Defesa de Mestrado do discente Gabriel Bicalho, dia 11/07/2025, às 14:00.

Defesa de Mestrado do discente Gabriel Bicalho, dia 11/07/2025, às 14:00.

Título: Compressão de Redes Neurais

Resumo: A implantação de redes neurais profundas em dispositivos com recursos limitados apresenta desafios significativos, especialmente em aplicações de saúde, onde a aprendizagem de máquina, incluindo redes neurais convolucionais (CNNs), desempenha um papel essencial no diagnóstico médico e no suporte clínico em tempo real. Para mitigar esses desafios, técnicas como poda e quantização são amplamente empregadas, exigindo ajustes criteriosos para garantir que o modelo final seja computacionalmente eficiente sem comprometer significativamente a precisão. Este projeto propõe um Algoritmo Evolucionário Multiobjetivo com Restrições para a compressão de redes neurais artificiais, automatizando esse processo e tornando-o mais robusto e acessível, especialmente para dispositivos médicos com recursos limitados. Resultados experimentais com as arquiteturas ResNet56, ResNet110, VGG16 e VGG19 no conjunto de dados CIFAR10 demonstram que nossa abordagem supera algoritmos tradicionais de poda e quantização, produzindo conjuntos não dominados de maior qualidade e modelos mais enxutos sem perda significativa de precisão. Além disso, avaliamos a eficácia da poda e quantização nas arquiteturas ResNet50 e MobileNetV2 utilizando o conjunto de dados MedMNIST, que inclui bases especializadas para classificação de imagens médicas, como RetinaMNIST (retinopatia diabética), DermaMNIST (doenças de pele) e BloodMNIST (células sanguíneas). Os resultados indicam que o método proposto identifica modelos menos intensivos computacionalmente, mantendo ou até melhorando a precisão nos três cenários de saúde analisados. Esses achados destacam a viabilidade das técnicas de compressão em aplicações médicas, especialmente em ambientes com restrições de hardware e necessidade de tomada de decisão em tempo real. Assim, este estudo abre caminho para novas validações e explorações em outras aplicações da área da saúde, promovendo modelos mais eficientes e acessíveis.

Banca: Pro. Dr. Ivan Reinaldo Meneghini; Prof. Dr. Pedro Henrique Lopes Silva; Prof. Dr. Rodrigo Cesar Pedrosa Silva

Local: Sala de seminários do Decom - ICEB III