DigiNet: rumo à era das redes inteligentes assistidas por digital twin

Resumo

A programabilidade do plano de dados está redesenhando a forma como gerenciamos e operamos os dispositivos de encaminhamento de dados. Esforços recentes da indústria e da academia mostram uma crescente adoção de mecanismos inteligentes e autônomos para lidar com os mais variados problemas. Apesar de todo o progresso feito na área, a aplicação de Inteligência Artificial (IA) em infraestruturas de rede não é uma tarefa simples. Uma das questões fundamentais por trás da adoção de IA em sistemas críticos consiste em determinar se os modelos concebidos e treinados são corretos e fiéis à realidade. Uma tecnologia emergente para verificar e validar modelos de IA em tempo real consiste no uso de Gêmeos Digitais (ou do inglês DT - Digital Twin). Os DTs permitem criar representações digitais confiáveis de entidades físicas da infraestrutura de rede. Essas representações digitais são usadas como protótipos realistas para inferir, por exemplo, a corretude e o desempenho de mecanismos autônomos existentes ou inferências futuras. Apesar de reduzir os riscos associados à implantação e operação de mecanismos autônomos baseados em IA nas infraestruturas de redes, operar infraestruturas de redes assistidas por DT exigirá esforços substanciais na orquestração de recursos para acompanhar os requisitos das entidades físicas e digitais. Neste projeto, propõe-se a DigiNet, o primeiro esforço a implementar, operar e orquestrar infraestruturas de redes assistidas por Digital Twins. O projeto se desdobra em três objetivos inter-relacionados: (i) projetar um arcabouço para a definição de Digital Twin Networks que permita acorreta descrição e a geração de modelos adequados e fiéis à realidade; (ii) otimizar o gerenciamento e a operação de Digital Twin Networks em infraestruturas programáveis de maneira analítica e experimental; e (iii) identificar, definir e disponibilizar problemas na área de redes que podem ser beneficiados do uso de Digital Twin Networks. Os resultados a serem obtidos nesse projeto tem potencial para causar um impacto duradouro nessa área de pesquisa nos próximos anos. (AU)