Agrupamentos em Redes IIoT Baseados em Q-Learning Resilientes à Falhas de Quebra de Enlace - Pedroso, Carlos; Fagundes, Vitor; Santos, Aldri (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A adoção da Internet das Coisas Industrial (IIoT) é fundamental aos ambientes produtivos, exigindo redes de comunicação robustas e resilientes que garantam as suas operações. À medida que as falhas de enlace ameaçam a continuidade das operações industriais, elas comprometem a qualidade do serviço e paralisam processos críticos. Este trabalho propõe o SECTIONAL, uma abordagem baseada em Q-Learning para promover a resiliência das organizações topológicas de agrupamentos em redes IIoT. Um agente é treinado online em ambiente simulado para detectar falhas e tomar decisões corretivas de forma autônoma, reorganizando a estrutura da rede diante de alterações na conectividade. O SECTIONAL visa reduzir o impacto de falhas de comunicação, melhorar a continuidade dos serviços e demonstrar a viabilidade do uso de inteligência artificial para o gerenciamento adaptativo de redes industriais. O SECTIONAL foi avaliado no NS-3 gerenciando um ambiente IIoT e obteve uma eficiência na mitigação de falhas, alcançando taxas de realocação superiores a 96% em alguns casos e mantendo a rede operacional nos cenários avaliados.