{"id":28212,"date":"2025-04-15T03:02:53","date_gmt":"2025-04-15T03:02:53","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28212"},"modified":"2025-04-15T03:02:53","modified_gmt":"2025-04-15T03:02:53","slug":"nueva-plataforma-para-el-intercambio-de-datos-entre-bancos-de-pruebas-de-redes-opticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28212","title":{"rendered":"Nueva plataforma para el intercambio de datos entre bancos de pruebas de redes \u00f3pticas"},"content":{"rendered":"
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El espacio de datos de banco de pruebas \u00f3pticas (OTDS), creado por el Instituto Nacional de Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n y las Comunicaciones (NICT<\/a>) y el Instituto Fraunhofer Heinrich-Hertz (HHI) de Alemania, es una plataforma dise\u00f1ada para acelerar el desarrollo y la prueba de modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje autom\u00e1tico para redes \u00f3pticas. Fomenta la colaboraci\u00f3n global al permitir que socios internacionales compartan y agreguen de forma segura datos de bancos de pruebas de diversos entornos, ampliando as\u00ed los l\u00edmites de la optimizaci\u00f3n y la automatizaci\u00f3n de redes.<\/p>\n

\"NICT
El NICT y el Instituto Fraunhofer Heinrich-Hertz han realizado una demostraci\u00f3n de la tecnolog\u00eda mediante un prototipo para el intercambio internacional de datos entre bancos de pruebas \u00f3pticos.<\/figcaption><\/figure>\n

La disponibilidad de los conjuntos de datos es un desaf\u00edo importante para el avance de las redes en la investigaci\u00f3n de inteligencia artificial y machine learning (ML). Los operadores y organismos reguladores suelen clasificar los datos de red, mientras que los proveedores restringen el acceso a la telemetr\u00eda de equipos espec\u00edficos. Alternativas como los datos experimentales o sint\u00e9ticos suelen generar sobreajuste y un rendimiento de generalizaci\u00f3n deficiente.<\/p>\n

En este contexto, los bancos de pruebas de redes \u00f3pticas est\u00e1n evolucionando para desempe\u00f1ar un papel crucial en la entrega de big data, as\u00ed como datos de telemetr\u00eda para eventos inusuales y anormales, como fallas de red. Estos datos son esenciales para entrenar y validar las funciones de red asistidas por IA. Sin embargo, compilar un conjunto de datos completo, especialmente para los entornos emergentes desagregados y de m\u00faltiples proveedores, sigue siendo un desaf\u00edo para un solo banco de pruebas, manteniendo al mismo tiempo la rentabilidad.<\/p>\n

Datos compartidos entre los bancos de pruebas<\/h2>\n

OTDS, basado en el conector de componentes de espacios de datos de eclipse (EDCC) y alineado con los principios de la Asociaci\u00f3n Internacional de Espacios de Datos (IDSA), proporciona un marco para que los bancos de pruebas compartan sus datos de forma segura, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de los requisitos de soberan\u00eda de datos y control de exportaciones. Esto permite a las instituciones de investigaci\u00f3n, operadores de red y proveedores intercambiar datos valiosos con controles de accesos y uso definidos, sin sacrificar el control ni incumplir las normativas.<\/p>\n

NICT y Fraunhofer HHI han demostrado con \u00e9xito la tecnolog\u00eda, creando un prototipo para el intercambio internacional de datos entre bancos de pruebas \u00f3pticos en Berl\u00edn (Alemania) y Sendai (Jap\u00f3n). Los socios realizaron una demostraci\u00f3n en vivo de esta transferencia de datos en la Universidad de Tohoku (Jap\u00f3n), con el apoyo del Ministerio del Interior y Comunicaciones (MIC) de Jap\u00f3n y el Ministerio Federal de Educaci\u00f3n e Investigaci\u00f3n (BMBF).<\/p>\n

La demostraci\u00f3n se ampli\u00f3 para validar modelos de IA\/ML para el an\u00e1lisis de fallos de red utilizando puntos de datos de diferentes bancos de pruebas. Los detalles de la demostraci\u00f3n se recopilan en el documento<\/a> \u2018Marco internacional de intercambio de datos de pruebas con caracter\u00edsticas de soberan\u00eda de datos para el empoderamiento de la IA\/ML en red\u2019.<\/p>\n

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