Titulo Estágio
2025/26_N26 Predição Inteligente de Problemas de Rede com Modelos Avançados deMachine Learning
Local do Estágio
Altice Labs
Enquadramento
As redes de telecomunicações modernas exigem soluções inteligentes para antecipar e mitigar problemas que possam impactar a qualidade doserviço. No contexto do NOSSIS One, a componente de Performance Management desempenha um papel crucial na monitorização e análise demétricas operacionais, permitindo uma supervisão precisa da performance das redes móveis e de fibra.
O desafio atual reside na evolução do módulo de limiares existente, que utiliza baselines baseadas em modelos tradicionais. Pretende-se explorarmodelos mais inovadores e flexíveis, como os propostos pelo IBM TTM Granite, que oferecem um paradigma mais plugável e configurável, emcomparação com abordagens mais convencionais como LSTM (Long Short-Term Memory).
Com este estágio, propomos a exploração e prototipagem de um novo mecanismo de predição para o NOSSIS One, garantindo:
Maior precisão na deteção preditiva de falhas e degradação de serviço.
Escalabilidade para processar milhões de entidades coletadas em ciclos de 5 minutos.
Otimização do runtime para garantir alta eficiência na execução de modelos sobre grandes volumes de dados.
Objetivo
Estudar o IBM TTM Granite e outros modelos similares open-source para predição de falhas em redes de telecomunicações.
Implementar e testar um protótipo funcional integrado ao NOSSIS One.
Desenvolver uma arquitetura escalável e otimizada para suportar execução eficiente do modelo sobre grandes volumes de dados em temporeal.
Comparar o desempenho e a precisão dos novos modelos em relação ao sistema de limiares tradicional.
Identificar os requisitos técnicos e de engenharia necessários para a futura incorporação do modelo ao produto final.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Análise do estado da arte em predição de falhas de rede utilizando machine learning.
Exploração e configuração do IBM TTM Granite em um ambiente laboratorial.
Relatório Intermédio
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Desenvolvimento de um protótipo funcional, testando a integração com o NOSSIS One.
Testes de carga e benchmarking para avaliar a escalabilidade e eficiência do modelo.
Identificação de melhorias e roadmap para futura implementação da solução em produção.
Relatório Final
Condições
Integração no Programa GENIUS Investigação da Inova-Ria.
Entidade Promotora: Inova-Ria
Entidade de acolhimento: Altice Labs
Com possibilidade de integrar uma Bolsa de Investigação - Programa GENIUS - durante a realização do projeto de Dissertação - Integração numa equipa de I&D na Empresa Altice Labs .
Valor de bolsa de acordo com tabelas da FCT (ver pdf em (www.Inova-Ria.pt).
Período de realização de acordo com o enquadramento da Universidade.
• Horário: De acordo com enquadramento da Universidade
• Formato: (a combinar na entrevista)
• Meios: atribuição de um PC portátil e acessos à rede Interna da Altice Labs
• Kit de Acolhimento
• Onboarding nas equipas da Altice Labs, com atribuição de um tutor full-time
• Possibilidade de participar em todas as iniciativas de partilha de conhecimento ou de entretenimento levadas a cabo pela Altice Labs
• Possibilidade de entrada nos quadros da empresa
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt ao cc Dra Regina Maia Sacchetti (963618710).
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
Processo de Seleção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS na qual fará parte o Orientador do projeto de forma a esclarecer a temática envolvida.
Orientador
Luis Alexandre da Silva Castro
luis-a-castro@alticelabs.com 📩