# 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.

|                      **Foto**                 |         **Nome**         |                    **GitHub**                     |   **Matrícula** |
|:--------------------------------------------: | :----------------------: | :-----------------------------------------------: | :-------------: |
| <a href="https://github.com/yagompassos-18"><img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/73550220?v=4" height="auto" width="90" style="border-radius:50%"></a> &nbsp; &nbsp; &nbsp; |   Yago Milagres Passos  | [yagompassos](https://github.com/yagompassos) | 200049879 |
|   <a href="https://github.com/mc-gomes"><img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/72279998?v=4" height="auto" width="90" style="border-radius:50%"></a> &nbsp; &nbsp; &nbsp;   | Matheus Costa |     [mc-gomes](https://github.com/mc-gomes)     | 190093331 |
| <a href="https://github.com/caiobsantos"><img src="https://gitlab.com/uploads/-/system/user/avatar/20671413/avatar.png?width=8004" height="auto" width="90" style="border-radius:50%"></a> &nbsp; &nbsp; &nbsp; |   Caio Santos    | [caiobsantos](https://github.com/caiobsantos) | 170007413 |
| <a href="https://github.com/LucasBergholz"><img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/INSERIRAQUI?v=4" height="auto" width="90" style="border-radius:50%"></a> &nbsp; &nbsp; &nbsp; |   Pedro Henrique Nogueira Bragança  | [pehenobra2](https://github.com/pehenobra2) | 190094478 |



## 3. Demais seções do trabalho:

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

### [Seleção do Sistema Embarcado](./2_SeleçãoDoProduto.md)

### [Informações levantadas sobre o sistema](./3_InformaçõesLevantadas.md)

### [Artigos acadêmicos relacionados](./4_ArtigosAcadêmicos.md)

### [Produtos relacionados](./5_ProdutosRelacionados.md)

## 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](./4_ArtigosAcadêmicos.md) e [reconhecimento facial](./4_ArtigosAcadêmicos.md)) 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.