Analysis of Network Performance over Deep Reinforcement Learning Control Loops for Industry 4.0 - Bernardo, Guilherme T. T.; Miranda Jr., Gilson; Macedo, Daniel F. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2022: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2022)
Dentre os três principais casos de uso das redes 5G está a comunicação ultra-confiável de baixa latência, que inclui a operação remota para a Indústria 4.0. Nesse tipo de aplicação, robôs autônomos são capazes de operar sem intervenção humana, guiados por sistemas de inteligência artificial executados em nuvem. Este artigo investiga dois diferentes aspectos: (i) a performance de um modelo pré-treinado em condições de rede ideais; e (ii) como variações de desempenho da rede influenciam o desempenho dos modelos no ambiente. Os resultados mostram a influência de diferentes condições de qualidade da rede no desempenho do agente, assim como o benefício de utilizar agentes pré-treinados em condições ideais.