{"id":30229,"date":"2025-07-10T13:36:50","date_gmt":"2025-07-10T13:36:50","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.lacnic.net\/?p=30229"},"modified":"2025-07-22T13:06:14","modified_gmt":"2025-07-22T13:06:14","slug":"ia-operacao-de-redes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.lacnic.net\/pt-br\/ia-operacao-de-redes\/","title":{"rendered":"Quando as redes se tornam complexas demais para os humanos"},"content":{"rendered":"\n

Por Carlos Mart\u00ednez-Cagnazzo<\/a>, Gerente de Tecnologia do LACNIC<\/em><\/p>\n\n\n\n

Durante o LACNIC 43, tivemos o privil\u00e9gio de ouvir Christian Rothenberg, professor da Universidade de Campinas e l\u00edder do grupo INTRIG, que apresentou uma palestra reveladora sobre como a intelig\u00eancia artificial (IA) e o aprendizado de m\u00e1quina (ML)<\/a> est\u00e3o transformando a forma na qual gerenciamos as redes.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Christian nos prop\u00f4s um percurso pela evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica recente, desde a programabilidade das redes at\u00e9 o surgimento de modelos de intelig\u00eancia artificial que permitem automatizar tarefas que v\u00e3o al\u00e9m das capacidades humanas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um ponto central da sua apresenta\u00e7\u00e3o foi o Smartness,<\/strong> um centro de pesquisa brasileiro financiado pela FAPESP com dura\u00e7\u00e3o de 10 anos (at\u00e9 2032), que atua como uma ponte entre a academia e a ind\u00fastria. Com o apoio de empresas como a Ericsson, o objetivo do Smartness \u00e9 desenvolver conhecimento aplicado sobre redes, computa\u00e7\u00e3o em nuvem, seguran\u00e7a, IA e sustentabilidade. Esse enfoque h\u00edbrido foi algo que ele destacou como fundamental: \u201cBuscamos que nossos alunos entendam como pensa a ind\u00fastria, e n\u00e3o apenas como pesquisar\u201d, apontou.<\/p>\n\n\n\n

Uma das ideias mais impactantes da palestra foi que a rede \u00e9 hoje o primeiro sistema criado pelo ser humano que j\u00e1 n\u00e3o pode ser completamente compreendido por ele. <\/strong>Desde a variabilidade do BGP at\u00e9 a combina\u00e7\u00e3o de tecnologias como 4G, 5G, edge computing, conectividade submarina, slices e SDN, a complexidade \u00e9 tamanha que se torna imposs\u00edvel de ser abordada sem ferramentas de apoio baseadas em dados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c9 a\u00ed que entra o Machine Learning<\/strong>, n\u00e3o como uma moda, mas como uma necessidade. Christian<\/strong> mostrou como t\u00e9cnicas baseadas em dados podem detectar anomalias, prever padr\u00f5es e sugerir a\u00e7\u00f5es onde os m\u00e9todos cl\u00e1ssicos j\u00e1 n\u00e3o s\u00e3o suficientes. Entre as aplica\u00e7\u00f5es mais maduras ou promissoras que ele mencionou, destacam-se, por exemplo: a detec\u00e7\u00e3o de intrus\u00f5es e comportamentos an\u00f4malos, a classifica\u00e7\u00e3o de tr\u00e1fego conforme o tipo de aplica\u00e7\u00e3o, a engenharia de tr\u00e1fego e previs\u00e3o de congestionamento, a otimiza\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas BGP, o streaming de v\u00eddeo adaptativo, XR e VR, e o controle de congestionamento em endpoints.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Vale destacar que muitas dessas tarefas n\u00e3o s\u00e3o novas \u2014 o que \u00e9 novo \u00e9 a abordagem: aprender com os dados, em vez de tentar adivinhar por meio de regras.<\/strong><\/p>\n\n\n

Leia tamb\u00e9m:<\/div><\/div><\/div>
Como a intelig\u00eancia artificial pode contribuir para a opera\u00e7\u00e3o de redes?<\/a><\/div><\/div><\/section>\n\n\n

Uma parte que considerei especialmente valiosa foi quando ele prop\u00f4s uma forma simples de come\u00e7ar a aplicar IA em redes. N\u00e3o existe um \u00fanico aplicativo revolucion\u00e1rio (\u201ckiller app\u201d<\/em>) para IA em redes. <\/strong>\u201cO que existe, na verdade, s\u00e3o m\u00faltiplas pequenas dores operacionais<\/strong> que podem ser resolvidas se tivermos dados bem coletados e uma inten\u00e7\u00e3o clara de experimentar\u201d, sinalizou.<\/p>\n\n\n\n

