem sistema operacional), organizando a execução em ciclos predefinidos com alocação estática de tarefas a núcleos específicos. Essa abordagem assegura respostas temporais determinísticas, essenciais para aplicações que exigem inferência em microssegundos, além de otimizar o consumo energético, sendo ideal para cenários como drones autônomos e linhas de produção industrial.