Classificação de tráfego em redes móveis inteligentes usando abordagem de aprendizado de máquina

Diversos recentes trabalhos têm demonstrado a contribuição que a inteligência artificial tem trazido para a construção de redes inteligentes. Neste trabalho, utilizamos um modelo de aprendizado de máquina para classificar os tráfegos ultra reliable and low latency communication, enhanced mobile broadband e machine-type communications de uma rede móvel a partir das métricas operacionais obtidas junto aos user equipments, em cenários de proximidade, com e sem mobilidade. A acurácia é usada como medida de desempenho, tendo atingido resultados superiores a 97%. Discutimos a possibilidade de implantação deste classificador de tráfego como um rApp, operando no non real-time RAN intelligent controller, previsto em redes Open RAN e que operam em loops de controle superior a 1 segundo.