Um Modelo de IA para Predição De Vazão De Rede considerando as Características da Janela de Congestionamento do TCP - Portela, Ariel Lima De Carvalho; Gomes, Rafael Lopes (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A predição de desempenho é essencial para o gerenciamento proativo de redes, sendo a predição de vazão crucial para a antecipação de gargalos. Visto que algoritmos de controle de congestionamento, como TCP Cubic e TCP BBR, impõem dinâmicas distintas ao tráfego, suas características influenciam diretamente a precisão dos modelos preditivos. Este trabalho apresenta a dissertação que propõe uma abordagem de predição de vazão utilizando redes neurais de aprendizado profundo, considerando explicitamente o algoritmo TCP aplicado e seu comportamento estatístico. Experimentos realizados com dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) avaliam o impacto do controle de congestionamento no processo preditivo. Os resultados reforçam a necessidade de alinhar modelos preditivos às especificidades do protocolo de transporte e do ambiente de rede para otimizar decisões operacionais.