El día viernes 27 de diciembre de 2024, a las 15:00 h, en el aula B01 de la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción (UNA), se llevó a cabo la defensa pública de la tesis doctoral en Ciencias de la Computación del estudiante César Francisco Bogado Martínez.

La investigación presentada, titulada «Algoritmos de Enrutamiento y Asignación de Espectro en Redes Ópticas Elásticas», corresponde al proyecto POSG17-53 financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) con recursos del Fondo de Excelencia para la Educación e Investigación (FEEI).

César Bogado, en su tesis doctoral, se trazó el objetivo de desarrollar algoritmos RSA innovadores en EON para optimizar la eficiencia en el uso del espectro óptico y mejorando la capacidad de adaptación de la red al aumento de las demandas de tráfico. Su primer objetivo fue realizar un análisis detallado de las redes ópticas elásticas (EON) para identificar los requisitos específicos que debe cumplir un algoritmo RSA diseñado para operar en este tipo de redes. Esto implica entender la arquitectura, funcionamiento y características de las EON.  Su segundo objetivo consistió en llevar a cabo una revisión exhaustiva de los trabajos de investigación existentes sobre algoritmos RSA en EON. Esta revisión permitió identificar los enfoques actuales, sus limitaciones y las oportunidades para desarrollar algoritmos más eficientes y seguros.
Gracias esto, Bogado se enfocó en el escenario de tráfico estático, donde las demandas de tráfico no cambian significativamente con el tiempo. El objetivo fue desarrollar algoritmos que puedan encontrar soluciones óptimas para asignar recursos (rutas, niveles de modulación y espectro) de manera eficiente, minimizando el uso de recursos ópticos y cumpliendo con los requisitos de las solicitudes de conexión.

Por último, abordó un caso más complejo del tráfico dinámico, donde las demandas de tráfico varían con el tiempo. El doctorando diseñó algoritmos que puedan adaptarse a estos cambios de manera eficiente, encontrando soluciones óptimas en múltiples fases para minimizar el uso de recursos y satisfacer las demandas de los usuarios.

La investigación llevada a cabo en esta tesis doctoral sienta bases para explorar diversas líneas de investigación futuras, todas orientadas a optimizar aún más el rendimiento y la eficiencia de las redes ópticas elásticas.

En primer lugar, resulta prometedor explorar el enfoque de múltiples subconjuntos de solicitudes con optimización serial aplicado al problema RBCML+SA. Esta estrategia implica descomponer el problema en subproblemas más manejables, los cuales pueden ser abordados de manera secuencial. Al dividir y conquistar el problema, se espera obtener soluciones más eficientes y escalables.

Otra vía de investigación consiste en aplicar el enfoque de múltiples caminos con optimización serial al mismo problema. En este caso, se buscará identificar múltiples rutas posibles para cada solicitud, evaluando cada ruta de manera secuencial y seleccionando la que ofrezca el mejor rendimiento. Esta técnica podría aumentar la robustez de la red y mejorar la tolerancia a fallos.

Finalmente, un objetivo natural de esta investigación sería extender los enfoques propuestos a un contexto multi-objetivo. En lugar de optimizar únicamente un objetivo, como la eficiencia espectral, se podría buscar un equilibrio entre múltiples objetivos, como la eficiencia espectral, la latencia y el costo. Esto permitiría adaptar las soluciones a las necesidades específicas de diferentes escenarios y aplicaciones.

Mesa Evaluadora:

• Presidente: Prof. Dr. Benjamín Barán (Evaluador Nacional)
• Miembros:
  • Prof. Dra. Margarita Ramona Ruiz Olazar (Evaluador Nacional, Ucom)
  • Prof. Dr. Diego Herbin Stalder Díaz (Evaluador Nacional, FIUNA)
  • Prof. Dr. José Domingo Colbes Sanabria (Evaluador Nacional, FP-UNA)
  • Prof. Dr. Enrique Javier Dávalos Giménez (Evaluador Nacional, FP-UNA)
  • Prof. Dr. Diego Pinto Roa (Evaluador Nacional, FP-UNA)

Con este acto académico, el estudiante culminó sus estudios de doctorado en Ciencias de la Computación, demostrando su capacidad para realizar investigación de impacto en el área.

Nota y fotografías: Karen Colman

San Lorenzo, 27 de diciembre del 2024