O acesso massivo de dispositivos para Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things) é um dos principais serviços das redes móveis 5G e 6G via suporte de comunicações massivas do tipo máquina (mMTC, do inglês Massive Machine-Type Communications).
Um dos principais problemas no suporte de mMTC é a colisão de transmissões no acesso à rede, que diminui a capacidade da mesma, a qualidade de serviço e os ganhos para as operadoras de rede.
A dissertação de mestrado intitulada “Mecanismos para melhoria do desempenho do procedimento de acesso aleatório para mMTC em redes IoT celulares”, do aluno Giancarlo Maldonado Cardenas, orientada pelo Prof. Nelson Fonseca e coorientada pelo Prof. Carlos Astudillo, visa desenvolver algoritmos para detecção de colisões no acesso à rede baseados em aprendizado de máquina. As técnicas propostas detectam a presença de colisões com alta acurácia, aumentando significativamente o número de dispositivos IoT que podem acessar simultaneamente à rede.
O aluno é pesquisador no Laboratório de Rede de Computadores (LRC).
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