SkyNet: rumo à era dos planos de dados inteligentes

• Processo: 20/05183-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Luciano Paschoal Gaspary
• Beneficiário: Luciano Paschoal Gaspary
• Instituição Sede: Instituto de Informática. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Ministério da Educação (Brasil). Porto Alegre , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Anderson Rocha Tavares ; Arthur Francisco Lorenzon ; Fábio Diniz Rossi ; Italo Fernando Scotá Cunha ; Jose Rodrigo Furlanetto de Azambuja ; Leandro Aparecido Villas ; Marcelo Caggiani Luizelli ; Oscar Mauricio Caicedo Rendon ; Rodrigo Brandão Mansilha ; Rodrigo Neves Calheiros ; Ronaldo Alves Ferreira ; Weverton Luis da Costa Cordeiro
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/05669-0 - Arcabouço de Software para o Projeto, o Desenvolvimento, a Instanciação e a Avaliação de Redes Neurais Artificiais em Planos de Dados Programáveis, BP.TT; 23/09857-3 - Infraestrutura para experimentação em roteamento interdomínio inteligente na internet, BP.TT; 21/05074-9 - SkyNetLab: Um Testbed de avaliação experimental para a SkyNet, BP.TT
• Assunto(s): Inteligência artificial Redes definidas por software Redes neurais (computação) Teleinformática Plano de dados Virtualização Programabilidade de rede
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligência Artificial | Planos de Dados Inteligentes | Planos de Dados Programáveis | P4 | Redes Definidas por Software | Redes Neurais Artificiais | Teleinformática

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 migração de decisões, antes tomadas no plano de controle, para os planos de dados programáveis (e.g., decisões de roteamento). A maior parte das decisões algorítmicas executadas pelos planos de dados ainda é determinística e dependente do plano de controle. Entretanto, acreditamos que é possível quebrar essa dependência de instruções e torná-los inteligentes o suficiente para aprenderem estados e condições da infraestrutura de maneira autônoma. Neste projeto, propõe-se a SkyNet, o primeiro esforço a implementar, operar e orquestrar Redes Neurais Artificiais (RNA) em planos de dados programáveis. As RNAs permitirão, em um futuro próximo, o desenvolvimento e a operação de aplicações de domínio específico para os planos de dados, permitindo que essas sejam treinadas para as mais variadas finalidades. Apesar de alguns esforços para operacionalizar mecanismos de inteligência em planos de dados, a implementação e a operação de RNAs é especialmente desafiadora por dois motivos. Primeiro, as arquiteturas programáveis existentes ainda apresentam limitações em relação às operações (e.g., operações em ponto flutuante). Segundo, as tecnologias de virtualização de planos de dados ainda são incipientes e pouco eficazes - o que dificulta a execução isolada de múltiplas aplicações. Para suprir essas lacunas, a SkyNet objetiva tornar o processo de descrição, implementação e operação de RNAs uma tarefa simples e transparente para desenvolvedores de aplicações e operadores de infraestruturas. O projeto se desdobra em quatro objetivos inter-relacionados: (I) projetar um arcabouço para desenvolvimento de RNAs que permita a descrição e geração de código para infraestruturas de redes programáveis; (II) conceber um ambiente para virtualização leve em planos de dados programáveis; (III) otimizar o gerenciamento e operação de RNAs em infraestruturas programáveis; e (IV) disponibilizar um testbed programável, entre as instituições participantes, para a experimentação de RNAs. Os resultados obtidos nesse projeto contribuirão com os avanços de pesquisa e desenvolvimento relacionados a esse tema nos próximos anos. (AU)

Publicações científicas

(22)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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