Sobre o serviço
TraduzidoEu crio inteligência artificial que roda diretamente no dispositivo, não na nuvem. Minha especialização é implantar modelos de visão computacional e aprendizado de máquina em hardware embarcado: NVIDIA Jetson, Google Coral e Raspberry Pi. Dessa forma, seu produto responde com latência mínima, preserva totalmente a privacidade dos dados e não depende da disponibilidade da rede. Quando um modelo vive no próprio dispositivo, os quadros nunca saem da câmera, o tempo de resposta é medido em milissegundos e os custos de nuvem e tráfego caem quase a zero.
Eu gerencio todo o pipeline. Eu pego um modelo treinado e o otimizo para uma placa específica: quantização TensorRT, INT8 ou FP16, poda e fusão de camadas — para que o modelo caiba na memória limitada e alcance a taxa de quadros real. Eu monto a captura de câmera, pré-processamento, inferência e pós-processamento em um pipeline estável, ajusto-o ao orçamento térmico e de energia da placa e alcanço estabilidade através de reinicializações, perda de energia e dias de operação autônoma sem um operador. O trabalho offline é a base: a caixa faz seu trabalho em uma prateleira, em transporte ou em uma linha de produção sem internet alguma.
Tarefas típicas que eu fecho: contagem de pessoas e objetos, detecção de defeitos em transportadoras, reconhecimento de placas de licença e códigos de barras, monitoramento de presença e segurança, reconhecimento de gestos e poses — tudo com FPS e precisão mensuráveis no seu hardware real, não no papel. Nomeie a placa, a câmera e a tarefa — e antes de começarmos, eu direi honestamente qual taxa de quadros e precisão são realmente alcançáveis.
O que você recebe:
— conversão de modelo e configuração de TensorRT / quantização para sua placa;
— pipeline de inferência completo da câmera aos resultados com registro;
— benchmarks (FPS, latência, precisão) no seu dispositivo;
— operação offline, reinício automático e scripts de implantação.
Eu gerencio todo o pipeline. Eu pego um modelo treinado e o otimizo para uma placa específica: quantização TensorRT, INT8 ou FP16, poda e fusão de camadas — para que o modelo caiba na memória limitada e alcance a taxa de quadros real. Eu monto a captura de câmera, pré-processamento, inferência e pós-processamento em um pipeline estável, ajusto-o ao orçamento térmico e de energia da placa e alcanço estabilidade através de reinicializações, perda de energia e dias de operação autônoma sem um operador. O trabalho offline é a base: a caixa faz seu trabalho em uma prateleira, em transporte ou em uma linha de produção sem internet alguma.
Tarefas típicas que eu fecho: contagem de pessoas e objetos, detecção de defeitos em transportadoras, reconhecimento de placas de licença e códigos de barras, monitoramento de presença e segurança, reconhecimento de gestos e poses — tudo com FPS e precisão mensuráveis no seu hardware real, não no papel. Nomeie a placa, a câmera e a tarefa — e antes de começarmos, eu direi honestamente qual taxa de quadros e precisão são realmente alcançáveis.
O que você recebe:
— conversão de modelo e configuração de TensorRT / quantização para sua placa;
— pipeline de inferência completo da câmera aos resultados com registro;
— benchmarks (FPS, latência, precisão) no seu dispositivo;
— operação offline, reinício automático e scripts de implantação.
