Arquitetura Embarcada com TinyML e Modelos Linguísticos para Monitoramento Veicular Inteligente

Rejanio Moraes, Morsinaldo Medeiros, Fellipe Nogueira, Marianne Silva, Ivanovitch Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2025.1571151990

Evento: XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2025)

Keywords: Iot Automotiva TinyML Agente Linguístico

Abstract

A Internet das Coisas (IoT) no contexto automotivo impulsiona o desenvolvimento de soluções embarcadas que realizam inferência local e comunicação em tempo real. Nesse cenário, técnicas como TinyML, que executa modelos de aprendizado de máquina em dispositivos com recursos limitados, e Small Language Models (SLMs), que geram descrições interpretáveis localmente, ganham destaque. Este trabalho propõe uma abordagem embarcada em Raspberry Pi, integrando dados via protocolo OBD-II, GPS e acelerômetro a um pipeline de inferência contextual. A solução estima estilo de direção, emissão de CO2, tipo de via e anomalias, usando um agente linguístico para relatar eventos detectados com baixa latência.

Download