Título: Inteligência Artificial Generativa e de Borda Um Estudo Voltado ao Desenvolvimento de Aplicações Movéis

Título alternativo: Generative and Edge Artificial Intelligence A Study Focused on the Development of Mobile Applications

Autoria de: Rossini Russo Carvalho

Orientação de: Arthur de Miranda Neto

Presidente da banca: Prof. Dr. Arthur de Miranda Neto

Primeiro membro da banca: Prof. Dr. Danilo Alves de Lima

Segundo membro da banca: Msc Fernando Elias de Melo Borges

Palavras-chaves: Inteligência Artificial, Edge AI, IA Generativa, Computação de Nuvem, Linguagem Natural

Data da defesa: 13/12/2023

Semestre letivo da defesa: 2023-2

Data da versão final: 19/12/2023

Data da publicação: 19/12/2023

Referência: Carvalho, R. R. Inteligência Artificial Generativa e de Borda Um Estudo Voltado ao Desenvolvimento de Aplicações Movéis. 2023. 24 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.

Resumo: A Inteligência Artificial (IA) faz parte do conjunto de tecnologias habilitadoras, sendo cotada para gerar um impacto profundo nos modelos de negócio operacionais. Contudo, trata-se de um assunto complexo e tem sido fonte de discussões nas principais empresas do Brasil e do mundo. Uma das importantes questões tem relação com a utilização de recursos em nuvem eou na borda. Por essa razão, este estudo realiza uma análise comparativa de duas abordagens para o desenvolvimento de aplicações de IA. A primeira, utiliza uma arquitetura baseada em nuvem e a API Chat GPT-3.5 Turbo, destaca-se em respostas em linguagem natural, mas enfrenta desafios relacionados à conectividade e privacidade. Em contraste, a segunda, desenvolvida em Edge AI, demonstra uma classificação eficiente localmente, garantindo autonomia e segurança aprimorada. A comparação destaca implicações de custo enquanto a abordagem baseada em nuvem gera despesas escaláveis com base no uso, a abordagem baseada em Edge AI envolve custos de desenvolvimento dependentes da complexidade da rede neural. Esta pesquisa oferece insights sobre o cenário em evolução do desenvolvimento de aplicações de IA, proporcionando uma perspectiva matizada para auxiliar na tomada de decisões.

Abstract: Artificial Intelligence (AI) is a key enabler of technologies and is poised to substantially impact operational business models. This complex subject is a point of discussion among leading companies in Brazil and worldwide, particularly concerning the use of cloud andor edge resources. This study conducts a comparative analysis of two methods for developing AI applications. The first approach leverages a cloud-based architecture and the Chat GPT-3.5 Turbo API. This configuration excels in generating natural language responses but encounters challenges pertaining to connectivity and privacy. Conversely, the second approach utilizes Edge AI, which offers efficient local classification, ensuring better security and autonomy. A crucial aspect of the comparison is the cost implications. The cloud-based approach incurs scalable expenses based on usage, while the Edge AI-based approach involves development costs, which are contingent on the neural network??s complexity. This research provides valuable insights into the evolving landscape of AI application development, offering a nuanced perspective to aid decisionmaking. It underscores the trade-offs between cloud AI and Edge AI, including processing power, latency, energy consumption, connectivity, security, and cost. Both approaches have their strengths and limitations, and the choice between them will depend on specific application requirements and business objectives.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_de_controle_e_automacao/20232201910692

URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.

Curso: G022 - ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Rossini Russo Carvalho e Universidade Federal de Lavras

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