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Abstract:
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O avanço da computação de borda (Edge Computing), impulsionado pela maior capacidade
de processamento local dos microcontroladores, pela execução descentralizada de
algoritmos de Inteligência Artificial (TinyML) e pelo processamento de dados sensoriais
em tempo real sem dependência da nuvem, demanda maior flexibilidade de dispositivos
embarcados, especialmente para viabilizar a adaptação contínua de sistemas autônomos
operando em ambientes dinâmicos. Tradicionalmente, atualizações remotas (Over-The-
Air - OTA) nesses sistemas exigem a regravação monolítica do firmware, resultando em
indisponibilidade temporária (downtime) e perda de contexto operacional. Para mitigar
essa limitação, este trabalho propõe o Tessera-Edge, um framework leve (lightweight) e
baseado em componentes desenvolvido em MicroPython para o microcontrolador ESP32.
A solução permite a atualização modular de arquivos em tempo de execução, transferindo
estritamente os componentes modificados e preservando o estado de crenças do agente em
uma memória global. A avaliação da solução seguiu a abordagem Design Science Research
(DSRM), com o mapeamento de métricas operacionais frente às tecnologias consolidadas
de mercado (Arduino Framework e ESP-IDF). Os experimentos demonstraram que o
Tessera-Edge reduziu o tempo transcorrido de atualização para cerca de 68% em comparação
ao Arduino Framework e 43% em relação ao ESP-IDF. Além disso, permitiu retomar
a execução do componente modificado em apenas 64 ms, eliminando a necessidade de
reinicialização completa de hardware, a qual consome latências de 185 ms e 360 ms no
Arduino e no ESP-IDF, respectivamente. Conclui-se que o framework apresenta viabilidade
arquitetural como prova de conceito, viabilizando a adaptação contínua algorítmica na
borda sem a interrupção de tarefas concorrentes críticas. |
