Redes de Comunicação e Internet das Coisas Inteligentes
A simbiose entre a computação e a comunicação faz com que as atuais arquiteturas de redes de comunicação incluam elementos computacionais, tornando-as sistemas que processam e transmitem dados. Outra característica marcante das redes de comunicação é a incorporação da inteligência na borda, na rede de acesso e no núcleo da rede, o que vai muito além da execução de algoritmos de aprendizado de máquina com dados gerados pelos usuários e sensores. Se o emprego de IA em redes de comunicação se encontra em estágio incipiente, ela será um elemento fundamental nas futuras redes 6G.
Para se alcançar os objetivos propostos, o projeto científico do INCT define linhas temáticas para enfrentar os desafios científicos, tecnológicos e de inovação. As linhas do INCT são: internet das coisas, IA, computação de borda, redes 5G/6G, redes ópticas de acesso, virtualização de redes, redes veiculares, segurança, cidades inteligentes, saúde digital, indústria e preservação ambiental.
O grande número de dispositivos conectados à Internet das Coisas exige a manipulação de um alto volume de dados gerados por milhares de sensores, requerendo soluções que atendam requisitos de escalabilidade, distribuição geográfica, mobilidade, heterogeneidade, segurança e privacidade. A heterogeneidade de dispositivos, conexões intermitentes e a diversidade de estrutura de dados gerados por sensores são algumas das restrições tecnológicas para a implantação de uma IoT pervasiva. Outros fatores de capital importância a serem observados são a computação orientada à localidade dos dados e o alto volume de dados a serem transmitidos na rede. A alocação adaptativa e a orquestração de recursos são desafios a serem superados em redes IoT de larga escala com milhares de sensores.
Atualmente, a execução de algoritmos de aprendizado de máquina é tipicamente em lote, offline e centralizada. O gerenciamento de redes e seus serviços requer execução em massa de dados distribuídos e em tempo real. Em diversas situações, a validade temporal dos dados gerados é limitada, demandando a redução da latência na comunicação e processamento. Ademais, a transmissão de dados em ambiente distribuído está sujeita à qualidade dos canais de comunicação, ao congestionamento da rede e à energia disponível nos dispositivos móveis. Uma forte restrição adicional decorre da adoção da nova Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD. A restrição de privacidade de dados é endereçada pela técnica de aprendizado federado. No entanto, inúmeros são os desafios em aprendizagem federado, tais como a caracterização da elegibilidade de clientes a participarem do aprendizado e o assincronismo nas transmissões de dados.
A computação na borda consiste em trazer serviços oferecidos pelas nuvens computacionais para a borda da rede, mitigando os longos atrasos para acessar servidores em nuvens computacionais. Dispositivos na borda são tipicamente heterogêneos e possuem recursos limitados. Além disso, ainda não existem modelos abrangentes e tecnologias maduras para a orquestração inteligente e o ajuste dinâmico de recursos físicos ou virtualizados, de modo a satisfazer os requisitos de QoS em condições de rede e carga de trabalho variáveis. A generalização do processamento borda-nuvem inclui dispositivos localizados na rede de acesso e no núcleo, em um contínuo de recursos entre borda e nuvem. A alocação de recursos nesse contínuo requer soluções complexas e adaptativas, possíveis somente pelo uso de IA. Ademais, a execução de algoritmos de IA na borda da rede, a chamada inteligência na borda, traz diversos desafios quanto à redução da necessidade de comunicação de dados e a redução do consumo de energia.
A recente tecnologia de redes celulares 5G possibilitará uma infinidade de aplicações com requisitos estritos de latência e alta demanda de banda passante. A adoção de virtualização de redes e computação de borda como elementos fundamentais das redes 5G (nativa) permitem a rápida criação de redes customizadas para diferentes setores da Economia (verticais). No entanto, a automação de serviços depende da capacidade de reconfigurar a rede virtualizada dinamicamente. Tal capacidade requer a consideração de inúmeros parâmetros, possível somente mediante à adoção de soluções baseadas em IA. A tecnologia 6G, sucessora da 5G, lidará com requisitos de qualidade diferentes dos referentes às redes 5G, em ordens de magnitude, o que impõe a adoção de IA como tecnologia nativa da arquitetura das redes 6G.
O advento da Internet das coisas, ambientes em nuvem (borda) e das redes 5G desafiam as atuais soluções de segurança de redes e de sistemas. A Internet das coisas e a tecnologia 5G permitem que uma vasta gama de dispositivos heterogêneos e com recursos limitados se conectem à Internet, forçando novos comportamentos no tráfego de rede e trazendo novas vulnerabilidades de segurança em software e hardware, além de facilitar o vazamento de informações diante de sua comunicação sem fio. Segurança é um elemento que recebe também grande atenção da IA pela possibilidade de alteração de dados e da execução de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado federado.
A integração de IoT e IA possibilita a construção de diversos sistemas inteligentes. Cidades Inteligentes buscam encontrar soluções efetivas para a melhoria de nossas cidades e da qualidade de vida dos cidadãos, em diversas áreas, tais como saúde, transporte, energia e abastecimento de água. Além dos desafios típicos de IoT, soluções de cidades inteligentes devem considerar a mobilidade dos cidadãos e a variação dinâmica de diferentes demandas. A predição de demanda é crucial para sistemas adaptativos, mantendo contínua a qualidade dos serviços prestados.
A área saúde digital carece imensamente de soluções em tecnologias de informação e comunicação. Um grande desafio para essa área é a mudança de paradigma dos sistemas de saúde atuais para a chamada medicina personalizada. Para oferecer esse tipo de serviço, é necessário um monitoramento frequente das condições de saúde de cada indivíduo, utilizando-se dispositivos vestíveis. Técnicas de análise de dados e IA são imprescindíveis para auxiliar diagnósticos e prevenir doenças. Limitação de capacidade de dispositivos e privacidade de dados são os maiores desafios a serem ultrapassados para a implementação de soluções eficientes na área de saúde digital.
A criação de áreas rurais inteligentes pela ligação de ambientes rurais à Internet e com o suporte da IoT tem o potencial de transformar ações estratégicas brasileiras nas áreas ambiental, de bioeconomia e da agricultura. Todavia, a interiorização das redes de comunicação e IoT ainda não foi concretizada em escala. Um grande desafio é avançar o estado-da-arte e propor tecnologias inovadoras que ajudem na coleta, na transmissão e no processamento de dados nas extremidades das redes e nos dispositivos IoTs, bem como na tomada de decisões com o mínimo de interferência humana. Ademais, desafios em monitoramento em áreas rurais são, também, do monitoramento em áreas urbanas.
A introdução de inteligência em redes de comunicação e em IoT permitirá um grande espectro de novas aplicações e serviços. Tal introdução encontra-se em estágio incipiente, requerendo investigações científicas originais, que levarão ao desenvolvimento de produtos inovadores. No entanto, as soluções deverão considerar inúmeras características, tais como limitação de recursos, variabilidade de demandas, segurança e privacidade, entre tantas outras mencionadas anteriormente. Os objetivos específicos e metas do INCT contribuem com soluções para responder às questões postuladas.