Na segunda parte da sua apresenta\u00e7\u00e3o, Christian<\/strong> aprofundou no \u201ccomo\u201d por tr\u00e1s do uso da intelig\u00eancia artificial em redes. Sem transformar a explica\u00e7\u00e3o numa aula te\u00f3rica, ele detalhou com clareza as tr\u00eas grandes fam\u00edlias de t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/strong> atualmente aplicadas \u00e0 an\u00e1lise e \u00e0 gest\u00e3o de redes. Por um lado, as t\u00e9cnicas supervisionadas<\/strong> s\u00e3o aquelas em que j\u00e1 contamos com dados rotulados. Por exemplo, sabemos que certos registros correspondem a tr\u00e1fego normal e outros a eventos suspeitos. Com esses exemplos, o modelo \u201caprende\u201d a classificar novos eventos que nunca viu antes, com base em padr\u00f5es anteriores.<\/strong> Essa t\u00e9cnica \u00e9 ideal quando temos registros hist\u00f3ricos confi\u00e1veis e bem estruturados \u2014 algo que nem sempre ocorre no mundo real.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Por outro lado, existem as t\u00e9cnicas n\u00e3o supervisionadas, nas quais n\u00e3o informamos ao modelo o que ele est\u00e1 \u201cvendo\u201d: simplesmente o alimentamos com dados e esperamos que ele identifique agrupamentos ou comportamentos semelhantes (clusters).<\/strong> Isso pode permitir, por exemplo, detectar usu\u00e1rios com padr\u00f5es de consumo at\u00edpicos, fluxos de tr\u00e1fego an\u00f4malos ou segmentos de aplica\u00e7\u00f5es que merecem tratamento especial dentro da rede. Um exemplo simples que me marcou: se tivermos fluxos de rede que se repetem com determinadas caracter\u00edsticas, podemos criar grupos (vermelho, azul, verde) e redirecion\u00e1-los por caminhos diferentes, de acordo com seu perfil. \u00c9 uma forma de otimizar recursos sem interven\u00e7\u00e3o humana direta.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

<\/a>Por fim, o aprendizado por refor\u00e7o, <\/strong>no qual o sistema aprende por tentativa e erro,<\/strong> recebendo recompensas ou puni\u00e7\u00f5es conforme o resultado de suas decis\u00f5es. Christian ilustrou com um exemplo cl\u00e1ssico: uma crian\u00e7a que toca uma superf\u00edcie quente e n\u00e3o repete a a\u00e7\u00e3o. Aplicado \u00e0s redes, pode ser um agente que escolhe rotas de tr\u00e1fego, observa os resultados (congestionamento, lat\u00eancia, perda) e ajusta suas decis\u00f5es ao longo do tempo. <\/strong>O interessante \u00e9 que, quando bem treinado, esse tipo de modelo pode aprender a \u201cjogar\u201d com a rede de forma otimizada, sem nunca ter recebido instru\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas.<\/p>\n\n\n\n

Tudo come\u00e7a com os dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uma ideia que Christian repetiu com \u00eanfase \u2013 e com a qual concordo plenamente \u2013 \u00e9 que, sem bons dados, n\u00e3o h\u00e1 intelig\u00eancia poss\u00edvel.<\/strong> Esse ponto \u00e9 especialmente relevante para a nossa regi\u00e3o. Muitas redes operam sem uma pol\u00edtica clara de observabilidade e armazenamento de dados hist\u00f3ricos<\/strong>, o que limita sua capacidade futura de aplicar modelos inteligentes.<\/p>\n\n\n\n

Por outro lado, as t\u00e9cnicas apresentadas por Christian permitem enfrentar uma grande variedade de situa\u00e7\u00f5es de rede<\/strong>, desde as mais reativas at\u00e9 as mais preditivas: detec\u00e7\u00e3o de intrusos ou comportamentos an\u00f4malos, classifica\u00e7\u00e3o de tr\u00e1fego de acordo com a aplica\u00e7\u00e3o ou tipo de usu\u00e1rio, previs\u00e3o da qualidade de experi\u00eancia (QoE) em servi\u00e7os cr\u00edticos como v\u00eddeo, ou otimiza\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas de roteamento ou aloca\u00e7\u00e3o de recursos em tempo real.<\/p>\n\n\n\n

