Divulgação de bolsa ensino na área de inteligência artificial e microcontroladores
Está aberto o processo seletivo referente a uma bolsa para alunos dos cursos de Engenharia Elétrica ou Engenharia da Computação. O Programa de Bolsas de Ensino visa apoiar a participação dos discentes em atividades acadêmicas de ensino e projetos de estudos que contribuam para a formação integrada e para o aprimoramento acadêmico e profissional do aluno na sua área de formação.
TÍTULO DO PROJETO: Estudo e análise do desempenho de algoritmos de IA em microcontroladores de baixo custo
PROFESSOR RESPONSÁVEL: André Luis Martins
ÁREA DO PROJETO: Elétrica/Eletrônica/Informática
CARGA HORÁRIA SEMANAL DE DEDICAÇÃO: 15 horas
Início das atividades do aluno bolsista: 04/maio/2026
Duração: 6 meses (maio, junho, agosto, setembro, outubro e novembro)
Prazo para participar da seleção: 30/abril/2026
Como participar da seleção: entrar em contato com o prof. André Martins (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.) até o dia 30/abril/2026 para agendar uma entrevista.
IMPORTANTE!
- O aluno selecionado deverá estar regularmente matriculado em cursos do IFSP e dispor de carga horária para o desenvolvimento das atividades de ensino, dedicando-se ao projeto.
- É vedada a seleção de aluno que tenha vínculo empregatício ou que seja beneficiário de outro tipo de bolsa do IFSP ou de qualquer outra Instituição.
Resumo do trabalho
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A aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) em microcontroladores de baixo custo, conhecida como TinyML (Tiny Machine Learning), permite executar inferências de aprendizado de máquina diretamente no sistema embarcado, ou seja, no próprio microcontrolador, o que requer o consumo de pouca energia e sem depender de conectividade constante com a nuvem. O intuito do estudo proposto é aplicar e analisar o desempenho dos principais algoritmos e técnicas TinyML para microcontroladores com recursos limitados (como os de arquitetura 8 bits como ATmega328p e PIC18, até arquiteturas básicas de 16/32 bits, como PIC24 até PIC32 ou ARM Cortex-M0+ ou M4, ESP32 ou STM32; RP2040 (Raspberry Pi Pico). Para estes processadores, os algoritmos são otimizados para ocupar pouca memória flash e RAM. Pretende-se avaliar os seguintes algoritmos: Redes Neurais Artificiais; Redes Neurais Convolucionais (CNNs); Árvores de Decisão e Random Forest; K-Nearest Neighbors (KNN), entre outros.
Aplicações
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Perfil do Aluno Bolsista
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O perfil desejado de um aluno bolsista na área de microcontroladores combina uma sólida base teórica em eletrônica e computação com aptidão prática para desenvolvimento de hardware e software embarcado. Terão preferência estudantes com capacidade de resolução de problemas e curiosidade técnica e capacidade de buscar soluções para problemas técnicos sem supervisão constante. É fundamental que o aluno tenha interesse em novas tecnologias, IoT, inteligência artificial embarcada e eletrônica de ponta, além de habilidade para colaborar em projetos de pesquisa e desenvolvimento. Principais Competências Técnicas desejáveis:
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Rol de disciplinas que o candidato deve estar cursando ou tenha cursado com aproveitamento e que o habilite a realizar as atividades previstas
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DISCIPLINA |
CURSO |
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Microcontroladores |
Eng. Comp; Eng. Elétrica |
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Eletrônica Analógica |
Eng. Comp; Eng. Elétrica |
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Sistemas Digitais |
Eng. Comp; Eng. Elétrica |
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Algoritmos e Lógica de Programação |
Eng. Comp; Eng. Elétrica |
Redes Sociais