Palestras: Embarcados Experience 2024

Palestra: Desvendando os Segredos do Hardware IPC Classe 3: Confiabilidade e Boas Práticas

• Resumo da Palestra: Desenvolvimento de hardware ipc class 3. Dicas e boas práticas para desenvolver hardware de alta confiabilidade.
• Palestrante: Ícaro Fernando Caetano Barroso
• Cargo/Empresa: Desenvolvedor de Sistemas embarcados.
• Mini bio: Desenvolvedor de sistemas embarcados com vasta experiência em equipamentos de alta confiabilidade.
• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/icarofcb/

Palestra: Onde a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina irão falhar?

• Resumo da Palestra: Nesta palestra, será apresentado como o TinyML está revolucionando o uso da inteligência artificial (IA) em sistemas embarcados, permitindo que dispositivos simples realizem tarefas inteligentes localmente. Iremos destacar a importância de processar dados diretamente em microcontroladores e trará exemplos de aplicações nas áreas de saúde, agricultura e automação industrial.Discutiremos os benefícios do TinyML, como a baixa latência, a melhoria da privacidade e a eficiência energética em dispositivos IoT. Também serão abordadas as ferramentas de desenvolvimento mais populares, incluindo TensorFlow Lite for Microcontrollers e Edge Impulse, explicando o fluxo de treinamento, otimização e implantação dos modelos. Em seguida, analisaremos os desafios técnicos, como as limitações de hardware e a necessidade de técnicas de otimização, como quantização e poda de redes neurais, para garantir que os modelos operem eficientemente em dispositivos com pouca memória e capacidade de processamento. Por fim, apresentaremos as tendências futuras, como o uso de energia colhida do ambiente (energy harvesting) e a expansão da IoT inteligente com dispositivos autônomos.
• Palestrante: Rogerio Dantas
• Cargo/Empresa: Docente do IFSP
• Mini bio:
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Palestra: Desafios no gerenciamento de projetos de software embarcado

• Resumo da Palestra: Gerenciar projetos de software embarcado é um desafio singular que combina a complexidade do desenvolvimento de software com as restrições específicas do equipamento (e seu hardware) que irá executar aquele software. Nesta palestra, vamos explorar profundamente os principais obstáculos enfrentados nesse campo e apresentar estratégias eficazes para superá-los.
• Palestrante: André Curvello

• Cargo/Empresa: Gerente de Desenvolvimento de Firmware na Control iD
• Mini bio: André Márcio de Lima Curvello é Engenheiro de Computação pela USP com especialização em Sistemas Embarcados, e possui um MBA em Gestão de Tecnologia da Informação pela UNIFRAN. Ele é Mestre em Processamento de Sinais e Instrumentação pela Escola de Engenharia de São Carlos, USP. Atualmente, atua como Gerente de Desenvolvimento de Firmware na Control iD, uma empresa líder em Controle de Acesso, Relógio de Ponto e Automação Comercial no Brasil.
• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/andremlcurvello/

Palestra: Robótica Espacial

• Resumo da palestra: Visão de sistemas embarcados sofisticados dedicados à complexidade das missões, que exigem adaptabilidade em ambientes extremos e integração de técnicas de Machine Learning e Visão Computacional em tempo real. Exploração de casos de uso de localização e mapeamento baseados em fusão de sensores para tornar os sistemas mais resilientes com maior sinergia entre hardware embarcado de alta performance, software inteligente e técnicas de IA redefinindo os limites da exploração espacial.  
• Palestrante: GLEISSON S BEZERRA
• Cargo/Empresa: Especialista em Machine Learning no GOOGLE e doutorando em Inteligência Artificial aplicada no ITA
• Mini bio:  Especialista em Inteligência Artificial, Machine Learning e Generative AI no GOOGLE. Professor de Robótica, IoT e Deep Learning no MBA de Data Science e Inteligência Artificial da FIAP. Mestre em Engenharia Elétrica pela UFPA. Doutorando em Software Embarcado com IA para Satélites e Veículos espaciais no CEI (Centro Espacial do ITA) tendo atuado como contribuidor no satélite SPORT colocado em órbita em parceria com a NASA e desenvolvendo atualmente pesquisas para o projeto do SELENITA com objetivo de órbita lunar como parte do projeto ARTEMIS da NASA.
• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/gleisson/

Palestra: Tirando o máximo de cada ampére sem descer ao Assembly

• Resumo da Palestra: A revolução do IoT começou e junto de cada novo produto movido a bateria sempre vem a pergunta: “como tirar o máximo de cada joule, de cada ampére?”. Com os componentes escolhidos, resta ao desenvolvedor embarcado tomar as melhores decisões de código para tornar o software funcional e eficiente. Nessa palestra, vamos discutir estratégias para uso eficiente de energia e como podemos programar de forma energeticamente eficaz sem abrir mão dos confortos de linguagens de mais alto nível, como C++ e Rust, e trazendo, é claro, um estudo de caso da TRACTIAN, onde nossos sensores de vibração operam continuamente sem recarga por 3 anos com uma única bateria.
• Palestrante: Andrei Cardoso
• Cargo/Empresa: Head de Firmware na Tractian
• Mini bio: Bacharel em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Itajubá, possui 6 anos de dedicação profissional em engenharia de firmware, e mais de 10 anos imerso na programação de sistemas embarcados, seja como hobista ou como estudante. Apaixonado pelo mundo bare-metal, atuou em uma variedade de produtos desde a área médica até a área industrial, engenhosamente aplicando padrões de projeto modernos mesmo em condições com recursos restritos de hardware, maximizando produtividade e mantenabilidade de código.
• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ancarmb/

