Con técnicas de aprendizaje de máquina y análisis de datos, extraídos de las redes de telecomunicaciones ópticas, se podrán predecir eventos que pueden llegar a afectar gravemente las redes de datos.

MANIZALES, 03 de abril de 2017 — Agencia de Noticias UN-

Las redes de datos se entienden como la infraestructura física que permite la transmisión de información a través de, por ejemplo, fibra óptica.

La predicción de eventos en las redes de telecomunicaciones tiene dos ventajas: la primera permite detectar daños en la infraestructura o ataques externos a la misma red (como la irrupción de hakers), lo que implica salir avante de ellos.

La segunda ventaja consiste en predecir grandes demandas repentinas de información y de datos por parte de los usuarios de la red, lo que permite preparar la red por adelantado garantizando un mayor rendimiento y un mejor servicio.

Como consecuencia directa, es muy importante mencionar que la predicción de eventos y la preparación temprana por parte de la red, habilitando o deshabilitando subsistemas de acuerdo con la demanda, permitirá el ahorro energético.

Así lo estableció Neil Guerrero González, profesor de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.) Sede Manizales, quién representó a la Institución en el Comité Científico del mayor congreso de comunicaciones ópticas conocido como OFC (Optical Fiber Conference), realizado entre el 19 y el 23 de marzo en Los Ángeles, Estados Unidos.

De acuerdo con el docente “optimizar los recursos de infraestructura usados dentro de la red de telecomunicaciones y disminuir el consumo energético aunado a la utilización de las redes ópticas son algunas de las principales mejoras en la red de telecomunicaciones”.

El investigador también se refirió a la mejora en la transmisión de datos a velocidades superiores a 100 gigabits por segundo, utilizando tecnologías basadas en la modulación directa, que están siendo empleadas para dar soporte a centros de datos, como por ejemplo los usados por Google.

La otra tendencia tiene que ver con la implementación de modulación y codificación avanzadas, como formatos multidimensionales y mapeado no uniforme de bits y símbolos dependiendo de la calidad del canal de transmisión.

Impulso en la U.N.

Cabe destacar que la U.N. Sede Manizales, en cabeza del docente Neil, y en conjunto con los científicos Sethumadhavan Chandrasekhar, de Nokia Bell Labs (USA) y Massimo Tornatore, del Politecnico di Milano (Italia) hicieron parte de la planeación y organización de la sesión de conferencias orientadas al estudio de la integración de la inteligencia artificial en el diseño de las redes de las telecomunicaciones ópticas durante el congreso.

El experto en telecomunicaciones se refirió a las fortalezas que posee la Universidad para implementar estas tecnologías en su red de datos, dado que cuenta con capacidades como procesamiento de señales, construcción de algoritmos (software) y reconocimiento de patrones dentro de los grupos de investigación del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación.

De acuerdo con el investigador “uno de los puntos sobre los cuáles podremos explorar con los estudiantes es el diseño y la implementación de rutinas de enrutamiento inteligente de datos a nivel de redes”.