E2Slicing - Fatiamento com Eficiência Energética usando Aprendizado de Máquina

• Processo: 26/05632-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Tereza Cristina Melo de Brito Carvalho
• Beneficiário: Rodrigo Moreira
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/23097-3 - SFI2: fatiamento de infraestruturas de internet do futuro, AP.TEM
• Assunto(s): Eficiência energética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Eficiência Energética | Experimentação em Redes | Fatiamento de Redes | Redes 5G | 6G | Redes 5G e Eficiência Energética

Resumo

O projeto Fatiamento com eficiência energética usando Aprendizado de Máquina visa avançar o estado da arte com técnicas modernas de Inteligência Artificial (IA) aplicadas ao compartilhamento recursos de rede e computação considerando eficiência energética. O objetivo central é desenvolver soluções de network slicing energeticamente eficientes, utilizando aprendizado de máquina para orquestrar de forma dinâmica os métodos de eficiência energética ao longo de todo o ciclo de vida do fatiamento de rede na Arquitetura SFI2. O projeto trata a energia como um recurso a ser otimizado, considerando desde a rede de acesso (RAN) até o núcleo (CN), passando pela rede de transporte (TN). O trabalho está organizado em quatro atividades principais. A primeira consiste em definir métodos de eficiência energética e seus indicadores de desempenho (KPIs). A segunda foca na aplicação desses métodos à arquitetura SFI2, com propostas de melhorias arquiteturais. A terceira, que ocupa a maior parte do cronograma, envolve a seleção, modelagem, simulação e validação de algoritmos de aprendizado de máquina (como Q-Learning, SARSA e Deep Learning) para a orquestração energética. A quarta atividade é a disseminação dos resultados por meio de workshops e congressos internacionais. Os entregáveis previstos incluem dois artigos em periódicos, relatórios técnicos, um dataset de simulação e um protótipo da solução integrada à arquitetura SFI2. O projeto é voltado para cenários de redes 5G/6G, IoT massivo e computação em nuvem/borda. (AU)