O projeto aborda a evolução das redes celulares, atualmente na quinta geração (5G), e prevê a próxima geração (6G) planejada para 2030. As redes 5G têm três principais casos de uso: acesso via banda larga móvel melhorado (eMBB), comunicações altamente confiáveis de baixa latência (URLLC), e comunicação massiva entre máquinas (mMTC). Esses casos de uso introduzem novos desafios de gerenciamento devido aos diferentes requisitos de latência, taxa de dados e perda de pacotes. Para atender a esses requisitos, tecnologias como transmissão em ondas milimétricas e fatiamento de rede foram incorporadas. No entanto, esses avanços aumentam a complexidade do gerenciamento das redes. Para enfrentar esses desafios, técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial têm sido exploradas, como em projetos anteriores da UFPA e Ericsson. Outro conceito importante é o gêmeo digital, uma réplica digital do ambiente real para testar soluções antes de implementá-las. O objetivo do projeto é avaliar e desenvolver soluções baseadas em gêmeos digitais, aprendizado de máquina e inteligência artificial para melhorar o gerenciamento das redes celulares. Isso inclui aprimorar a rede celular experimental existente, implementar um gêmeo digital de partes relevantes da rede e usar esse gêmeo digital para otimizar processos. As atividades propostas visam resolver problemas importantes para o desenvolvimento das redes 5G e 6G, além de avançar as técnicas de aprendizado de máquina e a geração de dados para treinamento de modelos.