Os sistemas de comunicação, como por exemplo as redes móveis de quinta geração (5G)
têm se desenvolvido rapidamente e devido à esta evolução, o uso dos seus recursos tem se tornado
mais complexo. Assim, são necessários novos métodos para a concepção das redes e uma
das tecnologias para tal é o Encadeamento de Funções de Serviço que permite o tráfego através
de Funções de Rede Virtualizadas flexibilizando o uso dos recursos. Entretanto, há alguns
desafios para sua implementação, como por exemplo o volume de dados gerados pelas novas
aplicações. O Aprendizado por Reforço Profundo tem sido usado para resolver diversos problemas
computacionais, inclusive aqueles relacionados às redes de comunicação. Para atingir os
objetivos de otimização de recursos são necessários: a identificação e tratamento do tráfego de
rede e o seu correto roteamento pelos dispositivos. O objetivo deste trabalho é investigar como
as técnicas de Aprendizado por Reforço Profundo combinadas com a arquitetura de Encadeamento
de Funções de Serviços podem proporcionar um mecanismo eficiente de identificação e
roteamento de tráfego baseado em perfis, auxiliando os dispositivos responsáveis pelo controle
da rede a reconhecer comportamentos indesejáveis e tomar as ações necessárias. Para isto, será
proposta uma implementação prática para demonstrar como estas técnicas podem ser aplicadas