Investigadores de la Universidad crean una red que aprende de sus propias decisiones

No hace tanto que el módem, al conectarse, hacía un prrrt, seguido de un boing, boing, un chillido y un relojito empezaba a marcar los segundos de conexión en pantalla. Enviar un archivo de 300 KB, como podía ser una foto para una crónica de fútbol, costaba un minuto y medio. Los móviles no incorporaban cámara de fotos, ni de vídeo, y los pocos que se conectaban a Internet lo hacían por WAP para mostrar, en pantallas en fósforo verde, o azul, o gris, la poca información que se les pedía.

El primer iPhone se vendió en julio de 2008. Desde ese momento hasta hoy, el crecimiento del consumo de datos en el mundo entero ha sido exponencial. Las redes han crecido tanto que si ahora solo tuvieran que hacerse cargo de las conexiones que realizábamos hace diez años les sobraría capacidad. Sin embargo, esto no es así. Cuando acabó 2013, los españoles ya se conectaban más a través del teléfono móvil que de los ordenadores de sobremesa. Y eso exige un mayor tráfico de datos. Por las redes sociales, por los vídeos bajo demanda, los juegos multijugador online... «Cada vez generamos más datos y necesitamos redes capaces de soportar eso», explica Rubén Mateo, director del Grupo de Investigación de Comunicaciones Ópticas de la Universidad de Valladolid. Esas redes, además de ser de alta capacidad, tienen que ser capaces de gestionar el tráfico «de una manera muy eficiente». Mateo y sus compañeros ponen un ejemplo. «No es lo mismo una llamada de voz, en la que el retardo es importante, o un juego online. Si vemos un vídeo de youtube nos daría igual esperar un segundo si se carga entero y luego podemos verlo todo seguido».

Mientras las compañías tratan de conseguir esa mayor capacidad de las redes, el grupo de la UVA ha trabajado de forma conjunta en un proyecto europeo en el otro aspecto que importa en este asunto, el de la gestión del tráfico. Es el proyecto CHRON, que quiere decir Redes Ópticas Reconfigurables Heterogéneas y Cognitivas. De todas esas siglas, a este grupo le tocó trabajar en la C, la de la cognición. La que permite, por decirlo de algún modo, que la red opere como una inteligencia artificial que pueda aprender de sus propias decisiones y actuar en consecuencia. «Que la red sea capaz de aprender y que pueda aumentar sus prestaciones con el tiempo. Igual que nosotros vamos teniendo experiencias en la vida y en función de ellas vamos tomando las decisiones futuras, la red va almacenando en la base de datos las decisiones que ha tomado y cómo le han ido, y en función de ellas va actualizándose en el futuro», explican.

Esta actuación se realiza en el núcleo de la red, donde se mueve la mayor parte del tráfico, y lo que percibiría el usuario final sería que dispone de un mayor ancho de banda. Al mismo tiempo, el operador de la red conseguiría un ahorro económico, porque sus recursos se gestionarían de una manera mucho más eficiente.

En proyectos como este, Europa exige que estén presentes las empresas que finalmente se van a beneficiar de esta tecnología. Así, además de la UVA han participado operadoras y multinacionales como Huawei (la filial alemana), Telekomunikacja Polska de Polonia, el Laboratorio de Investigación y Educación en Tecnologías de la Información de Grecia, el Center for Research and Telecommunication Experimentation for Networked Communities de Italia, el Technical University Denmark, de Dinamarca o el Centro para el Desarrollo de las Telecomunicaciones de Castilla y León. Consorcios que posibilitan que estos proyectos tengan una plasmación real una vez finalizados. Eso es vital para conocer qué es lo que buscan los potenciales clientes. Así, se encontraron con que al presentar el proyecto a un comité en el que estaban Telefónica o British Telecom, les decían que querían «un sistema autónomo pero hasta cierto punto».

Autónoma, pero no al 100%

No les interesa que la red decida todo por sí misma, sino poder introducir ciertos parámetros, o correcciones, en función de las necesidades de la operadora. «El operador puede introducir reglas. Al sistema tienes que darle un conocimiento inicial. Fijas unas reglas iniciales para empezar a operar. A medida que va operando va aprendiendo y cada vez obtiene mejores prestaciones», explican en el grupo vallisoletano.

El funcionamiento puede sonar a ciencia ficción, a la Máquina de la serie Person of Interest, al Skynet de Terminator o a ese Autómata que estrenará Antonio Banderas en breve. Sin embargo, la inteligencia artificial es algo que ya lleva tiempo en desarrollo. «Son métodos de inteligencia artificial y de aprendizaje automático, y muchos de estos métodos imitan cuestiones de la naturaleza. Algunos utilizan redes neuronales, imitan las conexiones de las neuronas del cerebro. Hay algoritmos genéticos, razonamiento basado en casos. Toma decisiones en función de la monitorización. El monitor arroja un fallo, y el sistema aprende. Le damos unos umbrales que dicen cuándo está bien o cuándo no».

El proceso, explicado, parece sencillo y a la vez tan complejo como el modo en el que los humanos toman sus propias decisiones, solo que esta vez el objetivo está tan definido como gestionar el tráfico de una red. «Tenemos unas demandas de tráfico. Hay un tráfico que debemos transmitir. Y cada parte de tráfico necesita unos requisitos. El cerebro de la red lo que tiene que hacer es ver cómo va a atender cada petición. Dentro de la red hay nodos conectados por fibra óptica y a la hora de llevar el tráfico hay que elegir cómo ir de un nodo a otro. Hay algunas rutas más cortas pero pueden ser peor opción porque están en peor estado. Tengo que decidir por dónde voy teniendo en cuenta las características que hay en ese momento y también lo que hice en el pasado. Si tomé una decisión y no me llevó a buenos resultados, si me llega una situación similar igual me interesa ir por otro lado. El cerebro de la red, basado en un sistema de monitorización, ve toda esa información y decide cómo cursarlo. Y todas esas decisiones se envían a un sistema de control, que sería el sistema nervioso del sistema, que dice cómo debe configurarse cada nodo».

La comparación con el cerebro humano no es caprichosa, como recuerdan los investigadores de la UVA. «Si pensamos en una persona, tenemos nuestros brazos, músculos, sistema nervioso y cerebro. La idea en la red sería similar. Tendríamos un cerebro que tomaría decisiones, basándose en los sentidos y sus experiencias pasadas. La idea es que la red actúe de esa manera».

Cuando sometieron al examen de los expertos su red cognitiva tuvieron un fallo que demostró que la red funcionaba. Algo falló y la red tuvo que reconfigurarse y actuar de otra manera. No formaba parte de la prueba, pero resultó clarividente. «Presentamos una serie de escenarios de uso, lo aprobaron, y cuando llegamos a la red hicimos esas pruebas delante de ellos y veíamos cómo se comportaba la red cuando, por ejemplo, cortábamos la red en un punto. Incluso cuando introducías una regla inicial falsa, por ejemplo».

El siguiente paso en este macroproyecto es que las operadoras se decidan a implementarlo para que las redes funcionen cada vez más rápido a pesar de que el tráfico aumente. Es, ahora mismo, una lucha contra el tiempo en un sector tan clave como el de las tecnologías de la información y la comunicación. «Se prevé que las redes actuales no podrán seguir absorbiendo este aumento de tráfico de datos», advierte Rubén Mateo. El que antes solucione el problema, tendrá ventaja.