Análise de Desempenho do Overhead Computacional de xApps Baseadas em Aprendizado por Reforço em Open-RAN - Gonçalves, Robert V. O.; Stancanelli, Elvis M. G.; Coutinho, Emanuel F.; S. Filho, Francisco Helder C. dos (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2026: Anais do XXV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2026)
A arquitetura Open Radio Access Network (Open-RAN) viabiliza a execução de aplicações inteligentes (xApps) no Near-Real-Time RAN Intelligent Controller (Near-RT RIC), propiciando a integração de técnicas de Aprendizado por Reforço Profundo (DRL) para a automação do controle da RAN. Este trabalho apresenta uma análise de desempenho do overhead computacional de xApps baseadas em DRL, comparando os algoritmos Deep Q-Network (DQN) e Proximal Policy Optimization (PPO) com uma política baseline. As simulações foram realizadas em um ambiente Open-RAN baseado no Blueprint Nori v1, considerando perfis de serviço eMBB e URLLC e diferentes níveis de carga computacional artificial. Os resultados indicam aumento consistente do tempo de decisão com a elevação da carga computacional avaliada, sendo mais elevado para algoritmos baseados em DRL, mas permanecendo compatível com os requisitos temporais do Near-RT RIC.