Summary: O surgimento das redes programáveis permitiu tratar os elementos de interconexão (comutadores, roteadores) não mais como uma caixa preta fechada, mas de fato oferecendo visibilidade, abertura, medição de alta precisão e programabilidade. Desse modo, pode-se especificar como os pacotes são processados, modificados e repassados de modo a projetar redes específicas para atender requisitos estritos, por exemplo, garantir desempenho (baixa latência, alta vazão) ou segurança (confiabilidade, integridade, disponibilidade e confidencialidade).

Nesta proposta de núcleo emergente, investigamos aplicações de inteligência artificial voltadas para redes programáveis. Os problemas tradicionais na área de redes em roteamento, congestionamento, engenharia de tráfego, balanceamento de carga, segurança (ataques, criptografia) e medição serão repensados e tratados pelas técnicas de aprendizado de máquina programadas dentro da própria rede. Ao usar telemetria de granularidade fina coletada por sondas ao longo dos caminhos, podemos monitorar a rede a fim de capturar métricas de alta precisão como entrada para algoritmos de aprendizado de máquina. Esse projeto pretende explorar as redes programáveis para hospedar modelos simples em linguagem específica para processamento de pacotes implantadas em placas ou comutadores programáveis. Acreditamos que a visão que combina Inteligência Artificia/Aprendizado de Máquina com redes programáveis permite nortear esse núcleo emergente, servindo de base para criar abordagens, desenvolver metodologias, construir protótipos de sistemas em rede, permitindo decidir ``o que, onde, porque e como'' colocar cada peça de funcionalidade.

Starting date: 01/01/2023
Deadline (months): 36

Participants:

Role	Name
Coordinator *	MAGNOS MARTINELLO