Foco de Inovação | Otimização de hardware, gerenciamento de recursos, computação distribuída | Controle do trem de força de veículos elétricos (EV), eficiência energética, sistemas de direção autônoma |
Principais avanços tecnológicos | Aceleração de hardware (GPUs, FPGAs) para IA, blockchain, aprendizado de máquina, correção de erros potencializada, virtualização e conteinerização (Kubernetes), computação de borda para aplicações em tempo real, arquiteturas de computação heterogêneas, falhas, design de sistema tolerante | Sistemas avançados de gerenciamento de bateria, algoritmos de otimização de trem de força, tecnologias de comunicação Vehicle-to-Everything (V2X), motores elétricos e inversores de alta eficiência, sistemas de fusão e percepção de sensores para direção autônoma, algoritmos de controle alimentados por IA para sistemas de assistência ao motorista |
Impacto nas indústrias | Computação em nuvem, data centers, aplicativos de IA/ML, computação de alto desempenho | Indústria automotiva, fabricação de veículos elétricos, setor de transportes, energia renovável |
Tendências Futuras Projetadas | Foco contínuo em co-design de hardware/software, arquiteturas de computação especializadas para IA, integração mais profunda de IA com correção de erros, desenvolvimento de métodos robustos de correção de erros quânticos, evolução da computação de borda e neblina, modelos de processamento de dados distribuídos, soluções personalizadas de correção de erros para aplicações específicas tipos de dados/aplicativos | Avanço da tecnologia de baterias de estado sólido para VEs, Desenvolvimento de infraestrutura de carregamento de VEs mais acessível e eficiente, Integração de IA e aprendizado de máquina para capacidades aprimoradas de condução autônoma, Esforços regulatórios e de padronização para comunicação V2X e carros autônomos |