Desenvolvimento e avaliação de um firmware para detecção de sonolência no ESP32-CAM utilizando WebAssembly: explorando sua viabilidade como solução para portabilidade de Inteligência Artificial em sistemas embarcados
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um firmware para detecção de sonolência utilizando o microcontrolador ESP32-CAM, explorando o uso do WebAssembly (WASM) como solução para a portabilidade de modelos de Inteligência Artificial em sistemas embarcados. O problema central abordado refere-se à dificuldade de portar modelos de IA entre diferentes arquiteturas, devido à dependência de compiladores específicos e às limitações de hardware dos dispositivos de borda. Para superar esse desafio, foi adotado o WebAssembly Micro Runtime (WAMR), um runtime leve capaz de executar binários WASM diretamente no ESP32-CAM. O modelo de detecção de sonolência foi construído manualmente em WAT (WebAssembly Text Format), permitindo controle total sobre a lógica de inferência e os pesos do modelo, eliminando a necessidade de runtimes pesados como o TensorFlow Lite. A metodologia utilizada foi o Design Science Research (DSR), focada na construção e avaliação de artefatos tecnológicos. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da execução de modelos de IA simples em dispositivos embarcados de baixo custo utilizando WAMR, com destaque para a redução do uso de memória, aumento da portabilidade entre plataformas e independência de compiladores específicos.