Modelos inteligentes para proteção elástica em redes EON

Nome do aluno Augusto de Oliveira Perin
Título do trabalho Modelos inteligentes para proteção elástica em redes EON
Resumo do trabalho O crescimento exponencial do tráfego gerado por aplicações de Inteligência Artificial, es-
pecialmente os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), exige uma capacidade de escala-
bilidade e resiliência sem precedentes das infraestruturas de comunicação. Nas Redes Óp-
ticas Elásticas (EONs), os mecanismos de proteção tradicionais operam de forma reativa,
baseando-se em um retrato instantâneo do estado da rede. Essa "miopia temporal"resulta
em uma alocação sub-ótima de recursos e em uma maior Probabilidade de Bloqueio de
Banda (BBP). Para superar essa limitação, este trabalho propõe a "Proteção Elástica",
uma nova abordagem preditiva para o provisionamento de requisições orientadas a prazo
(DDRs). Utilizando técnicas de Aprendizado Profundo e Classificação Multi-Rótulo, o
mecanismo proposto antecipa a proteção das conexões ao avaliar a disponibilidade de
recursos ao longo de uma janela de tempo futura. A metodologia de pesquisa engloba o
desenvolvimento deste mecanismo e sua avaliação quantitativa por meio de um simulador
de redes. Através da comparação com algoritmos heurísticos tradicionais, espera-se que a
solução proposta minimize a fragmentação espectral, maximize a utilização dos recursos
e reduza significativamente a probabilidade de bloqueio de requisições na rede.
Orientador Gustavo Bittencourt Figueiredo
Co-orientador Massimo Tornatore
Membro Titular 1 (com afiliação) Carlos Natalino (Chalmers University)
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Membro Titular 2 (com afiliação) Joaquim Ferreira Martins Filho (UFPE)
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Suplente 1 (com afiliação) Cassio V. Serafim Prazeres (UFBA)
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Suplente 2 (com afiliação) Maycon L. M. Peixoto (UFBA)
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Data do exame 09 Apr, 2026
Horário do exame 9:00 AM

 

Data da Defesa: 
09/04/2026 - 09:30
Tipo de Defesa: 
Qualificação de Mestrado