Een van de fundamentele uitdagingen van de Internet architectuur zijn de schaalbaarheid en de kwaliteit (stretch, convergentie, en stabiliteit) van het inter-domein routeringssysteem. Om dit op te lossen moeten verschillende dimensies globaal bekeken worden: 1) de groei in afmeting van de routeringstabel, hetgeen het gevolg is van een groter aantal routeringsvermeldingen, 2) de veranderingen in het routeringssysteem, gekarakteriseerd door de uitwisseling van routeringsinformatie ten gevolge van veranderingen in topologie of in beleid en beheer. Beide dimensies vergroten de geheugenvereisten, evenals de verwerkingscapaciteit van de routeringsengines.



De algemene doelstelling van dit project is het ontwikkelen, het valideren en het evalueren d.m.v. experimenten, van een cognitief routeringssysteem en –component dat geavanceerde machine learning en routeringstechnieken combineert, om zo efficiënt de hierboven beschreven Internet routeringsproblemen te adresseren.