Arquitetura integrada 5G-MEC para o processamento de aplicações de visão computacional

Abstract

O processamento de aplicações de visão computacional em dispositivos móveis é desa- fiador devido às limitações relacionadas ao consumo de bateria e poder computacional desses equipamentos para este tipo de aplicação. Embora o processamento remoto baseado em nuvem ofereça recursos computacionais abundantes, acarreta atrasos significativos que podem prejudicar aplicações críticas e com requisitos de tempo real. O offloading computacional para servidores de borda, próximos ao dispositivo final, tem sido adotado pela indústria e pela pesquisa acadêmica como forma de endereçar tais desafios. Além disso, o acesso 5G também pode beneficiar as aplicações de visão computacional, proporcionando menor latência e maior largura de banda em comparação com gerações anteriores de redes celulares. Com o aumento do número de operadoras móveis e provedores de serviços de Internet baseados no acesso 5G, torna-se de suma importância a concepção de soluções para a execução de aplicações de tempo real com a assistência da computação de borda. Adicionalmente, plataformas baseadas em código aberto para Multi-Access Edge Computing (MEC) e para o núcleo 5G podem ser implantadas para a prototipagem rápida e teste de aplicações. Este Trabalho de graduação primeiramente propõe uma solução fim a fim composta por núcleo 5G e MEC baseados em plataformas de código aberto, interoperando com uma rede de acesso sem fio baseada em rádio 5G proprietário. Em seguida, uma aplicação de visão computacional para a análise de sentimentos foi desenvolvida e integrada à plataforma 5G-MEC proposta. Por fim, é realizada uma avaliação de desempenho da solução e a comparamos com uma abordagem tradicional de processamento remoto em nuvem computacional para destacar os benefícios dessa proposta.