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  1. 2023-Atual. Redes de Comunicação e Internet das Coisas Inteligentes - INSTITUTOS NACIONAIS DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA - INCT
     Descrição: A simbiose entre a computação e a comunicação faz com que as atuais arquiteturas de redes de comunicação incluam elementos computacionais, tornando-as sistemas que processam e transmitem dados. Outra característica marcante das redes de comunicação é a incorporação da inteligência na borda, na rede de acesso e no núcleo da rede, o que vai muito além da execução de algoritmos de aprendizado de máquina com dados gerados pelos usuários e sensores. Se o emprego de IA em redes de comunicação se encontra em estágio incipiente, ela será um elemento fundamental nas futuras redes 6G.Para se alcançar os objetivos propostos, o projeto científico do INCT define linhas temáticas para enfrentar os desafios científicos, tecnológicos e de inovação. As linhas do INCT são: internet das coisas, IA, computação de borda, redes 5G/6G, redes ópticas de acesso, virtualização de redes, redes veiculares, segurança, cidades inteligentes, saúde digital, indústria e preservação ambiental. O grande número de dispositivos conectados à Internet das Coisas exige a manipulação de um alto volume de dados gerados por milhares de sensores, requerendo soluções que atendam requisitos de escalabilidade, distribuição geográfica, mobilidade, heterogeneidade, segurança e privacidade. A heterogeneidade de dispositivos, conexões intermitentes e a diversidade de estrutura de dados gerados por sensores são algumas das restrições tecnológicas para a implantação de uma IoT pervasiva. Outros fatores de capital importância a serem observados são a computação orientada à localidade dos dados e o alto volume de dados a serem transmitidos na rede. A alocação adaptativa e a orquestração de recursos são desafios a serem superados em redes IoT de larga escala com milhares de sensores. Atualmente, a execução de algoritmos de aprendizado de máquina é tipicamente em lote, ?offline? e centralizada. O gerenciamento de redes e seus serviços requer execução em massa de dados distribuídos e em tempo real. Em diversas situações, a validade temporal dos dados gerados é limitada, demandando a redução da latência na comunicação e processamento. Ademais, a transmissão de dados em ambiente distribuído está sujeita à qualidade dos canais de comunicação, ao congestionamento da rede e à energia disponível nos dispositivos móveis. Uma forte restrição adicional decorre da adoção da nova Lei Geral de Proteção de Dados -LGPD. A restrição de privacidade de dados é endereçada pela técnica de aprendizado federado. No entanto, inúmeros são os desafios em aprendizagem federado, tais como a caracterização da elegibilidade de clientes a participarem do aprendizado e o assincronismo nas transmissões de dados. A computação na borda consiste em trazer serviços oferecidos pelas nuvens computacionais para a borda da rede, mitigando os longos atrasos para acessar servidores em nuvens computacionais. Dispositivos na borda são tipicamente heterogêneos e possuem recursos limitados. Além disso, ainda não existem modelos abrangentes e tecnologias maduras para a orquestração inteligente e o ajuste dinâmico de recursos físicos ou virtualizados, de modo a satisfazer os requisitos de QoS em condições de rede e carga de trabalho variáveis. A generalização do processamento borda-nuvem inclui dispositivos localizados na rede de acesso e no núcleo, em um contínuo de recursos entre borda e nuvem. A alocação de recursos nesse contínuo requer soluções complexas e adaptativas, possíveis somente pelo uso de IA. Ademais, a execução de algoritmos de IA na borda da rede, a chamada inteligência na borda, traz diversos desafios quanto à redução da necessidade de comunicação de dados e a redução do consumo de energia. A recente tecnologia de redes celulares 5G possibilitará uma infinidade de aplicações com requisitos estritos de latência e alta demanda de banda passante. A adoção de virtualização de redes e computação de borda.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Rodrigo Augusto Cardoso da Silva - Integrante / FONSECA, NELSON L. S. DA - Coordenador / Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Cesar Augusto Viana Melo - Integrante / Fabrizio Granelli - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Dario Vieira - Integrante / Rafael Lopes Gomes - Integrante / Luís Henrique Maciel Komalski Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Celio Vinicius Neves Albuquerque - Integrante / Lisandro Zambenedetti Granville - Integrante / Carlos Alberto Astudillo Trujillo - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante / Allan Mariano de Souza - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Alberto Egon Schaeffer Filho - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Integrante / Lucas Francisco Wanner - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Oscar Mauricio Caicedo Rendon - Integrante / Walkymário de Paulo Lemos - Integrante / Michele Nogueira Lima - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Alessandra Garbellini - Integrante / Eduardo James Pereira Souto - Integrante / Rita Tiemi Matsubara Karasawa - Integrante / Eduardo Coelho Cerqueira - Integrante / Abel Guilhermino da Silva Filho - Integrante / Aldri Luiz dos Santos - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Integrante / Carlos Renato Lisboa Francês - Integrante / Darli Augusto de Arruda Mello - Integrante / Debora Christina Muchaluat Saade - Integrante / Diogo Menezes Ferrazani Mattos - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Felipe Sampaio Dantas da Silva - Integrante / Flávia Coimbra Delicato - Integrante / Geraldo Pereira Rocha Filho - Integrante / Igor Monteiro Moraes - Integrante / Jeferson Campos Nobre - Integrante / João Guilherme Maia de Menezes - Integrante / Juliano Araujo Wickboldt - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Luciano Paschoal Gaspary - Integrante / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Marcos Cesar da Rocha Seruffo - Integrante / Mauro Sergio Pereira Fonseca - Integrante / Nelio Alessandro Azevedo Cacho - Integrante / Paula Normandia Moreira Brumatti - Integrante / Paula Wabner Binfaré - Integrante / Paulo de Figueiredo Pires - Integrante / Pedro Henrique Cruz Caminha - Integrante / Ramon dos Reis Fontes - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Roger Kreutz Immich - Integrante / Thiago Henrique Silva - Integrante / Albert Y Zomaya - Integrante / Marco di Felice - Integrante / Diego Gimenez Passos - Integrante / Edmundo Heitor da Silva Monteiro - Integrante / iancarlo Fortino - Integrante / Katia Obraczka - Integrante / Marília Curado - Integrante / Sherali Zeadally - Integrante / Susana Isabel Barreto de Miranda Sargento - Integrante / Torsten Braun - Integrante / Zhongliang Zhao - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Augusto José Venâncio Neto - Integrante / Carlos Raniery Paula dos Santo - Integrante / Daniel Ludovico Guidoni - Integrante / Denis Lima do Rosário - Integrante / Divanilson Rodrigo de Sousa Campelo - Integrante / Eduardo Rodrigues de Lima - Integrante / Heitor Soares Ramos Filho - Integrante / Helber Wagner da Silva - Integrante / Marcelo Antonio Marotta - Integrante / Marcelo Gonçalves Rubinstein - Integrante / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
     Membro: Rodrigo Augusto Cardoso da Silva.
     Descrição: A simbiose entre a computação e a comunicação faz com que as atuais arquiteturas de redes de comunicação incluam elementos computacionais, tornando-as sistemas que processam e transmitem dados. Outra característica marcante das redes de comunicação é a incorporação da inteligência na borda, na rede de acesso e no núcleo da rede, o que vai muito além da execução de algoritmos de aprendizado de máquina com dados gerados pelos usuários e sensores. Se o emprego de IA em redes de comunicação se encontra em estágio incipiente, ela será um elemento fundamental nas futuras redes 6G.Para se alcançar os objetivos propostos, o projeto científico do INCT define linhas temáticas para enfrentar os desafios científicos, tecnológicos e de inovação. As linhas do INCT são: internet das coisas, IA, computação de borda, redes 5G/6G, redes ópticas de acesso, virtualização de redes, redes veiculares, segurança, cidades inteligentes, saúde digital, indústria e preservação ambiental. O grande número de dispositivos conectados à Internet das Coisas exige a manipulação de um alto volume de dados gerados por milhares de sensores, requerendo soluções que atendam requisitos de escalabilidade, distribuição geográfica, mobilidade, heterogeneidade, segurança e privacidade. A heterogeneidade de dispositivos, conexões intermitentes e a diversidade de estrutura de dados gerados por sensores são algumas das restrições tecnológicas para a implantação de uma IoT pervasiva. Outros fatores de capital importância a serem observados são a computação orientada à localidade dos dados e o alto volume de dados a serem transmitidos na rede. A alocação adaptativa e a orquestração de recursos são desafios a serem superados em redes IoT de larga escala com milhares de sensores. Atualmente, a execução de algoritmos de aprendizado de máquina é tipicamente em lote, ?offline? e centralizada. O gerenciamento de redes e seus serviços requer execução em massa de dados distribuídos e em tempo real. Em diversas situações, a validade temporal dos dados gerados é limitada, demandando a redução da latência na comunicação e processamento. Ademais, a transmissão de dados em ambiente distribuído está sujeita à qualidade dos canais de comunicação, ao congestionamento da rede e à energia disponível nos dispositivos móveis. Uma forte restrição adicional decorre da adoção da nova Lei Geral de Proteção de Dados -LGPD. A restrição de privacidade de dados é endereçada pela técnica de aprendizado federado. No entanto, inúmeros são os desafios em aprendizagem federado, tais como a caracterização da elegibilidade de clientes a participarem do aprendizado e o assincronismo nas transmissões de dados. A computação na borda consiste em trazer serviços oferecidos pelas nuvens computacionais para a borda da rede, mitigando os longos atrasos para acessar servidores em nuvens computacionais. Dispositivos na borda são tipicamente heterogêneos e possuem recursos limitados. Além disso, ainda não existem modelos abrangentes e tecnologias maduras para a orquestração inteligente e o ajuste dinâmico de recursos físicos ou virtualizados, de modo a satisfazer os requisitos de QoS em condições de rede e carga de trabalho variáveis. A generalização do processamento borda-nuvem inclui dispositivos localizados na rede de acesso e no núcleo, em um contínuo de recursos entre borda e nuvem. A alocação de recursos nesse contínuo requer soluções complexas e adaptativas, possíveis somente pelo uso de IA. Ademais, a execução de algoritmos de IA na borda da rede, a chamada inteligência na borda, traz diversos desafios quanto à redução da necessidade de comunicação de dados e a redução do consumo de energia. A recente tecnologia de redes celulares 5G possibilitará uma infinidade de aplicações com requisitos estritos de latência e alta demanda de banda passante. A adoção de virtualização de redes e computação de borda.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador.
     Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
  
  

Prêmios e títulos