ALOCAÇÃO DINÂMICA E AUTOMATIZADA DE EQUIPAMENTOS DOS USUÁRIOS EM SLICES UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA MELHORIA DE QoS EM REDES OPEN RAN

OpenRAN, 5G, Alocação dinâmica e automatizada, Fatiamento de redes, Aprendizado de máquina.

A "softwarização" da rede sem fio possibilitou uma maior flexibilidade na implantação da tecnologia 5G, como também, abriu caminho para a implantação de arquiteturas de rede abertas e interoperáveis, conhecidas como Open RAN (O-RAN). No entanto, questões como a alocação de UEs (Equipamentos do Usuário) em di- ferentes tipos de slices, acabam tornando-se um desafio para o operador da rede, levando em conta os tipos de serviços oferecidos pelo 5G. Com isso, esta proposta irá desenvolver uma nova solução no cenário de redes O-RAN que faça a alocação dinâmica de UEs em slices, baseada na classificação do Identificador de QoS do 5G (5QI) do serviço utilizado pelo usuário, de forma a melhorar a QoS oferecida aos usuários na rede. Como resultado, espera-se que a aplicação possa melhorar a QoS oferecida ao usuário pela rede móvel, bem como, automatizar o processo de análise e tomada de decisão no que diz respeito a alocação de UEs em slices. Com isso, dar mais eficiência no que diz respeito a alocação de recursos da rede móvel, bem como, fomentar a pesquisa e implantações em ambientes de rede abertos.