Bolsa 19/03268-0 - Aprendizado computacional, Redes definidas por software - BV FAPESP
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Roteamento em redes definidas por software com aprendizado de máquina

Processo: 19/03268-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de julho de 2019
Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2020
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Nelson Luis Saldanha da Fonseca
Beneficiário:Daniela Maria Casas Velasco
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/24494-8 - Comunicação e processamento de big data em nuvens e névoas computacionais, AP.TEM
Assunto(s):Aprendizado computacional   Redes definidas por software   Sistemas de controle de tráfego
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Apredizado de máquina profundo por reforço | Aprendizado de Máquina | Redes Definidas por Software | Roteamento | Redes Definidas por Software

Resumo

Na área de rede, o controle de tráfego eficiente, como o roteamento, aparece como um desafio crítico. Tal desafio permanece presente, uma vez que os protocolos de roteamento convencionais (e.g., OSPF e RIP) atualmente apresentam limitações. Por exemplo, tais protocolos não podem adaptar suas decisões após cenários de degradação, como congestionamento, eles não são inteligentes. Nesse sentido, os protocolos repetidamente continuam a tomar as mesmas decisões de roteamento para cenários de congestionamento semelhantes. Portanto, um método inteligente de controle de tráfego de rede é essencial para enfrentar esse desafio. As Redes Definidas por Software (SDN) desacoplam o controle de rede do encaminhamento de pacotes, o que simplifica significativamente a operação dos switches. A boa capacidade de programação do SDN também melhora a viabilidade da rede e permite fornecer inteligência dentro das redes, facilitando a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (ML). No entanto, embora alguns métodos de ML tenham sido amplamente aplicados a problemas de rede, como classificação de tráfego e previsão de tráfego, o ML permanece apresentando limitações. Por exemplo, uma dessas limitações está na definição de quais dados podem ser coletados e quais ações de controle podem ser executadas em dispositivos de rede. Portanto, a capacidade de programar a rede usando SDN e as vantagens do ML que permitem melhorar a compreensão e o desempenho de um sistema, aliviam essas limitações e podem ser usadas para auxiliar na automação de tarefas de rede, como roteamento. Esta proposta pretende aproveitar as técnicas de ML e SDN para superar as limitações dos protocolos tradicionais de roteamento em redes. Assim, a proposta visa desenvolver um mecanismo de roteamento inteligente que possa aprender com experiências anteriores e adaptar-se às mudanças do SDN. (AU)

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Publicações científicas
(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)
CASAS-VELASCO, DANIELA M.; RENDON, OSCAR MAURICIO CAICEDO; DA FONSECA, NELSON L. S.. Intelligent Routing Based on Reinforcement Learning for Software-Defined Networking. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT, v. 18, n. 1, p. 870-881, . (15/24494-8, 19/03268-0)
CASAS-VELASCO, DANIELA M.; RENDON, OSCAR MAURICIO CAICEDO; DA FONSECA, NELSON L. S.. DRSIR: A Deep Reinforcement Learning Approach for Routing in Software-Defined Networking. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT, v. 19, n. 4, p. 14-pg., . (19/03268-0, 15/24494-8)
VILLOTA-JACOME, WILLIAM F.; RENDON, OSCAR MAURICIO CAICEDO; DA FONSECA, NELSON L. S.. Admission Control for 5G Core Network Slicing Based on Deep Reinforcement Learning. IEEE SYSTEMS JOURNAL, v. 16, n. 3, p. 12-pg., . (19/03268-0, 15/24494-8)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
VELASCO, Daniela Maria Casas. Routing based on reinforcement learning for software-defined networking. 2020. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.