La FPUNA participó de la conferencia sobre ciencia interdisciplinaria computacional en EEUU
Investigadores de la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción, presentaron el artículo científico “Estimación de QoE en redes móviles utilizando Machine Learning” (Estimación de QoE en redes móviles utilizando Machine Learning), en la Conference of Computational Interdisciplinary Science, realizada en el Georgia Tech - School of Physics, de la ciudad de Atlanta, Estados Unidos. La presentación estuvo a cargo del Prof. Dr. Diego Pinto Roa y el universitario Guillermo Osorio.
Esta conferencia, llevada a cabo del 19 al 22 de marzo por la Asociación Panamericana de Ciencias Interdisciplinarias Computacionales (PACIS), tuvo como objetivo reunir a investigadores y estudiantes que trabajan en áreas de la ciencia utilizando la computación científica. En el marco de la conferencia, el docente investigador Diego Pinto, interactuó con numerosos colegas del área de Ciencias de Computación y mantuvo reuniones de trabajo con el Prof. Dr. Haroldo F. de Campos, quien forma parte del comité.
La calidad de la experiencia (QoE) se puede definir como el nivel general de aceptabilidad de una aplicación o servicio, tal como lo percibe el usuario final. La percepción de la QoE del usuario móvil desempeña un papel clave en el negocio de los operadores de telecomunicaciones.
El trabajo presentado se centró en diseñar un modelo capaz de predecir la QoE del usuario final utilizando una serie de enfoques de aprendizaje automático, basados en métricas de calidad de servicio (QoS) de diferentes fuentes como el dispositivo móvil, la red móvil y también métricas subjetivas dado por el usuario (encuestas QoE y Mood) en una configuración de la vida real.
Como parte de esta investigación, se ha desarrollado una aplicación para Android, una plataforma de recolección de métricas, un sistema para el procesamiento de datos y el análisis semiautomático de métricas. Los resultados experimentales muestran que, al ensamblar un modelo combinado de algoritmos con el mejor desempeño individual observado, se pueden lograr mejoras en el desempeño general de la predicción.
En ese contexto, se realizó el diseño, desarrollo e implementación de:
a) Una aplicación móvil, para la plataforma Android, para la recopilación de parámetros de red y dispositivo de usuario, y el rendimiento de pruebas subjetivas para la evaluación de la QoE;
b) Una plataforma para recopilar, analizar y clasificar el tráfico de datos en una red móvil y;
c) Utilizando técnicas de aprendizaje automático, se estima la QoE mediante modelos de correlación de los diversos parámetros que influyen en la red y el nivel del dispositivo.
La metodología de solución propuesta se resume en el siguiente esquema:
El artículo presentado forma parte del proyecto “Monitoreo de Dispositivos Móviles y Descarga de Datos en Redes Colaborativas – MOSAICPy” financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), y desarrollado por el equipo de investigadores conformado por el Prof. Dr. García Torres como asesor externo; por los profesores Dr. Carlos Núñez Castillo como Investigador Principal, Dr. Diego Pinto Roa como Gerente de Proyecto e Investigador Asociado, y como Investigadoras Asociadas la Prof. M.Sc. Ing. María Elena García, la Ing. Brenda Quiñonez, y completando el equipo de trabajo los estudiantes de la carrera de Ingeniería en Informática Guillermo Osorio y Jorge Mesquita.
