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SAMURAI: núcleo 5G inteligente e integração de múltiplas redes de acesso

Processo:20/05127-2
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Temático
Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2022
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Acordo de Cooperação: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior
Beneficiário:Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior
Instituição Sede: Instituto de Tecnologia. Universidade Federal do Pará (UFPA). Belém , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:Belém
Pesquisadores principais
(Atuais):		Cristiano Bonato Both ; José Ferreira de Rezende ; Kleber Vieira Cardoso ; Luciano Leonel Mendes
Pesquisadores associados: Anderson Reis Rufino Marins ; Antonio Carlos de Oliveira Júnior ; Ciro José Almeida Macedo ; Cláudio Matheus Modesto Barata ; Cleverson Veloso Nahum ; Daniel Campos da Silva ; Davi da Silva Brilhante ; Elton Vivot Dias ; Felipe Hauschild Grings ; Flavio Hernan Figueiredo Nunes ; Gabriel Matheus Faria de Almeida ; Gustavo Dias de Oliveira ; Gustavo Zanatta Bruno ; Hudson de Paula Romualdo ; Ilan Sousa Correa ; Joanna Carolina Manjarres Meneses ; João Paulo Tavares Borges ; Karlla Bianca Chaves Rodrigues ; Kleber Vieira Cardoso ; Leonardo Lira Ramalho ; Luan Assis Gonçalves ; Lucas Costa Shibata ; Lucas Mozart de Souza Carvalho ; Luciano de Souza Fraga ; Lucio Rene Prade ; Mariana Baracat de Mello ; Pedro Henrique Carneiro de Souza ; Pedro Henrique Costa de Sousa ; Rafael Rodrigues Silva ; REBECCA ALMEIDA ABEN ATHAR ; Roberto Michio Marques Kagami ; Rogério Sousa e Silva ; SAND LUZ CORREA ; Thiago Guimarães Tavares ; Victor Hugo Lázaro Lopes ; Wesley Lobato Passos ; William Teixeira Pires Junior
Bolsa(s) vinculada(s):25/08468-9 - Desenvolvimento de soluções baseadas em IA para orquestração e monitoramento de redes IoT integradas ao núcleo 5G, BP.TT
25/15794-0 - Modelagem e solução do problema de orquestração inteligente de fatias de rede com acesso não-3GPP, BP.IC
25/03104-9 - Machine learning e inteligência artificial para prova de conceito de SDR para redes de longa distância, BP.TT
 + mais bolsas vinculadas 25/01614-0 - Levantamento de requisitos, especificação de soluções e integração entre de redes de acesso sem fio não-3GPP IoT e o núcleo 5G, BP.TT
24/19556-3 - AI/ML aplicada a seleção de feixes em redes 5G, BP.PD
24/16756-1 - Aprendizado de máquina aplicado ao problema de seleção de feixes em redes mmWave, BP.PD
24/07088-5 - Monitoramento, orquestração inteligente de redes de acesso sem fio e fatias não-3GPP IoT, implantação, testes e casos de uso, BP.TT
24/07617-8 - Integração, monitoramento e orquestração inteligente de redes de acesso sem fio não-3GPP IoT com o núcleo 5G, BP.IC
23/14714-7 - Integração da rede de acesso sem fio não-3GPP IoT com o núcleo 5G, BP.TT
23/09197-3 - Bolsa IC-REQ-UNISINOS1 [UNISINOS], BP.IC
22/14431-2 - XAI aplicada a algoritmos para redes 5G de longa distância, BP.PD
22/14965-7 - Núcleo 5G inteligente e integração de múltiplas redes de acesso, BP.TT
22/03457-0 - SAMURAI - Smart 5G Core And MUltiRAn Integration: núcleo 5G inteligente e integração de múltiplas redes de acesso, BP.TT - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Aprendizado computacional  Comunicações sem fio  Inteligência artificial  Internet das coisas  Redes de computadores  Realidade aumentada 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | comunicacao sem fio | Inteligência Artificial | Internet das Coisas | redes 5G | Redes de Computadores

