WNN Predictors Prefetcher & Drones

Período: 2026 - 

Descrição: O projeto visa avaliar como implementações de hardware de Redes Neurais Sem Peso podem ser aproveitadas para proporcionar baixa latência de inferência em aplicações críticas. Inicialmente, o projeto pretende implementar esses preditores de redes neurais para microarquiteturas, especificamente expandindo nossa pesquisa em andamento sobre preditores e pré-processadores. Outra vertente mais exploratória, prevista para o segundo ano do projeto, é a integração dessas redes em drones utilizando FPGAs para suportar o comando e controle autônomo de voo.

Subprojetos:

• Projeto, avaliação e integração de modelos de redes neurais sem peso em tarefas de predição na microarquitetura RISC-V;

• Projeto, avaliação e implementação de modelos de redes neurais sem peso para detecção online de objetos e rotas, para uso em missões autônicas de controle e comando em drones.

Pesquisadores: Diego Leonel Cadette Dutra (Coordenador, Professor); Priscila M. V. Lima (Professora); Lizy K. John (Professora); Felipe M. G. França (Pesquisador Sr.); Andre Rotava (Discente D.Sc.); Lucas B. Storino (Discente M.Sc.); Aline Galdino de Oliveira (Discente M.Sc.); Vivian Maria da Silva e Souza (Discente I.C)