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A Rede Ipê é fundamental para a comunidade científica brasileira por interconectar universidades e centros de pesquisa de todo o país. Este artigo analisa algumas características da Rede Ipê e explora o uso de técnicas de
aprendizado de máquina para predição de falhas em serviços de conectividade usando dados públicos disponibilizados pela ferramenta Vialpê. O problema é abordado como uma tarefa de classificação binária utilizando redes neurais
recorrentes. Os resultados mostram que a dependabilidade do serviço de conectividade varia significativamente nos diferentes PoPs da Rede Ipê. Além disso, apesar da heterogeneidade deste serviço, os modelos de predição mostram-se promissores, apresentando boa acurácia e boa precisão em alguns cenários.
