| Grant number: | 24/04704-7 |
| Support Opportunities: | Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training |
| Start date: | May 01, 2024 |
| End date: | July 31, 2025 |
| Field of knowledge: | Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems |
| Agreement: | MCTI/MC |
| Principal Investigator: | Fábio Diniz Rossi |
| Grantee: | Ângelo Nery Vieira Crestani |
| Host Institution: | Instituto Federal Farroupilha (IFFar). Campus Santa Maria. Santa Maria , SP, Brazil |
| Associated research grant: | 23/00794-9 - DigiNet: towards digital-twin assisted networks, AP.R |
Abstract A crescente demanda pela realização de redes autônomas tem motivado a adoção de serviços de rede inteligentes baseados em modelos computacionais de ponta como Computação na Borda (do inglês: Edge Computing). Apesar dos potenciais benefícios de modelos autônomos para gerenciamento de rede, a implementação destes em infraestruturas operacionais e em grande escala envolve riscos substanciais que exigem procedimentos rigorosos de verificação e validação. Nesse contexto, a aplicação de Redes de Gêmeos Virtuais (do inglês: Digital Twin Networks - DTN) está emergindo como uma abordagem viável para a tomada de decisões inteligentes em redes, baseada em modelos de alta fidelidade construídos a partir de representações digitais de dispositivos de rede físicos. Dentre as linhas investigativas de interesse do projeto, destacam-se: (i) otimização do provisionamento de modelos de DTN e (ii) otimização da comunicação entre modelos de DTN e seus correspondentes físicos. A primeira linha investigativa (otimização do provisionamento de modelos de DTN) se baseia na observação de que modelos de DTN são aplicações de software projetadas para tomar decisões estratégicas, e por isso o pleno funcionamento destes requer a escolha otimizada de onde (isto é, em quais nós computacionais) eles serão hospedados. A segunda linha investigativa (otimização da comunicação entre modelos de DTN e seus correspondentes físicos) se baseia na necessidade que modelos de DTN têm de se comunicar de forma eficiente com seus correspondentes físicos para obter dados atualizados e confiáveis para tomadas de decisão. É importante observar que as pesquisas realizadas nestas linhas investigativas se complementam já que tanto a hospedagem quanto a comunicação de modelos de DTN são aspectos fundamentais para a operacionalização desta tecnologia. Este plano de trabalho contempla o desenvolvimento (isto é, análise, projeto, implementação) e avaliação (funcional e desempenho) de algoritmos eficientes e escaláveis para problemas de orquestração difíceis relacionados à otimização do provisionamento de modelos de DTN (primeira linha investigativa de interesse do projeto). Caberá ao bolsista de nível TT4 organizar, preparar, conduzir e reportar as atividades principais necessárias para a atingir os objetivos previstos. (AU) | |
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