Utilização de tinyml para avaliação de teste de estanqueidade

Abstract

Machine learning (ML), é um ramo da inteligência artificial no qual tem como base o desenvolvimento de algoritmos que melhoram seu desempenho automaticamente com a experiência. Com isso, sistemas que aprendem a analisar e fazer inferências sobre diversos dados de forma automática, tendem a gerar eficiência e precisão em seu processo. Sistemas complexos que utilizam da ML requerem muitos gastos (computacionais, econômicos e de estrutura), motivo de sua aplicação não ser generalizada. O TinyML visa compactar ao máximo todas as dependências necessárias para aplicação da ML em todos as áreas e necessidades. Esses benefícios, aliados com o baixo custo energético, computacional e de projeto, oriundos das técnicas de TinyML, viabilizam a implementação de sistemas inteligentes em qualquer cenário. Tendo isso em mente, o objetivo deste trabalho é confeccionar um sistema de avaliação de peças, ao serem submetidas a testes de estanqueidade, utilizando-se dos princípios de TinyML. Tendo em vista a recente aplicação dessa tecnologia, não se conseguiu atingir o resultado esperado, porém serão exibidos os resultados e discussões de cada etapa do desenvolvimento da aplicação