Aurora: IA assistiva 100% offline, no aparelho.

Pessoas cegas ou com baixa visão dependem de tecnologia assistiva para tarefas cotidianas: saber o que há ao redor, ler um rótulo, encontrar um objeto. As soluções existentes exigem internet e enviam imagens da vida da pessoa para a nuvem.

Depender de conexão significa que a autonomia acaba onde o sinal acaba. E enviar a câmera de alguém para servidores de terceiros é um problema real de privacidade — a pessoa está literalmente compartilhando tudo o que "vê".

IA embarcada: os modelos rodam no próprio aparelho. O Aurora descreve o ambiente, lê textos apontando a câmera e responde por voz — sem internet, sem custo por requisição, sem imagem saindo do celular. Desenhado com pessoas cegas, não apenas para elas: a interface é voz-first de ponta a ponta.

Flutter para o app; modelos de visão otimizados rodando via ONNX no dispositivo; OpenCV no pré-processamento; pipeline de inferência local com fala sintetizada. O desafio central é caber em hardware de celular comum mantendo latência utilizável — engenharia de modelo tanto quanto de app.

Autonomia que funciona em qualquer lugar — no metrô, na área rural, no elevador — com privacidade por padrão. É a prova prática da nossa tese de IA offline: modelos embarcados resolvendo problema real, em produção.

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