Da Teoria à Implantação: Um Framework Metodológico para In-Network Machine Learning em Redes Programáveis - Silva, Icaro M. da; Silva, Caio Luiz L. T.; Gouveia, Thiago; Almeida, Leandro C. de (Anais do Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores (WIARC), 2026)
O aprendizado de máquina tem se consolidado como componente central em redes de computadores, e a evolução dos dispositivos programáveis viabilizou o paradigma de In-Network ML, permitindo inferências na velocidade do hardware. No entanto, a adoção prática e a materialização dessas soluções enfrentam barreiras significativas devido a restrições arquiteturais e à carência de metodologias consolidadas, resultando frequentemente em abordagens restritas a algoritmos ou hardwares específicos. Para preencher essa lacuna, este artigo propõe uma metodologia estruturada e um framework generalista para orientar a materialização de pipelines de In-Network ML. O roteiro conecta desde a preparação de dados e treinamento offline até a tradução da lógica de inferência para Tabelas compatíveis com a linguagem P4. A reprodutibilidade da proposta é demonstrada por meio de um caso de uso de classificação de tráfego utilizando uma Árvore de Decisão em um ambiente virtualizado com o switch BMv2. Os resultados evidenciam a viabilidade da implantação, com baixo overhead de recursos, como um aumento médio de apenas 7,3% no uso de CPU.