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Este artigo propõe um framework escalável de aprendizado de grafos de interferência que utiliza uma estratégia evolutiva e uma função de hash profunda para otimizar o agendamento RTWT em redes Wi-Fi 7, resultando em maior eficiência de slots, redução de perdas de pacotes e tempos de treinamento e atribuição significativamente menores em ambientes densos e dinâmicos.
O artigo apresenta o Space-O-RAN, uma arquitetura de controle distribuído que estende os princípios do Open RAN para redes não terrestres em 6G, utilizando aplicações descentralizadas leves em satélites e coordenação hierárquica para superar limitações de computação e conectividade, permitindo operações autônomas e interoperáveis validadas por simulações baseadas na topologia da Starlink.
Este artigo apresenta o PIRATE, uma abordagem passiva que estima a latência de resposta do lado do cliente analisando pares de tráfego causal mesmo com cabeçalhos criptografados, alcançando uma precisão de 1% e permitindo que um balanceador de carga reduzisse a latência de cauda em 37%.
Este artigo apresenta um framework de simulação de hardware-fiel para redes quânticas heterogêneas, baseado no SeQUeNCe, que modela plataformas distintas como átomos de Íterbio e qubits supercondutores para analisar trade-offs de taxa e fidelidade e identificar gargalos específicos nesses sistemas.
O artigo apresenta o Chimera, um framework neuro-simbólico que mapeia aproximações de atenção linearizada e restrições simbólicas para primitivas de dataplane, permitindo inferência de tráfego em alta velocidade com garantias de confiabilidade e auditabilidade dentro das limitações de hardware de switches programáveis comerciais.
Este estudo longitudinal de 11 anos (2014-2025) demonstra que a infraestrutura física do Bitcoin é altamente resiliente a falhas aleatórias de cabos submarinos, mas vulnerável a ataques direcionados, e revela que a adoção da rede TOR, ao contrário do esperado, aumenta a resiliência do sistema ao distribuir os nós por uma geografia de retransmissores bem conectada.
Este artigo propõe uma arquitetura de referência baseada em planos e um espectro de verificação em camadas para viabilizar redes ponto a ponto agênticas, permitindo a troca segura e eficiente de capacidades e ações entre agentes autônomos locais, superando os desafios de descoberta e adversários inerentes a esse novo paradigma de colaboração.
Este estudo avalia algoritmos de Aprendizado por Reforço Offline em ambientes de telecomunicações estocásticos, concluindo que o Conservative Q-Learning oferece a maior robustez como escolha padrão, enquanto métodos baseados em sequências podem superar abordagens Bellman quando há disponibilidade de trajetórias de alto retorno.
Este artigo propõe uma abordagem de aprendizado por reforço com restrições (CDRL) para otimizar o controle de redes, garantindo a entrega de pacotes com prazos rigorosos para aplicações sensíveis à latência enquanto minimiza os custos de alocação de recursos, superando as limitações de métodos tradicionais baseados em otimização estocástica.
Este artigo demonstra que a Otimização Bayesiana e os Algoritmos Genéticos são ferramentas eficazes para otimizar a inclinação orbital e a alocação de satélites em constelações quânticas, resultando em taxas de geração de emaranhamento significativamente superiores às abordagens ingênuas para estações terrestres.
Este trabalho propõe uma metodologia unificada para comparar comutadores quânticos puramente fotônicos e equipados com memória, caracterizando suas regiões de taxa-fidelidade e identificando os regimes operacionais onde cada arquitetura é superior.
Este trabalho apresenta o Q2NS, um simulador de redes quânticas modular e extensível construído sobre o ns-3 que integra nativamente primitivas quânticas e clássicas, suporta múltiplas representações de estado quântico e demonstra superior eficiência computacional em comparação com alternativas existentes.