Compartilhar recursos de rede é fundamental para oferecer conectividade personalizada para as aplicações do futuro. Uma técnica que recebeu significativos esforços no contexto do 5G é o fatiamento de rede. Encontra-se no estado da arte técnicas de fatiamento em domínios privados, como em data centers ou segmentos especializados da rede. Mas, persistem desafios como a separação dos planos dados e controle nestas fatias, sobretudo o comportamento perpassando em múltiplos domínios. Uma fatia de rede deve sustentar a conectividade e os parâmetros do acordo do nível de serviço mesmo sob condições adversas. Incluem como desafios a especificação e monitoramento de parâmetros que subsidiem mecanismos baseados em Inteligência Artificial (IA) a atuarem em tempo sobre as fatias de rede, a fim deque se comportem de forma autônoma. Emerge também como desafio a necessidade de investigação de tecnologias e métodos para sua gestão sobre múltiplos domínios. O presente projeto objetiva pesquisar, projetar e experimentar uma arquitetura para a gestão inteligente de fatias redes autônomas implantadas em múltiplos domínios utilizando técnicas de IA e computação autônoma. Esta arquitetura utilizará técnicas de monitoramento capazes de aferir métricas em diferentes domínios e convergi-las de forma que as fatias de rede entre operadoras e seus segmentos internos sejam mantidas autonomamente e sejam configuradas, otimizadas e curadas sem intervenção humana. Para isto vislumbra-se a integração de métodos aceitos pela comunidade como o framework NASOR e a arquitetura SONAr como base para o gerenciamento de fatias de rede autônomas entre múltiplos domínios. Utilizando três frentes de investigação com foco em IA, monitoramento e gestão de fatias de rede e uma abordagem experimental, o projeto vai partir de componentes de software já existentes, e incorporar novos métodos e técnicas desenvolvidos nestas frentes de investigação, contribuindo para avanços nesta área estratégica do conhecimento.