Banca de QUALIFICAÇÃO: ALFREDO FELIPE LOPES NETO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALFREDO FELIPE LOPES NETO
DATA: 29/10/2021
HORA: 09:00
LOCAL: Google Meet: https://meet.google.com/mhx-smom-mre
TÍTULO:

DESENVOLVIMENTO DE UMA REDE NEURAL PROFUNDA SINTETIZADA EM FPGA

PALAVRAS-CHAVES:

DNN, FPGA, Acelerador, FINN, Inferência, Agricultura 4.0

PÁGINAS: 56
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

Estudos relacionados as técnicas de aprendizagem profunda (do inglês Deep Learning
(DL)) aplicáveis a problemas das mais diversas áreas vêm ganhando destaque entre os
pesquisadores nos últimos anos. Porém, algoritmos que utilizam essas técnicas possuem
tanto um custo computacional elevado, como também um custo energético, tornando o
acesso de utilização em várias aplicações comerciais difícil. Entretanto, existe alternativas
vêm sendo aplicadas para acelerar o desenvolvimento de algoritmos complexos, e entre
elas, as que usam computação reconfigurável estão apresentando resultados bastante
significativos. Nesse contexto, esse trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta
para desenvolvimento de um modelo genérico de rede neural profunda (do inglês Deep
Neural Network (DNN)), que será sintetizado em hardware, para solucionar um possível
problema do agronegócio. Para isso, esse trabalho busca utilizar o framework FINN na
construção do modelo, visando otimizar o processo de inferência.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1631848 - ARAKEN DE MEDEIROS SANTOS
Externo à Instituição - ISAAC DE LIMA OLIVEIRA FILHO - PESQUISADOR
Interno - 2073862 - LEIVA CASEMIRO OLIVEIRA
Presidente - 1566120 - SILVIO ROBERTO FERNANDES DE ARAUJO