FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) estão se tornando cada vez mais a plataforma preferida de desenvolvimento de projetos eletrônicos. Além de fornecerem inúmeras funcionalidades, são facilmente utilizados por meio de ferramentas computacionais bastante compreensíveis. Esse tipo de plataforma se beneficiou diretamente da evolução da lei de Moore, que foi permitindo gradualmente a integração de novas funcionalidades na medida em que as dimensões características mínimas para fabricação foram diminuindo.

Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho é desenvolver uma aplicação baseada na plataforma FPGA convencional que consistirá em um sistema de reconhecimento/classificação em tempo real baseado em redes neurais artificiais implementadas fisicamente via FPGA. O desempenho será medido em termos de velocidade, área ocupada, complexidade do sistema e a possibilidade de se oferecer ferramentas de uso similares ao FPGA convencional.

Dentro do projeto de pesquisa em que está inserido, a aplicação desenvolvida nesse trabalho é compatível com o conhecimento de uma aluno de graduação em Engenharia de Controle e Automação.

As seguintes atividades serão desenvolvidas pelo aluno: revisão bibliográfica sobre o tema, criação do banco de dados para a rede neural, treinamento em ferramentas de simulação de redes neurais, treinamento na linguagem VHDL, simulação do sistema em VHDL, testes e ajustes no sistema de reconhecimento, testes físicos no FPGA e edição do relatório.