Banca de DEFESA: GEORGE RAVELLY DA SILVA RIBEIRO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GEORGE RAVELLY DA SILVA RIBEIRO
DATA : 13/03/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Sala Google Meet - meet.google.com/myz-yfzm-fjw
TÍTULO:

Integrando Edge Intelligence com a Implantação Otimizada de IA em Plataforma Serverless para Cidades Inteligentes

 

PALAVRAS-CHAVES:

Cidades Inteligentes. Computação na Borda. Inteligência de Borda.
Atualização OTA. Middleware Serverless.

 

PÁGINAS: 87
RESUMO:

O desenvolvimento de Cidades Inteligentes exige arquiteturas distribuídas que suportem o
processamento em tempo real sob cargas dinâmicas, operando em dispositivos de hardware
restrito. Este cenário posiciona a Edge Intelligence (EI) como uma estratégia vital para
descentralizar o processamento da nuvem, permitindo que modelos de Machine Learning
(ML) rodem localmente para reduzir a latência. Contudo, a aplicação prática da EI ainda é
dificultada pela escassez de recursos em dispositivos IoT e pela complexidade de orquestrar
atualizações de modelos no Edge-Fog-Cloud Continuum.
Este trabalho introduz o SAPPARCHI Edge AI, uma evolução de plataforma de middleware
serverless projetada para tornar a inteligência na borda adaptativa e resiliente.
A arquitetura proposta resolve o ciclo de vida da IA através de três frentes: execução
otimizada em microcontroladores de baixo consumo, um sistema de atualização Over-the-
Air (OTA) com rollback automático e um mecanismo de offloading dinâmico baseado no
algoritmo SCALE-GA. Este algoritmo utiliza métricas de latência e disponibilidade para
decidir, em tempo real, a melhor camada para execução de cada tarefa.
A validade da proposta foi testada em um protótipo físico integrado e expandida via
simulações de larga escala no CloudSim Plus. Os resultados confirmam que é viável executar
inferências no ESP32 mantendo tempos de resposta adequados para aplicações críticas.
Durante as atualizações OTA, o sistema garantiu a continuidade do serviço ao redirecionar
automaticamente as tarefas para a Fog, reintegrando o dispositivo de borda logo após o
processo. Testes de estresse revelaram que o offloading adaptativo prioriza a Edge, mas
se ajusta proativamente a sobrecargas. Por fim, identificou-se que a descentralização do
plano de controle para a camada de Fog é um fator determinante para a escalabilidade do
sistema. O SAPPARCHI Edge AI consolida-se, assim, como uma infraestrutura autônoma
e eficiente para a inteligência distribuída em ambientes urbanos.

 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1678918 - NELIO ALESSANDRO AZEVEDO CACHO
Interno - 3139050 - ROGER KREUTZ IMMICH
Externo ao Programa - 2669476 - ARTHUR EMANOEL CASSIO DA SILVA E SOUZA - UFRNExterna à Instituição - FLAVIA COIMBRA DELICATO - UFF