UAV-ENABLE CYBER-PHYSICAL SUSTEMS IN INTELLIGENT WORK MACHINES AND BEYOND 5G APPLICATIONS
Sistemas Ciberfísicos, Tomada de Decisão Coletiva, Máquinas de Trabalho Inteligentes, UAVs, SAGINs
Esta pesquisa visa explorar os conceitos de Sistemas Ciberfísicos (CPS, ou Cyber-Physical Systems) e métodos de Tomada de Decisão Coletiva (CDM, ou Collective Decision-Making) para otimizar a alocação de recursos, dados e energia em redes Beyond 5G (B5G) utilizando Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs, ou Unmanned Aerial Vehicles). Os UAVs surgiram como componentes cruciais nas redes de comunicação modernas, particularmente dentro do paradigma da Internet das Coisas Voadores (IoFT, Internet of Flying Things). Os UAVs, devido à sua mobilidade e adaptabilidade, estão cada vez mais integrados com redes B5G e 6G para aprimorar a cobertura da rede e atender à crescente demanda por recursos de equipamentos de usuário (UE), especialmente em cenários de emergência e operações remotas. Apesar da literatura já existente sobre a implantação de UAVs nos contextos de 5G e B5G, há uma lacuna significativa na pesquisa que foca na gestão de recursos baseada em CPS para redes de UAVs em sistemas B5G. Este estudo busca preencher essa lacuna investigando como os UAVs, como agentes dentro de um CPS, podem ser otimizados para equilibrar a eficiência global da rede com as demandas individuais dos usuários. A pesquisa abordará três questões centrais: A organização de múltiplos UAVs em um sistema descentralizado para atender demandas extremas de cobertura, como emergências e terrenos inacessíveis; A possibilidade de novas Redes Integradas Espaço-Ar-Terra (SAGINs, ou Space-Air-Ground Integrated Networks) como habilitadoras de operação de Máquinas de Trabalho Inteligentes (IWMs, ou Intelligent Work Machines); E a eficácia da alocação de recursos baseada em CPS em comparação com outros métodos existentes. As hipóteses postas sugerem que o uso de uma ferramenta de CDM como o Planejamento Econômico Iterativo e Seleções Otimizadas (I-EPOS, ou Iterative Economic Planning and Optimized Selections) permitirá que os UAVs priorizem os UEs com maiores demandas enquanto mantêm a eficiência geral da rede. O estudo antecipa que, apesar da complexidade inerente à otimização do posicionamento dos UAVs em tal arquitetura heterogênea de rede, resultados satisfatórios podem ser alcançados com custos computacionais relativamente baixos em sistemas descentralizados. Além disso, espera-se que a natureza cooperativa dos CPSs e do I-EPOS ofereça resultados superiores centrados no usuário enquanto garante a otimização global, potencialmente oferecendo novos insights para planejadores de redes em sistemas de futuras gerações. Assim, este estudo visa a integração de paradigmas CPS em redes B5G com UAVs, abordando tanto desafios práticos quanto teóricos na área.