NVIDIA Jetson Nano Trabalho 1 - 2025-1

1. Objetivo

Este trabalho tem por objetivo a realização de um estudo aplicado a placa Jetson Nano, da NVIDIA. Aqui, descreveremos suas características e detalhes de arquitetura e funcionalidades.

2. Integrantes

O grupo é composto por 4 integrantes matriculados na disciplina de Fundamentos de Sistemas Embarcados, listados na tabela abaixo.

Nome	GitHub	Matrícula
Yago Milagres Passos	yagompassos	200049879
Matheus Costa	mc-gomes	190093331
Caio Santos	caiobsantos	170007413
Pedro Henrique Nogueira Bragança	pehenobra2	190094478

3. Demais seções do trabalho:

Clique nos links abaixo para ler mais sobre o estudo feito.

Informações levantadas sobre o sistema

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4. Conclusão

A NVIDIA Jetson Nano se consolida como uma plataforma embarcada versátil e acessível, projetada para aplicações de inteligência artificial (IA), visão computacional e IoT. Combinando um CPU ARM Cortex-A57, GPU Maxwell com 128 núcleos CUDA, e 4 GB de memória LPDDR4 unificada, ela oferece um equilíbrio entre desempenho e eficiência energética, ideal para projetos que exigem processamento local de dados sem dependência de nuvem.

Pontos Fortes

Capacidade de IA Edge: Os artigos analisados demonstram sua eficácia em tarefas como reconhecimento facial, detecção de pedestres/sinais de trânsito, e classificação de uso de máscaras, com modelos como YOLOv4-tiny e SSD-MobileNet operando em tempo real.
Ecossistema Robustecido: Suporte ao JetPack OS (baseado em Linux), frameworks como TensorFlow, PyTorch, e OpenCV, e interfaces diversificadas (USB 3.0, GPIO, CSI para câmeras) facilitam a integração com sensores e atuadores.
Custo-Benefício: Apesar de opções mais potentes como Jetson Xavier NX e Orin, o Nano permanece relevante para prototipagem e aplicações de baixo consumo (5W-10W).

Limitações

Desempenho em Modelos Complexos: Para redes neurais profundas (ex.: Transformers), o hardware pode exigir otimizações ou redução de precisão (FP16/INT8).
Armazenamento Limitado: A dependência de eMMC/microSD (em vez de NVMe) pode ser um gargalo para fluxos de dados intensivos.

Recomendações Futuras

Os estudos revisados (como o de detecção de pedestres e reconhecimento facial) destacaram a necessidade de otimização de modelos para rodar na Jetson Nano, sugerindo que redes neurais mais complexas podem exigir hardware adicional ou técnicas de redução de memória necessária como a quantização.

Em resumo, a Jetson Nano é uma ferramenta educacional e profissional excepcional, democratizando o acesso à IA embarcada e servindo como base para inovações em robótica, smart cities e saúde, o que foi comprovado pelos estudos acadêmicos revisados.

NVIDIA Jetson Nano