Sobre o uso de modelos de linguagem na descoberta automática de algoritmos de planejamento de capacidade na nuvem

Descrição

Este projeto investiga o uso de AI-Driven Research for Systems (ADRS) para a descoberta automática de algoritmos aplicados à otimização de custos em ambientes de computação na nuvem. O foco do estudo é o problema de aquisição de contratos de longo prazo, no qual decisões inadequadas podem resultar em custos significativamente superiores ao mínimo possível e a compra perfeita é impossível, pois seria necessário ter o conhecimento da demanda futura. A pesquisa utilizará modelos de linguagem de grande porte (LLMs) integrados a ciclos automatizados de geração, avaliação e refinamento de estratégias, com o objetivo de produzir algoritmos capazes de minimizar de forma consistente o custo total de infraestrutura. Para avaliação das estratégias, serão utilizados dados históricos de consumo de recursos computacionais e um modelo de otimização previamente desenvolvido, empregado como referência para avaliação da qualidade das soluções encontradas. As estratégias geradas serão avaliadas por meio de simulações históricas com dados reais de produção, de um grande cliente de um provedor de computação na nuvem, coletados de 2019 a 2025, e cenários sintéticos, considerando sua proximidade em relação ao custo ótimo. Espera-se que o projeto contribua tanto para a redução de custos em ambientes IaaS quanto para o avanço de metodologias de AI-Driven Research for Systems voltadas à descoberta automática de algoritmos para problemas reais de otimização.