Framework de Otimização Orientado por IA para Comunicação Ultra-Confiável e de Baixa Latência em Arquiteturas Open RAN

• Processo: 25/01009-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Fabio Luciano Verdi
• Beneficiário: Husam Rajab
• Instituição Sede: Centro de Ciências em Gestão e Tecnologia (CCGT). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Sorocaba. Sorocaba , 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): Tecnologias 5G Redes de computadores
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Comunicações URLLC | Inteligência Artifical | Open-RAN | Otimização e QoS | 5G | Redes de Computadores

Resumo

Esta pesquisa aborda o desafio crítico de viabilizar a Comunicação Ultra-Confiável e de Baixa Latência (URLLC) em arquiteturas de redes móveis desagregadas, com foco em Open RAN. O objetivo principal é desenvolver algoritmos de otimização robustos para o fatiamento adaptativo de redes, aproveitando otimização matemática, aprendizado por reforço (RL) e mecanismos de controle adaptativo baseados em redes neurais. O framework proposto integrará a tomada de decisões em tempo real, contribuindo com avanços teóricos para os sistemas 6G, que unem comunicação, controle e computação. Para atingir esses objetivos, o estudo utilizará simulação com NS-3, emulação com switches programáveis como o Tofino e testes em ambientes reais com o OpenAirInterface (OAI). Essa abordagem estruturada garante uma validação abrangente em diversos ambientes. A pesquisa destacará aplicações práticas de URLLC, especialmente na Indústria 4.0 para automação de fábricas, bem como em tecnologias imersivas como Realidade Aumentada (AR), Realidade Virtual (VR) e Realidade Estendida (XR). O estudo tem como objetivo avançar os padrões operacionais e fomentar a inovação em indústrias, adaptando soluções para esses casos de uso sensíveis à latência. (AU)