News

En octubre comenzamos un nuevo proyecto conjunto con Telefónica I+D para la automatización de diagnósticos en la gestión de red. Este proyecto resulta de gran interés dadas las tecnologías que involucra, desde web scrapping hasta sistemas multi-agente manteniendo como bloque central la gestión de la incertidumbre, característica presente en todo momento en cualquier proceso de diagnóstico.

El escenario en el que se trabaja en este proyecto es el acceso de banda ancha de los usuarios finales. El objetivo del sistema es ofrecer un diagnóstico rápido a los operadores que tramitan las incidencias de los usuarios sin tener que lanzar manualmente todas las pruebas posibles. Esto acelerará considerablemente el tiempo medio de diagnóstico repercutiendo así en una mayor satisfacción del cliente de la operadora.

El resultado del proceso de diagnóstico se muestra al operador en un listado de hipótesis sobre posibles fallos que puedan estar ocurriendo en ese instante con ese usuario. Cada una de la hipótesis lleva asociada un porcentaje que representa la confianza que se tiene sobre ese fallo en concreto. Esto se obtiene gracias a las técnicas probabilísticas que se utilizan en el motor de inferencia Bayesiano que aglomera toda la información disponible del usuario y utilizando heurísticos para la gestión de los datos que se desconozcan en ese instante.

Como resultado final del proyecto, se generará un sistema que se implantará en uno de los nodos centrales de la red de soporte a los usuarios finales de "Telefónica España" localizado en Valladolid.

Título: Módulo de Razonamiento Bayesiano para una arquitectura de agente BDI. Aplicación a diagnóstico en redes FTTH.

Autor: Jesús López

Tutor: Álvaro Carrera

Lugar: B-225

Día: Viernes 30 de septiembre

Hora: 10:00 AM

Resumen. 

El presente proyecto pretende desarrollar una infraestructura de razonamiento distribuido para sistemas multiagente. En especial, el proyecto se ha centrado en el diagnóstico de fallos en redes de telecomunicación. Dada la incertidumbre durante el diagnóstico y en la distribución de los datos, en este proyecto se ha continuado un proyecto anterior que proponía el uso de redes bayesianas para gestionar dicha incertidumbre.
En este proyecto, abordamos una de sus limitaciones: la incapacidad de gestionar una única red bayesiana en redes de grandes dimensiones. Con este fin, se ha trabajado en el estudio de Redes Bayesianas Multiseccionadas, que facilitan la distribución de una red bayesiana en diversos nodos.
El proyecto ha propuesto un mecanismo de comunicación entre los nodos para mantener su coherencia, que ha sido implementado mediante un middleware de multicasting JGroups. Con el fin de validar este modelo, se ha desarrollado la aplicación al diagnóstico en un escenario FFTH, integrando el sistema de razonamiento en una plataforma multiagente que se despliega sobre un escenario FTTH simulado.

El próximo lunes (3 de octubre de 2011) se impartirá de 12:00 a 13:00 en el laboratorio B-225 una clase introductoria a MASON.

MASON es un framework de simulación multi-agente diseñado para ser la base de complejas simulaciones, y además provee funcionalidades para realizar simulaciones ligeras en caso de ser necesarias. Esta escrito completamente en Java y contiene librerías de visualización 2D y 3D de fácil manejo.

Aunque no es necesaria realizar una inscripción previa, enviar un correo a a.carrera (at) gsi.dit.upm.es para estimar la asistencia.

El próximo jueves (29 de septiembre de 2011) se impartirá de 12:00 a 13:00 en el laboratorio B-225 una clase introductoria a SCRUM.

Scrum es un marco de trabajo para la gestión y desarrollo de software basada en un proceso iterativo e incremental utilizado comúnmente en entornos basados en el desarrollo ágil de software.

Aunque no es necesaria realizar una inscripción previa, enviar un correo a a.carrera (at) gsi.dit.upm.es para estimar la asistencia.

Hola,

Este miércoles sale un reportaje del GSI en la edición nacional de ABC, en el suplemento  Voz empresarial. 

Salu2,

           Carlos A.