Oscar Mauricio Caicedo Rendon, um dos membros da rede internacional de pesquisadores do INCT ICoNIoT, lançará em 26 de abril deste ano de 2026 seu livro “Machine Learning for Network Management”. O livro está sendo publicado pela Springer Nature e poderá ser adquirido completo ou por capítulos.
“Machine Learning for Network Management” foi escrito para ser um texto guia para estudantes de mestrado e doutorado que estejam interessados em estudar a aplicação do aprendizado de máquina em redes, introduzindo-se no mundo dos algoritmos úteis para resolver problemas de gerenciamento de redes.
O autor
Oscar Mauricio Caicedo é professor da Faculdade de Engenharia Eletrônica e Telecomunicações da Universidad del Cauca, Colômbia, onde é membro do Grupo de Engenharia Telemática. Ele fez seu doutorado na UFRGS, orientado pelo pesquisador Lisandro Granville. Quando voltou para a Colômbia no ano 2015, começou a trabalhar na área de gerenciamento de redes usando algoritmos de machine learning com o Professor Nelson Fonseca, muito antes da explosão da IA generativa que tem sido observada.
Em 2018, o prof. Caicedo já estava publicando os primeiros resultados de sua pesquisa em ML para gerenciamento de redes e continua fazendo-lo em 2026. Seu livro aproveita toda essa experiência de mais de dez anos de pesquisa, usando reinforcement learning, deep reinforcement learning, federated learning, explainable artificial intelligence, e large/small language models, para resolver problemas de falhas, configuração, rendimento, e segurança em redes de comunicação.
Composição do livro
O livro divide-se em três partes, sendo a primeira conceitual, sobre ML e gerenciamento de redes, trazendo uma cronologia de ML na gerência de redes desde os anos de 1950 até 2024/2025, quando encontra a IA generativa.
A segunda parte trata especificamente da configuração de redes, passando por elementos como performance, segurança, falhas de configuração e a definição de algoritmos para cada uma dessas áreas. São apresentados algoritmos e códigos, sua complexidade computacional, e casos de uso.
A terceira e última parte apresenta com mais profundidade um exemplo de aplicação do uso da IA generativa para o gerenciamento de redes. Introduz um problema que pode ser abordado usando IA gen, objetivando trazer um caso atual.
Além dos exemplos com códigos, cada capítulo apresenta exercícios práticos e a solução para eles, além de slides para que professores possam utilizar, personalizando-os como desejarem.
O livro conecta-se com diversas pesquisas desenvolvidas no ICoNIoT.
Para saber mais, acesse a página da obra no site da Springer Nature.