Cátedra de excelencia UC3M-Banco Santander se une a IMDEA Networks como investigador visitante

El Prof. Dr. Roberto Battiti ha recibido el eminente nombramiento de Cátedra de Excelencia por la Universidad Carlos III de Madrid, con el patrocinio del Banco Santander. Se unirá a IMDEA Networks Institute como Visiting Professor durante su semestre en Madrid.

La Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha anunciado que el Dr. Roberto Battiti, catedrático de ciencias de la computación y director de LION*, un laboratorio de investigación sobre el aprendizaje automático y la optimización inteligente, de la Universidad de Trento (Italia), es el receptor de una Cátedra de Excelencia UC3M-Santander para un periodo de 6 meses a partir de septiembre 2016. El programa de Cátedras de Excelencia, que cuenta con el apoyo económico del Banco Santander, tiene como objetivo impulsar el perfil de investigación de la UC3M a nivel mundial a través de la incorporación de catedráticos distinguidos internacionalmente en todas las disciplinas. Dr. Battiti también se ha unido a IMDEA Networks Institute en calidad de Visiting Professor.

Haciendo gala de su reconocido prestigio como científico de redes, Dr. Battiti ha esbozado un ambicioso plan de investigación durante su estancia. La primera dirección que adoptará su trabajo consiste en explorar métodos de optimización y aprendizaje automático para su posible aplicación en la optimización “cross-layer” de la red de comunicaciones global. Con el objetivo de identificar áreas específicas de investigación en esta área, el Dr. Battiti trabajará en colaboración con expertos en redes de la UC3M e IMDEA Networks, teniendo en cuenta sus resultados de investigación más recientes así como los de la comunidad telemática en su conjunto.

El Dr. Battiti ha detallado los pasos en los que se estructurará esta investigación. En primer lugar, se utiliza el aprendizaje automático sobre datos de uso relacionados con la demanda, el consumo de energía y la calidad de servicio en distintas condiciones. Esto es fundamental para el desarrollo de modelos dinámicos. En segundo lugar, una vez estén disponibles los primeros modelos, un proceso de optimización rápida puede actuar sobre los mismos, por ejemplo, para trasladar la capacidad de la red de acceso/retorno (fronthaul/backhaul) a un enlace diferente en caso de que la situación actual lo requiera. Por último, después de inicializar, el aprendizaje de la máquina junto con el proceso de optimización se ejecutan de forma continua, de manera que los modelos dinámicos pueden actualizarse para reflejar la situación actual de la red y los sistemas automatizados de reasignación pueden mejorar las medidas generales de calidad. La capacidad de reconfiguración dinámica debe ocurrir en tiempo real, con el objetivo de mejorar las medidas críticas, la eficiencia energética y la calidad del servicio.

Como parte de este trabajo, el Dr. Battiti será mentor de uno de los estudiantes de doctorado de IMDEA Networks (Nuria Molner) en su trabajo sobre la optimización de una red integrada de acceso/retorno para tráfico en tiempo real. La naturaleza esencialmente colaborativa de la labor investigadora lo llevará a interactuar con estudiantes e investigadores para analizar posibles iniciativas de innovación y startups. Tiene la esperanza de que algunas de ellas puedan llegar a concretarse.

Dr. Battiti es conocido por su destacada trayectoria de publicaciones, sus influyentes resultados de investigación y su dedicación al servicio de la ciencia. La Cátedra de Excelencia lo ha distinguido por su éxito en la promoción de la investigación sobre la ciencia de redes y por su dedicación a la organización de iniciativas de investigación en el área de la optimización de búsqueda reactiva (RSO) y la heurística del aprendizaje y la optimización inteligente (LION).

El Dr. Battiti sigue los pasos de más de 100 destacados académicos beneficiarios del programa de la UC3M, 8 de las cuales también se han unido a IMDEA Networks como investigadores visitantes. Estas colaboraciones han contribuido en gran medida al fortalecimiento de los lazos internacionales del Instituto, al establecimiento de alianzas estables, al intercambio de experiencias de investigación y a la mejora mutua de conocimientos y capacidades científico-técnicas.

 

Más información:

LION es un acrónimo del inglés ‘machine Learning and Intelligent OptimizatioN’, aprendizaje automático y optimización inteligente para análisis prescriptivos.

 

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