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Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Júnior

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • inteligência artificial para otimização de recursos de redes de próxima geração em cenários estratégicos
  • Com o avanço das comunicações móveis, as redes Pós-5G (B5G/6G) se tornarão mais complexas, resultando em desafios significativos para novos cenários de casos de uso. Agronegócios, missão crítica e gêmeos digitais são exemplos estratégicos para o Brasil do uso de B5G/6G e investigados neste projeto. A complexidade gerada pela enorme quantidade de parâmetros e otimizações a serem feitas na pilha de protocolos para garantir bom desempenho fim-a-fim traz dificuldades à implantação e gerência dessas redes. O uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina (AI/ML) na predição de tendências e extração de padrões a partir da coleta de medições do ambiente e de indicadores de desempenho assume papel de destaque em redes B5G/6G por permitir configuração sem a intervenção humana, com escolha automática de parâmetros e otimização do desempenho. Entretanto, muitos trabalhos científicos aplicam a AI/ML sem garantias de que a mesma obtenha resultados robustos em cenários reais. De fato, o uso de AI/ML em comunicações móveis ainda se encontra na sua infância, principalmente devido à pouca quantidade de dados disponíveis. A estratégia metodológica deste projeto supera essa dificuldade através de elaborada coleta dos dados necessários à concepção de modelos de AI/ML para os problemas estudados, adotando-se simuladores e plataformas experimentais. A principal hipótese é de que a AI/ML pode ser aplicada de forma eficiente em alguns desafios relevantes encontrados nas redes móveis de próxima geração. Este projeto investigará escalonamento de recursos de rádio, projeto de codebooks, parametrização de camada física e outros problemas que envolvam a escolha de parâmetros de operação, garantindo bom funcionamento das redes e otimizando o uso dos recursos. Pautado em rigor científico, este projeto almeja avançar o estado-da-arte integrando técnicas tradicionais baseadas em modelos com o uso de AI/ML, de forma a garantir soluções adequadas aos problemas nos cenários priorizados.
  • Universidade Federal do Pará - PA - Brasil
  • 07/02/2022-28/02/2025
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