Machine learning e inteligência artificial para prova de conceito de SDR para redes de longa distância

• Processo: 25/03104-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior
• Beneficiário: Marcos Yuichi Takeda
• Instituição Sede: Instituto de Tecnologia. Universidade Federal do Pará (UFPA). Ministério da Educação (Brasil). Belém , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 20/05127-2 - SAMURAI: núcleo 5G inteligente e integração de múltiplas redes de acesso, AP.TEM
• Assunto(s): Inteligência artificial Redes de computadores
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligência Artificial | Redes de Computadores

Resumo

O bolsista TT4-INATEL2 irá atuar nas atividades referentes aos MT 3 e 6, que serão executadas entre os meses 25 e 48 do cronograma do projeto. As principais contribuições deste bolsista serão: i) definição dos parâmetros que podem ser controlados pelos algoritmos de ML e IA; ii) definição das métricas a serem usadas como entradas para algoritmos de ML e IA; iii) implementação dos algoritmos de ML e IA adequados para controle das camadas física e enlace; iv) integração dos algoritmos desenvolvidos na plataforma SDR.Os algoritmos implementados pelo bolsista deverão explorar as potencialidades do hardware concebido no âmbito do projeto 5G-RANGE, de modo que o rádio baseado em SDR desenvolvido neste projeto seja capaz de atender aos requisitos das aplicações em termos de vazão, robustez e alcance durante a operação em tempo real.