A inteligência artificial (IA) e suas técnicas de Machine Learning (ML) têm sido utilizadas em diferentes aplicações para a otimização de recursos. Diego Pivoto, doutorando em Telecomunicações associado ao WAI Lab e CRR do Inatel, conduz uma pesquisa que analisa como essas metologias podem melhorar a gestão de redes móveis, com foco nas tecnologias 5G e nas futuras redes 6G.
Em um artigo recente na IEEE Communications Surveys & Tutorials, Pivoto revisou mais de 130 estudos publicados entre 2019 e 2024. A pesquisa analisou as ferramentas de ML mais eficazes para alocar recursos de forma otimizada em redes de comunicação sem fio.
Para ele, o avanço da IA impulsiona todas as áreas do conhecimento, especialmente no contexto das telecomunicações. Neste setor a crescente demanda por dados e novos serviços exigem soluções mais eficientes e sustentáveis.
Com o aumento do número de dispositivos conectados e a diversidade de serviços, como a Internet das Coisas (IoT), realidade aumentada e comunicação em tempo real, as redes móveis do futuro exigem uma gestão de recursos mais eficiente. "A principal motivação da nossa pesquisa foi entender como a IA pode tornar as redes mais econômicas, adaptativas e sustentáveis, atendendo às novas exigências do 5G e 6G", afirmou Pivoto, destacando os inúmeros benefícios que a IA pode trazer com uma gestão otimizada de redes.
De acordo com ele, a combinação de duas técnicas de ML – aprendizado por reforço (reinforcement learning) e aprendizado federado –, é vista como uma solução promissora. "Essas abordagens permitem que a rede se adapte de forma autônoma e eficiente a mudanças dinâmicas no ambiente, como variações de tráfego e condições de rede", explicou o pesquisador. No entanto, Pivoto alerta que as soluções ainda estão sendo testadas em ambientes simulados. O maior obstáculo para sua adoção prática, segundo ele, é a falta de infraestrutura real para testar essas inovações.
Implicações para o mercado
Embora as técnicas de ML ainda estejam em estágios iniciais de aplicação prática, o estudo já oferece uma visão estratégica para empresas de telecomunicações. Pivoto destaca que a pesquisa não se limita a um olhar acadêmico. Ela tem o objetivo de guiar profissionais da indústria que buscam adotar IA para melhorar o desempenho de suas redes. “A principal contribuição desse trabalho é ajudar a identificar quais técnicas de ML são mais adequadas para diferentes tipos de serviços e cenários, desde comunicações críticas até IoT”, disse.
O estudo também aponta para a necessidade de se otimizar múltiplos recursos simultaneamente, como consumo de energia, latência e throughput, um desafio significativo para as redes móveis atuais e futuras. No entanto, Pivoto acredita que, à medida que a capacidade computacional das infraestruturas evolui, essas soluções se tornarão cada vez mais viáveis.
Pivoto também propõe um olhar para o futuro das redes móveis, destacando como as técnicas de ML podem se tornar ainda mais presentes nas futuras redes 6G. “As redes do futuro não se limitarão à otimização de alocação de recursos, mas também integrarão Inteligência Artificial em todas as camadas da rede, desde a camada física até a camada de aplicação”, afirmou. Essa perspectiva sugere que, em breve, as redes móveis serão cada vez mais autossustentáveis e adaptativas, com a IA sendo um componente fundamental para sua evolução.
Com uma vasta quantidade de dados analisados e uma projeção clara sobre o futuro das redes móveis, a pesquisa de Pivoto marca um avanço acadêmico. A partir dela, soluções práticas poderão ser desenvolvidas e ser aplicadas por empresas de telecomunicações nos próximos anos. A aplicação de IA para otimizar a alocação de recursos promete ser um dos pilares das redes móveis do futuro. Ela impactará a forma como as operadoras gerenciam suas infraestruturas e oferecem serviços para os consumidores.