O fascinante \u00e9 que essas ferramentas j\u00e1 est\u00e3o dispon\u00edveis<\/strong>, muitas em c\u00f3digo aberto e respaldadas por comunidades acad\u00eamicas e t\u00e9cnicas. Mas elas exigem n\u00e3o apenas dados, como tamb\u00e9m uma colabora\u00e7\u00e3o estreita entre quem entende do neg\u00f3cio e quem domina as ferramentas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Na parte final de sua apresenta\u00e7\u00e3o, Christian foi<\/strong> muito claro ao mencionar que os modelos de aprendizado de m\u00e1quina t\u00eam limita\u00e7\u00f5es importantes<\/strong>, especialmente em redes. Por exemplo, ele mencionou que cada rede \u00e9 \u00fanica<\/strong> (\u201cum snowflake\u201d), portanto, os modelos nem sempre s\u00e3o transfer\u00edveis entre ambientes. Al\u00e9m disso, se os dados forem imperfeitos<\/strong>, fragmentados ou n\u00e3o tiverem um formato padronizado, o desempenho dos modelos muda ao longo do tempo<\/strong> e devem ser treinados de forma cont\u00ednua. E, por fim \u2014 e o mais importante: os resultados precisam ser interpret\u00e1veis e confi\u00e1veis<\/strong>, algo que nem sempre acontece com modelos complexos como redes neurais profundas. \u201cN\u00e3o basta que o modelo funcione: tamb\u00e9m precisamos entender por que ele tomou aquela decis\u00e3o\u201d, destacou, referindo-se \u00e0 import\u00e2ncia da transpar\u00eancia em ambientes operacionais.<\/p>\n\n\n\n

Os dois exemplos finais foram impactantes porque fecharam o ciclo entre teoria, academia e impacto real.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Primeiro, ele relatou um estudo no qual sua equipe conseguiu prever \u2014 com at\u00e9 7 segundos de anteced\u00eancia \u2014 quando uma conex\u00e3o m\u00f3vel iria se degradar e interromper a reprodu\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo. Dados da rede, posi\u00e7\u00e3o GPS e observa\u00e7\u00f5es sobre a qualidade da experi\u00eancia (QoE) foram suficientes para treinar um modelo que hoje poderia ser \u00fatil para operadoras ou at\u00e9 mesmo para plataformas de streaming.<\/p>\n\n\n\n

O segundo caso, ainda mais robusto, mostrou como conseguiram construir um Network Digital Twin<\/strong> (g\u00eameo digital de uma rede \u00f3ptica) para prever falhas suaves em amplificadores<\/strong> antes que elas ocorressem. Esse desenvolvimento n\u00e3o apenas foi publicado e patenteado, como tamb\u00e9m j\u00e1 foi incorporado por um fabricante internacional de equipamentos de rede.<\/strong> Foi o exemplo perfeito do sonho de todo pesquisador: levar a inova\u00e7\u00e3o do laborat\u00f3rio para o campo.<\/p>\n\n\n\n

O que fica claro na apresenta\u00e7\u00e3o \u2014 e que ressoa profundamente com o que vemos na regi\u00e3o \u2014 \u00e9 que a intelig\u00eancia artificial e o aprendizado de m\u00e1quina j\u00e1 n\u00e3o s\u00e3o mais op\u00e7\u00f5es futuristas nem tend\u00eancias passageiras<\/strong>: s\u00e3o ferramentas necess\u00e1rias para gerenciar redes que cresceram em complexidade a tal ponto que, em muitos casos, se tornaram imposs\u00edveis de serem administradas manualmente.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o existem solu\u00e7\u00f5es m\u00e1gicas<\/strong> \u2014 trata-se de reconhecer que, com dados adequados, colabora\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica genu\u00edna e foco nos problemas reais do neg\u00f3cio<\/strong>, \u00e9 poss\u00edvel construir solu\u00e7\u00f5es mensur\u00e1veis, escal\u00e1veis e \u00fateis.<\/p>\n\n\n\n

No LACNIC<\/a>, vemos isso diariamente: a Am\u00e9rica Latina tem potencial.<\/strong> Temos talento t\u00e9cnico, universidades atuantes, operadoras comprometidas e uma comunidade que conhece bem o seu territ\u00f3rio. O que muitas vezes falta n\u00e3o \u00e9 capacidade, mas sim pontes entre a academia e a opera\u00e7\u00e3o, entre os dados e a a\u00e7\u00e3o, entre o problema e a prova de conceito.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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