Recent Advances in Machine Learning for Network Automation in the O-RAN

© 2023 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY), https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/The evolution of network technologies has witnessed a paradigm shift toward open and intelligent networks, with the Open Radio Access Network (O-RAN) architecture emerging as a promising solution. O-RAN introduces disaggregation and virtualization, enabling network operators to deploy multi-vendor and interoperable solutions. However, managing and automating the complex O-RAN ecosystem presents numerous challenges. To address this, machine learning (ML) techniques have gained considerable attention in recent years, offering promising avenues for network automation in O-RAN. This paper presents a comprehensive survey of the current research efforts on network automation using ML in O-RAN. We begin by providing an overview of the O-RAN architecture and its key components, highlighting the need for automation. Subsequently, we delve into O-RAN support for ML techniques. The survey then explores challenges in network automation using ML within the O-RAN environment, followed by the existing research studies discussing application of ML algorithms and frameworks for network automation in O-RAN. The survey further discusses the research opportunities by identifying important aspects where ML techniques can benefit.Peer reviewe

Avaliação e gestão do risco ambiental de fármacos

Trabalho Final de Mestrado Integrado, Ciências Farmacêuticas, Universidade de Lisboa, Faculdade de Farmácia, 2015O impacto ambiental dos fármacos é um tema actual e premente. As mais variadas amostras demonstram a presença de fármacos nas águas superficiais, águas subterrâneas, águas para consumo, solos agrícolas e nos seres vivos. Por estes motivos é necessário investigar, conhecer e avaliar a extensão deste problema. Neste trabalho foi elaborada uma revisão quanto à origem dos fármacos no ambiente, o que lhes acontece nas estações de tratamento de águas residuais e no ambiente ao nível do compartimento aquático, terrestre e biota. A legislação europeia relativamente à avaliação de risco ambiental(ERA) também foi abordada exemplificando mais especificamente a situação dos psicofármacos. A relevância desta classe de fármacos prende-se com o nível elevado de incidência de doenças do foro psiquiátrico e o consequente elevado consumo de psicofármacos. Por esta razão aplica- se a metodologia da ERA em 6 psicofármacos: paroxetina, clomipramina, citalopram, mianserina, alprazolam e lorazepam. Conclui-se que 2 destes fármacos, citalopram e mianserina, apresentam um risco aquático potencial e ainda possíveis outros riscos (terrestres e não só) no caso da mianserina dadas as suas características. Portanto são necessários mais estudos nesta área para melhor compreender o impacto especifico dos psicofármacos no ambiente. São por fim sugeridas algumas alternativas para minimizar este problema nomeadamente com a implementação de novas tecnologias e novos processos nas ETAR e alterando hábitos de prescrição e consumo de medicamentos por forma a minimizar a exposição do ambiente aos fármacos

Recent Advances in Machine Learning for Network Automation in the O-RAN

The evolution of network technologies has witnessed a paradigm shift toward open and intelligent networks, with the Open Radio Access Network (O-RAN) architecture emerging as a promising solution. O-RAN introduces disaggregation and virtualization, enabling network operators to deploy multi-vendor and interoperable solutions. However, managing and automating the complex O-RAN ecosystem presents numerous challenges. To address this, machine learning (ML) techniques have gained considerable attention in recent years, offering promising avenues for network automation in O-RAN. This paper presents a comprehensive survey of the current research efforts on network automation usingML in O-RAN.We begin by providing an overview of the O-RAN architecture and its key components, highlighting the need for automation. Subsequently, we delve into O-RAN support forML techniques. The survey then explores challenges in network automation usingML within the O-RAN environment, followed by the existing research studies discussing application of ML algorithms and frameworks for network automation in O-RAN. The survey further discusses the research opportunities by identifying important aspects whereML techniques can benefit