Estratégias de Planejamento e Otimização no Encadeamento de Funções de Serviços em Arquiteturas com Hardware de Propósito Geral com Suporte a GPU: Estudos Baseados em Virtualização de Função de rede 5G e 6G utilizando Deep Learning

A atuação precípua deste projeto se atém à utilização de modelos matemáticos, pesquisa operacional e de machine learning aplicados a novos sistemas de telecomunicações de alta complexidade e/ou de relevância para o atual estado-da-arte. Objetiva-se propor estratégias de mapeamento de cadeias de função de serviço em ambientes de virtualização de funções de rede, considerando aspectos de dinamicidade de carga/demanda e com isso provisionar o máximo de serviços possíveis, respeitando os requisitos (latência, disponibilidade, largura de banda, processamento) de cada serviços. Adicionalmente, visa-se de propor estratégias de computação paralela de funções de redes aproveitando o desempenho de GPU de propósitos gerais, os quais normalmente estão presentes em redes de núcleo de alta capacidade (Firewall, IDS, entre outros). Sendo assim, são alvos de investigação, notadamente: redes de quinta geração e próximas gerações (5G e 6G), redes definidas por software, virtualização de serviços e funções de rede, processamento paralelo em GPU, encadeamento de serviços, heterogeneous networks (HetNets) envolvendo sistemas legados e modernas tecnologias via rádio (LTE, por exemplo); smartcities; abstrações envolvendo sistemas ópticos, como optical clouds. Tais investigações estão relacionadas à coordenação, por parte do proponente, do Laboratório de Pesquisa Operacional (LPO - www.lpo.ufpa.br) e pesquisador do Laboratório de Planejamento de Redes de Alto Desempenho (LPRAD – www.lprad.ufpa.br).