Resumo

Redes 5G atenderão aos diferentes requisitos de novos serviços e aplicações, tais como IoT, realidade virtual/aumentada, carros autônomos, agricultura e pecuária de precisão. Para lidar com essa diversidade, múltiplos modos de operação, fornecidos por diferentes tecnologias de acesso sem fio, foram definidos. Além disso, as redes 5G estão sendo desenvolvidas sob um intenso processo de softwarização, caracterizado pelo uso de nuvem, virtualização e programabilidade. Esse processo é significativo nas redes de acesso e ainda mais notável no núcleo 5G. Perante os muitos desafios, há diversas questões em aberto, como a integração de tecnologias de redes de acesso IoT não-3GPP a um núcleo 5G. O projeto SAMURAI se propõe assim a pesquisar, implantar e estender sistemas 5G, desenvolvendo o software necessário para demonstrar a integração das tecnologias de acesso sem fio ao núcleo 5G. Adicionalmente, o projeto abordará as questões relacionadas à adoção de Inteligência Artificial/Aprendizado de Máquina (em inglês, AI/ML) como um componente crítico na evolução das redes 5G. Apesar das instituições de padronização estarem avançando na definição de um arcabouço, ainda há várias lacunas para o uso pleno de AI/ML em 5G. Para superar algumas das lacunas mais relevantes, o projeto SAMURAI determinará algoritmos e técnicas de AI/ML adequados para problemas nas redes de acesso e núcleo, como adaptação do enlace às condições do canal, seleção de feixe em ondas milimétricas e posicionamento de funcionalidades, além de avançar o estado-da-arte no processo de coleta e uso de dados. Agregando instituições acadêmicas e a RNP, o projeto viabiliza a avaliação de AI/ML em rede de abrangência nacional, permitindo o desenvolvimento de soluções que possuam comportamento previsível e possam ser efetivamente adotadas em sistemas de produção que alavanquem casos de uso prioritários ao Brasil, como educação viabilizada por redes de longo alcance. (AU)

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Publicações científicas (43)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
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LOPES, VICTOR HUGO L.; ALMEIDA, GABRIEL MATHEUS; KLAUTAU, ALDEBARO; CARDOSO, KLEBER; IEEE. A Coverage-Aware VNF Placement and Resource Allocation Approach for Disaggregated vRANs. 2022 IEEE GLOBAL COMMUNICATIONS CONFERENCE (GLOBECOM 2022), v. N/A, p. 6-pg., . (20/05127-2)
MORAIS, FERNANDO ZANFERRARI; ALMEIDA, GABRIEL MATHEUS; PINTO, LEIZER; CARDOSO, KLEBER VIEIRA; CONTRERAS, LUIS M.; RIGHI, RODRIGO DA ROSA; BOTH, CRISTIANO BONATO. PlaceRAN: Optimal Placement of Virtualized Network Functions in Beyond 5G Radio Access Networks. IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING, v. 22, n. 9, p. 15-pg., . (20/05127-2)
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DE SOUZA, PEDRO H. C.; MENDES, LUCIANO L.. Lattice Reduction Aided Probability Data Association Detector for MIMO Systems. IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, v. 26, n. 10, p. 5-pg., . (20/05127-2)
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MONCAO, ANA CLAUDIA BASTOS LOUREIRO; RODRIGUES, KARLLA B. CHAVES; CORREA, SAND LUZ; CARDOSO, KLEBER VIEIRA. Online Resource-Aware Video Content Recommendation in Edge-Caches for Mobile Users. IEEE ACCESS, v. 13, p. 12-pg., . (20/05127-2, 18/23097-3)
GUEDES, RAPHAEL M.; DE REZENDE, JOSE F.; BARBOSA, VALMIR C.. Near-Optimal Pilot Assignment in Cell-Free Massive MIMO. INTERNET TECHNOLOGY LETTERS, v. N/A, p. 6-pg., . (20/05127-2, 18/23097-3, 21/08211-7)