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Soluzioni AI-driven per l'ottimizzazione dell'orchestrazione di rete
Riferimenti GUIDO MARCHETTO, ALESSIO SACCO
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-03 - COMPUTER NETWORKS GROUP - NETGROUP
Descrizione Le metodologie di gestione delle reti di calcolatori spesso non riescono a restare al passo delle esigenze dettate dall'evoluzione delle reti stesse. Nuove soluzioni richiedono sempre più automaticità e capacità di cambiare anche molto frequentemente a run-time per adattarsi ad un contesto in continua evoluzione. Al contempo, nuovi metodi di Machine Learning (ML) emergono, portando nuove opportunità di potenziale interesse in questi scenari.
Lo scopo della tesi è investigare come queste tecniche possano essere utilizzate al meglio, sia per l'automatizzazione dei processi che per definire dei metodi decisionali anche in assenza di informazioni o quando queste sono parziali.
Scadenza validita proposta 08/02/2025
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