{"id":20932,"date":"2023-07-05T02:00:42","date_gmt":"2023-07-05T02:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20932"},"modified":"2023-07-05T02:00:42","modified_gmt":"2023-07-05T02:00:42","slug":"imdea-networks-investiga-sobre-la-inferencia-de-aprendizaje-automatico-en-el-interruptor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20932","title":{"rendered":"IMDEA Networks investiga sobre la inferencia de aprendizaje autom\u00e1tico en el interruptor"},"content":{"rendered":"
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La ponencia \u2018Showcasing In-Switch Machine Learning Inference\u2019 (Exhibici\u00f3n de la inferencia de aprendizaje autom\u00e1tico en el interruptor) realizada por un grupo de investigaci\u00f3n de IMDEA Networks<\/a> ha recibido el premio en la categor\u00eda \u2018Best Demo Award\u2019 de la conferencia IEEE NetSoft 2023 celebrada en Madrid del 19 al 23 de junio.<\/p>\n

\"Certificado
El premio ha sido otorgado a la ponencia \u2018Showcasing In-Switch Machine Learning Inference\u2019.<\/figcaption><\/figure>\n

En el estudio<\/a> se implement\u00f3 y se valid\u00f3 la clasificaci\u00f3n de nivel de flujo en interruptores programables de producci\u00f3n. Seg\u00fan los investigadores, este estudio es un paso adelante para trasladar al hardware de red las funcionalidades de clasificaci\u00f3n que tradicionalmente se realizan en el software en el plano de control.<\/p>\n

Esto tiene ventajas en t\u00e9rminos de latencia, que se reduce de milisegundos en el plano de control a menos de 100 nanosegundos en las pruebas realizadas por los investigadores.<\/p>\n

Clasificaci\u00f3n de los flujos de red<\/h2>\n

En este art\u00edculo, se ha demostrado c\u00f3mo los modelos Random Forest se pueden implementar en conmutadores programables modernos para clasificar los flujos de tr\u00e1fico de red, es decir, secuencias completas de paquetes entre dos hosts que pertenecen al mismo intercambio, por ejemplo, una misma sesi\u00f3n de transmisi\u00f3n de v\u00eddeo o descarga de archivos.<\/p>\n

De esta forma, se ha avanzado respecto al trabajo ya realizado hasta el momento, que \u00fanicamente clasifica cada paquete por separado. De hecho, operar a nivel de flujo da acceso a nuevas funciones, como el tiempo entre llegadas entre paquetes subsiguientes del mismo flujo, que no est\u00e1n disponibles cuando solo se miran los paquetes individualmente.<\/p>\n

Asimismo, en las pruebas tambi\u00e9n se logr\u00f3 un 99% de precisi\u00f3n en el caso de uso de clasificaci\u00f3n de servicios, con una ganancia de ocho puntos porcentuales sobre las soluciones anteriores de nivel de paquete.<\/p>\n

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