Arquiteturas de Aprendizado de Máquina Distribuído para Operadoras de Telecomunicação

• Processo: 25/02185-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Luiz Fernando Bittencourt
• Beneficiário: Camilo Henrique Martins dos Santos
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)
• Vinculado ao auxílio: 21/00199-8 - Redes e serviços inteligentes rumo 2030 (SMARTNESS), AP.PCPE
• Assunto(s): Aprendizado federado Telecomunicações Sistemas distribuídos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado federado | Computação na Borda | Telecomunicações | Sistemas Distribuidos

Resumo

Este projeto de mestrado tem como objetivo desenhar e avaliar modelos de aprendizado federado que se encaixem em cenários de operadores de telecomunicações, investigando quais arquiteturas de aprendizado distribuído, como aprendizado federado vertical, horizontal, ou híbrido e hierárquico, melhor representam os requisitos e necessidades de aplicações em tais cenários.