Avaliação do uso de Aprendizado de Máquina para Engenharia de Tráfego em Redes Cientes de Caminho - Mariano, Beatriz; Dominicini, Cristina; Paraíso, Domingos; Coelho, Eduarda; Ventorim, Daniel; Comarela, Giovanni; Martinello, Magnos (Anais do Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores (WIARC); 2026: Anais do I Workshop de Inteligência Artificial para Redes de ComputadoresDO - 10.5753/wiarc.2026.23214, 2026)
Este artigo investiga a aplicação de aprendizado de máquina supervisionado para predizer o caminho de menor latência em Redes Cientes de Caminho. Inicialmente, a análise demonstra que datasets públicos de redes tradicionais são inadequados devido a limitações estruturais e à ausência de garantias sobre os trajetos percorridos. Para suprir essa lacuna, desenvolveu-se um protótipo emulado baseado em Redes Definidas por Software (Mininet e Ryu), capaz de gerar datasets precisos de telemetria sob diversos perfis de tráfego. Embora os classificadores superem 97% de acurácia em cenários previamente conhecidos, a avaliação revela que eles tendem a memorizar a classe predominante do treinamento em vez de assimilar a regra implícita da menor latência. Esses achados evidenciam a necessidade de retreinamento contínuo em ambientes dinâmicos e estabelecem o ambiente proposto como uma ferramenta valiosa para a validação empírica de futuras soluções de roteamento inteligente.