Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Avaliar quantitativamente quando processar os dados localmente no nó IoT, no gateway de borda (Fog/Edge Linux) ou na nuvem, equilibrando acurácia do modelo, consumo de joules por inferência e segurança.</p>

Célula 06: Trade-offs entre Inferência Local (Edge AI) vs. Nuvem: Latência, Privacidade, Largura de Banda e Pegada de Carbono Operacional

Objetivo de Aprendizagem: Avaliar quantitativamente quando processar os dados localmente no nó IoT, no gateway de borda (Fog/Edge Linux) ou na nuvem, equilibrando acurácia do modelo, consumo de joules por inferência e segurança.

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Engenharia Avançada IoT: Benchmarking, Ultra-Low Power e TinyML, o domínio de 'Trade-offs entre Inferência Local (Edge AI) vs. Nuvem: Latência, Privacidade, Largura de Banda e Pegada de Carbono Operacional' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Avaliar quantitativamente quando processar os dados localmente no nó IoT, no gateway de borda (Fog/Edge ...