Aplicação de modelos de aprendizado de máquina para predição de QoE em serviços multimídia com KPIs de rede e nuvem

domain Campus:

CNAT

date_range Data inicial:

03/05/2023

date_range Data final:

03/01/2024

supervisor_account Coordenação:

Felipe Sampaio Dantas da Silva felipe.dantas@ifrn.edu.br

É esperado que as técnicas de inteligência artificial estejam cada vez mais presentes nos futuros sistemas de comunicação, de modo a abranger vários de seus domínios. Com isso, é possível prover suporte às evoluções no desenvolvimento de aplicações para os usuários finais. Em especial, serviços de multimídia como vídeo sob demanda e ao-vivo, assim como as técnicas de realidade virtual e aumentada, se beneficiarão da evolução na inteligência nas telecomunicações. Para isso, é necessário, entre outros aspectos, considerar indicadores de satisfação do usuário em diversos processos de tomada de decisão no uso dos recursos da rede para satisfazer os acordos de serviço. Considerando a inviabilidade na obtenção desses indicadores em tempo real, é possível estabelecer relacionamentos com estatísticas de performance da rede e servidores. Dessa forma, este projeto busca empregar aprendizado de máquina para predizer fatores de qualidade de experiência dos clientes em função dos níveis de desempenho dos elementos de intercomunicação digital.