Impacto Energético de Code Smells a nível de classe em Aplicações Baseadas em IA
Conscientização energética através de interfaces conversacionais e predição no con...
Rede autonômica de sensores sísmicos sem fio com gerenciamento remoto (RASSFWeb)
Processo: | 25/04367-3 |
Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2025 |
Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2026 |
Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
Pesquisador responsável: | Markus Endler |
Beneficiário: | Guilherme Cunha Ribeiro |
Instituição Sede: | Centro Técnico Científico (CTC). Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) |
Vinculado ao auxílio: | 23/00811-0 - EcoSustain: ciência de dados e computação para o meio ambiente, AP.TEM |
Assunto(s): | Internet das coisas Engenharia de software Sustentabilidade |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Code Smells | IoT | Software engineering | sustainability | Engenharia de Software |
Resumo O crescimento acelerado do uso de Inteligência Artificial (IA) tem impulsionado a demanda por infraestrutura computacional de alto desempenho, resultando em um alto consumo energético. Esse cenário levanta preocupações ambientais, especialmente em relação à sustentabilidade dos modelos de IA e ao impacto de seu processamento em data centers e dispositivos computacionais. Este projeto investiga como más práticas na codificação de sistemas baseados em IA influenciam o consumo de energia, identificando padrões no código que levam a um uso ineficiente dos recursos computacionais. O bolsista desenvolverá uma abordagem sistemática para detectar esses padrões (code smells) e propor refatorações que promovam maior eficiência energética. Os resultados contribuirão para o avanço de práticas sustentáveis na engenharia de software, incentivando o desenvolvimento de soluções mais ecológicas e eficientes para aplicações de IA. (AU) | |
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