Palestra: Do protótipo ao produto – desenvolvendo dispositivos wireless

• Resumo da Palestra: a definir.
• Palestrante: Daniel Mazzer
• Cargo/Empresa: Engenheiro de Sistemas Embarcados – Next Devices
• Mini bio: Daniel Mazzer é CTO e sócio fundador da Next Devices, empresa que atua no desenvolvimento de produtos e fornecimento de serviços tecnológicos. É Mestre e Engenheiro de Telecomunicações pelo Inatel e possui mais de 20 anos de experiência em sistemas embarcados, gestão de equipes de P&D, inovação e desenvolvimento de produtos.
• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/danielmazzer/

Palestra: Visão computacional Embarcada

• Resumo da Palestra: Na palestra, exploraremos várias técnicas essenciais para a manipulação e análise de imagens, utilizando a linguagem de programação python e as bibliotecas/frameworks opencv, pytorch e ultralytics(yolo8). Serão feitos casos como exemplo, focando em aplicações práticas de processamento simples e avançados, cobrindo os seguintes tópicos:
  • 1. Aquisição e Manipulação de Imagens com o Framework OpenCV – Iniciaremos com uma introdução ao OpenCV, um framework amplamente utilizado para processamento de imagens e visão computacional. Discutiremos métodos eficientes de captura de imagens a partir de diferentes fontes, como câmeras e vídeos. Também exploraremos técnicas de pré-processamento de imagens, incluindo redimensionamento, filtragem, e transformações geométricas.
  • 2. Detecção de Objetos por Movimento e Cor – A detecção de objetos é uma aplicação crucial em visão computacional. Veremos como identificar e rastrear objetos baseando-se em seu movimento e cor. Aprenderemos a aplicar técnicas de subtração de fundo para isolar objetos em movimento e a utilizar segmentação por cor para destacar objetos específicos dentro de uma imagem ou vídeo.
  • 3. Utilização de Redes Neurais Pré-treinadas para Classificação e Identificação de Objetos – Exploraremos o uso de redes neurais pré-treinadas para a classificação e identificação de objetos em imagens. Discutiremos como essas redes podem ser aplicadas para reconhecer uma vasta gama de objetos e forneceremos exemplos práticos utilizando modelos populares já treinados como o yolo, yolo-nas e yolo-world.
  • 4. Treinamento de um Modelo Customizado (Fine Tuning) com YOLOv8 e Ultralytics – Passaremos para técnicas avançadas de treinamento de modelos para classificação de objetos com datasets customizados, utilizando redes pré-treinadas como ponto de partida (yolov8).
  • 5. Exemplo em Sistemas Embarcados com Raspberry Pi e OAK-D – Por fim, veremos a aplicação prática dessas técnicas em sistemas embarcados. Utilizaremos um Raspberry Pi e o sensor de profundidade OAK-D para demonstrar como essas tecnologias podem ser integradas em dispositivos compactos e eficientes para aplicações em campo. Veremos exemplos de implementação, desde a captura de imagens até a inferência em tempo real, destacando os desafios e soluções para a execução de modelos de visão computacional em hardware limitado.
• Palestrante: Gustavo Voltani von Atzingen
• Cargo/Empresa: Professor no IFSP, co-fundador da Quickium tecnologia
• Mini bio: Gustavo possui graduação em Bacharelado em Física pela Universidade de São Paulo (2007), no Instituto de Física de São Carlos (IFSC), com Mestrado (2010-2013) e Doutorado (2013-2017), ambos em em Engenharia de Alimentos também pela USP na FZEA, com trabalhos relacionados ao desenvolvimento de equipamentos eletrônicos para a indústria de alimentos e simulação numérica de processos térmicos nos alimentos. Atualmente é Professor no IFSP Campus Piracicaba. Foi Técnico em laboratório de física aplicada da Universidade de São Paulo (2008-2014) e professor do Centro Universitário Anhanguera (2011-2014). Tem experiência no desenvolvimento de sistemas microcontrolados, dispositivos IoT e inteligência artificial, atuando como consultor para empresas da área de tecnologia. Coordenou projetos de desenvolvimento tecnológico no IFSP em parceria com a INOVA e empresas externas na área de inteligência artificial. Também é co-fundador da Startup Quickium e pesquisador do grupo Data Science BR, atuando no desenvolvimento da Plataforma Nilo Peçanha para o MEC. 
• Linkedin: https://br.linkedin.com/in/gustavoatzingen/