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Fatias de rede para aplicações com restrição de atraso em sistemas 5G requerem instalações de computação na borda da rede para garantir ultra-baixa latência no processamento de fluxos de dados gerados por dispositivos conectados, o que é desafiador com volumes maiores de dados e maiores distâncias até a borda da rede. Para enfrentar esse desafio, propomos estender fatias de rede 5G com Veículos Aéreos Não Tripulados (UAV) equipados com instalações de computação de borda de múltiplas acessos (MEC). No entanto, os elementos de computação a bordo (CE) consomem a energia da bateria do UAV, impactando assim sua duração de voo. Propomos uma estrutura onde um Controlador de Sistema (SC) pode ligar e desligar os CEs do UAV, com a possibilidade de descarregar trabalhos para outros UAVs, para maximizar uma função objetivo definida em termos de consumo de energia, perda de trabalho e atraso incorrido. A gestão dessa estrutura é alcançada por meio de aprendizado por reforço. Um modelo de Markov do sistema é introduzido para possibilitar o aprendizado por reforço e fornecer diretrizes para a seleção de parâmetros do sistema. Um caso de uso é considerado para demonstrar o ganho alcançado pela estrutura proposta e discutir resultados numéricos.
Faraci et al. (Mon,) estudaram essa questão.