O aumento da demanda de serviços de vídeos em tempo real, acentuou a necessidade de comprimir vídeos atualmente. Para isso, a aceleração da codificação através de blocos de hardware, pode ser de grande valia para a contribuir com a evolução dos codificadores de vídeo.

Esta pesquisa propõe arquiteturas de hardware para otimização da codificação de vídeo em tempo real, uma vez que soluções apenas em software, não são possíveis para aplicação em tempo real de codificadores de vídeo altamente eficientes. Para tal desenvolveu-se diferentes arquiteturas em hardware para aplicação de algoritmos de IA para acelerar a codificação de vídeo em tempo real. A arquitetura proposta foi sintetizada para uma FPGA Cyclone IV a qual permite uma rede neural de alta complexidade de até 1900 neurônios.

A continuação da pesquisa prevê a construção de redes neurais inteiras em hardware para acelerar na codificação de vídeo do AV1. O plano de atividades teve de ser alterado devido à pandemia do corona vírus e a dificuldade de se avançar sem um acompanhamento presencial. As etapas 4,5,6 e 7 (descritas no documento "Arquiteturas Dedicadas para Otimização Computacionalem Sistemas de Hardware/Software Co-Design") não foram concluídas, de forma que o relatório final será em cima dos resultados obtidos até o momento, porém a pesquisa terá continuidade após a escrita do relatório final.