Redes e IA: LACNIC 43 detalha estratégias para automatizar infraestrutura de telecom

Durante o LACNIC 43, o uso de inteligência artificial para lidar com a complexidade das redes de telecom foi o foco da apresentação do professor Christian Esteve Rothenberg (Unicamp). Em uma aula técnica, mas cheia de exemplos práticos, ele mostrou como algoritmos de aprendizado de máquina com inteligência artificial (IA) já estão sendo usados para prever falhas, automatizar decisões e otimizar o desempenho de redes móveis e ópticas.

Segundo Rothenberg, a crescente sobreposição de tecnologias como 4G, 5G, Edge, Cloud e Content Delivery Networks tornou as redes difíceis demais para serem geridas apenas por lógica humana. 

Técnicas como detecção de anomalias, classificação de tráfego, previsão de padrões de uso e alocação dinâmica de recursos vêm ganhando espaço com o apoio de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

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Um dos exemplos centrais da palestra foi o uso de IA para estimar a qualidade de experiência (QoE) de vídeos adaptativos, como os do YouTube, em redes 4G e 5G. Em ambiente de laboratório, sua equipe analisou padrões de espaçamento entre pacotes, sem acessar o conteúdo criptografado, e conseguiu prever travamentos e mudanças de resolução com alta precisão. A pesquisa foi então levada às ruas, com estudantes testando vídeos em condições reais, enquanto sensores registravam dados de rede, GPS e da aplicação.

Outro estudo envolveu redes ópticas e o conceito de network digital twin (gêmeos digitais) que permitem testar mudanças na rede antes de aplicá-las, trazendo ganhos de segurança e eficiência.

Apesar dos avanços, Rothenberg alertou para desafios como a coleta estruturada de dados, a não-transferência de modelos entre redes diferentes, a necessidade de treinamento constante e o risco de decisões automatizadas sem explicação clara. “Se você não está colecionando dados operacionais com qualidade, está perdendo tempo”, frisou.

A apresentação terminou com recomendações práticas e sugestões de leitura, especialmente voltadas a quem deseja aplicar IA no mundo real das telecomunicações, onde os dados certos e a modelagem correta podem fazer toda a diferença.