Descrição
Palavras-chave: ADAS, Edge AI, dispositivos móveis, aprendizado profundo, processamento em tempo real.
Os Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor (ADAS) têm se destacado como ferramentas essenciais para aumentar a segurança no trânsito, mas sua ampla adoção ainda é limitada por custos elevados e necessidade de hardware especializado. Este estudo investiga o potencial dos smartphones como plataformas acessíveis para execução de algoritmos de Inteligência Artificial de Borda (Edge AI) voltados à assistência ao condutor, explorando aspectos de desempenho computacional, térmico e energético.
A metodologia envolveu revisão bibliográfica e análises experimentais com benchmarks padronizados (AI Benchmark e Burnout Benchmark), além do desenvolvimento de uma aplicação ADAS em tempo real. Foram testados dispositivos de diferentes categorias, revelando diferenças significativas no desempenho e na eficiência. Smartphones equipados com unidades dedicadas de processamento, como GPU e NPU, apresentaram até 3 vezes mais eficiência e maior estabilidade térmica sob cargas intensas. A aplicação prática demonstrou que é possível atingir tempos de resposta compatíveis com os requisitos de sistemas ADAS de Nível 1.
Os resultados comprovam que smartphones são alternativas viáveis para democratizar o acesso a tecnologias de segurança veicular, oferecendo soluções de baixo custo e fácil implementação. Contudo, desafios permanecem, como a mitigação do thermal throttling em dispositivos básicos e a necessidade de otimizações específicas para redes neurais profundas. O estudo contribui para o avanço da mobilidade inteligente e abre caminho para aplicações futuras em sistemas veiculares conectados, destacando o papel estratégico da Edge AI no desenvolvimento de soluções acessíveis, seguras e energeticamente eficientes.
Agradecimentos:
Os autores agradecem à CAPES pelo Portal de Periódicos, à UFLA e ao IFMG.
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