PODA ESTRUTURAL VS. PODA NÃO ESTRUTURAL EM IA EMBARCADA PARA IOT: UMA REVISÃO EXPLORATÓRIA COMPARATIVA

O avanço da Inteligência Artificial em ambientes de Internet das Coisas (IoT) tem impulsionado a necessidade de técnicas capazes de reduzir a complexidade de modelos sem comprometer o desempenho. Entre essas estratégias, a poda estrutural e não estrutural destaca-se como alternativa para viabilizar a execução de redes neurais profundas em dispositivos embarcados com fortes restrições de memória, energia e capacidade computacional. Este trabalho realiza uma análise comparativa entre essas duas abordagens, examinando seus efeitos sobre acurácia, latência, uso de memória e eficiência energética em cenários representativos de IoT. Os resultados demonstram que a poda estrutural tende a oferecer ganhos mais consistentes de desempenho em hardware convencional, devido à redução direta nas dimensões dos tensores e compatibilidade com kernels densos. Por outro lado, a poda não estrutural apresenta maior capacidade de compactação e preservação de acurácia, embora seus benefícios práticos dependam de suporte específico à execução esparsa. A análise evidencia que a escolha da técnica ideal deve considerar não apenas o nível de compressão desejado, mas também as características do hardware-alvo e as demandas da aplicação. Conclui-se que, para a maioria dos dispositivos IoT, abordagens estruturais oferecem maior previsibilidade e eficiência, enquanto métodos não estruturais se destacam em cenários com suporte especializado ou quando a redução extrema de parâmetros é prioritária.