A inteligência artificial (IA) atende aos requisitos de rede? É o que vamos descobrir neste conteúdo.
Para isso, inicialmente, precisamos observar a abrangência dessa tecnologia ao longo dos anos. Se observarmos os estudos publicados tanto sobre IA quanto machine learning na última década, iremos concluir que, nesse curto lapso temporal, a aplicação dessas ferramentas passou a estar presente em todos os domínios científicos, crescendo exponencialmente em cada um deles. Em um recente webinar da Escola Superior de Redes (ESR), o especialista e pesquisador do IMDEA Networks Institute, Marco Fiore, aborda exatamente as transformações digitais e as de paradigma que possibilitaram que a IA permeasse pesquisas em campos tão diferentes.
Para se ter uma ideia, de acordo com Fiore, se a nuvem de palavras pinçadas dos principais papers publicados em 2015 apresentava como resultado termos específicos de domínio, como rede, dados móveis e roteamento, em 2024, o cenário foi outro. ‘Nesse momento, a nuvem de palavras formulada com base na observação das pesquisas desenvolvidas ao redor do mundo não se limita apenas a domínio ou rede, tendo estabelecido “aprendizagem” como o ponto central, ou seja, agora, os termos das pesquisas convertem no sentido das aplicações de IA e ML. Em quase dez anos, a comunidade foi impactada significativamente por esses dois recursos, inclusive no quesito “redes”!
Para esse cenário, a inteligência artificial e os algoritmos de machine learning proporcionam a otimização das redes, viabilizando que esses ambientes digitais acompanhem as demandas fluidas da modernidade, quais sejam:
- Aumento de dispositivos conectados;
- Crescimento dos volumes de dados;
- Exigências de baixa latência.
Neste conteúdo, vamos explorar mais essa relação entre IA e redes, segundo os pontos discutidos no webinar da ESR que mencionamos anteriormente: “A IA atende aos requisitos de rede?”, com o expert Marco Fiore.
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O que é inteligência artificial para rede?
A IA para redes refere-se ao uso de algoritmos avançados de machine learning e técnicas de inteligência artificial para gerenciar e otimizar as operações de rede. Esses algoritmos são projetados para automatizar processos, detectar anomalias, prever falhas e gerenciar o tráfego de dados em ambientes cada vez mais complexos.
Com a crescente demanda por redes de alto desempenho, a integração de IA tornou-se fundamental para garantir que as redes possam lidar com o aumento do tráfego e a necessidade de resposta em tempo real.
Quando essas tecnologias são aplicadas às redes, têm a capacidade de aprender e se adaptar com o tempo, fazendo ajustes automáticos para melhorar a eficiência e a segurança. O resultado? Menor latência, maior confiabilidade e redução de falhas.
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A IA atende aos requisitos de rede?
Apesar dos avanços, as redes ainda apresentam desafios únicos para a IA. As exigências específicas – como baixa latência, alta resiliência e gerenciamento de uma quantidade crescente de dispositivos e dados – impõem restrições que não são comuns em outros campos em que a IA é aplicada.
O aprendizado de máquina, por exemplo, é visto como uma ferramenta instrumental para automatizar a operação de redes. No entanto, para que a IA seja eficaz em ambientes de rede, é necessário um design dedicado de modelos de machine learning que possa lidar com a complexidade e o dinamismo dos ambientes digitais modernos.
Isso inclui desafios como:
- Latência – as redes exigem respostas rápidas e precisas. A IA deve ser capaz de tomar decisões em tempo real para garantir o bom funcionamento dos sistemas;
- Desempenho – o gerenciamento eficiente do tráfego e o balanceamento da carga são fundamentais para evitar congestionamentos e quedas de rede;
- Escalabilidade – com o crescimento contínuo do número de dispositivos conectados, a IA precisa ser capaz de escalar suas operações para lidar com o aumento do volume de dados e novos tipos de dispositivo.
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Conclusão
A IA tem potencial para revolucionar a operação de redes, mas atender aos requisitos específicos de latência, escalabilidade e desempenho continua sendo um desafio para as empresas.
Para saber mais sobre essas questões e ver exemplos práticos de como a IA está sendo integrada às redes modernas, recomendamos que você assista ao webinar completo da ESR. Nele, Marco Fiore apresenta uma visão aprofundada sobre como a IA pode transformar a maneira como gerenciamos e operamos redes.