Rafael Pinto

Mestrado em Ciência da Computação — CEFET/RJ

Linha de pesquisa: TinyML (Tiny Machine Learning)

Minha pesquisa em TinyML investiga como comprimir e otimizar modelos de Machine Learning para rodar em hardware extremamente limitado — microcontroladores com poucos kilobytes de RAM e sensores IoT sem GPU, sem nuvem, com mínimo consumo de energia. Não é hobby acadêmico: é a mesma disciplina de eficiência que aplico no mercado todos os dias. Em produção, enfrentei problemas reais de custo (reduzir tokens em chamadas a LLMs), latência (processar embeddings rapidamente) e escalabilidade (rodar modelos com poucos recursos). TinyML oferece técnicas comprovadas de otimização que bridgeiam esse gap.