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Titulo Predição de Carga de Autenticações em um Serviço Global de Acesso Sem Fio para Dimensionamento de Recursos Subtítulo Autor SAMIRA BARROSO DOS SANTOS Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Resumo Com o aumento expressivo do número de usuários conectados em redes sem fio, a gestão desse volume de conexões se torna vital para otimizar economia e aprimorar a qualidade do serviço. Nesse contexto, este trabalho destaca a aplicação de técnicas e análises de inteligência computacional com o propósito de antecipar o crescimento da carga de usuários em um sistema global de autenticação sem fio. É importante observar que, apesar do crescente aumento na demanda por conectividade sem fio, as ferramentas atualmente disponíveis para o gerenciamento de redes Wi-Fi frequentemente apresentam deficiências. Isso inclui limitações na capacidade de prever com precisão o volume de conexões, planejar adequadamente a capacidade da rede e otimizar os recursos de autenticação. Tais deficiências muitas vezes resultam em sobrecarga dos servidores de autenticação e na degradação da qualidade do serviço. O objetivo principal desta pesquisa é identificar o momento adequado para reforçar a infraestrutura da rede e dos servidores de autenticação, com base na análise do volume de conexões ao longo de um período de tempo. Essa abordagem visa aprimorar a eficiência na gestão, no planejamento e na alocação de recursos computacionais relacionados aos servidores de autenticação. Como resultado desta investigação, temos que o modelo LSTM utilizado alcança valores de até 99\% de precisão na predição do volume de usuários autenticados em um conjunto de dados reais. Aplicado na gerência de redes, resultados também comprovam que o modelo provê a utilização eficiente dos recursos computacionais relacionados ao enlace de conexão com a Internet. Palavras-Chave Inteligência artificial, Aprendizado de Máquina, Predição de Carga de Usuários, Redes sem fio, Internet, LSTM