Hoy en día, las tendencias de investigación confirman claramente el hecho de que las tecnologías de aprendizaje automático abren nuevas oportunidades en diversos entornos informáticos, como Internet de las cosas, móviles y empresariales. Lamentablemente, los esfuerzos previos rara vez se centraron en el diseño de pilas de entrada/salida a nivel de sistema (por ejemplo, caché de página, sistema de archivos, entrada/salida de bloque y dispositivos de almacenamiento). En este artículo, proponemos un nuevo algoritmo de reemplazo de página, llamado , que incorpora algoritmos de redes neuronales de perceptrón de una sola capa para habilitar un . Además, emplea que consideran las características de los medios de almacenamiento subyacentes (por ejemplo, costos asimétricos de lectura y escritura y patrones eficientes de escritura). Para la evaluación, implementamos un prototipo de basado en simulación impulsada por trazas y lo comparamos con los cuatro algoritmos de reemplazo tradicionales y un algoritmo amigable con flash. Nuestros resultados experimentales en entornos impulsados por trazas confirman claramente que puede mejorar la proporción de aciertos en hasta un 72% y reducir el tiempo transcurrido en hasta 2.16 veces en comparación con los algoritmos de reemplazo menos utilizados.