Resumen:
Debido al aumento en el tráfico mundial en el campo de las redes de telecomunicaciones y a la demanda de sus recursos, actualmente las investigaciones se encaminan hacia la búsqueda de soluciones que permitan optimizar los recursos de las redes o hacer una mejor gestión de estos. Los principales problemas a los que se hacen frente actualmente son la poca capacidad de las redes, la poca flexibilidad y la falta de redes programables.
Las Redes Ópticas son ampliamente utilizadas gracias a su alta velocidad de transmisión, alta capacidad y en el caso de las Redes Ópticas Elásticas (EON, Elastic Optical Netwwork) gracias a su flexibilidad en entornos de red. Además, la integración de la informática con las redes de telecomunicaciones ha llevado a buscar soluciones basadas en Redes Definidas por Software (SDN, Software Defined Networking) y Virtualizacion de Funciones de Red (NFV, Network Function Virtualization) lo que permite centralizar la intengencia de la red para mejorar su desempeño. Analogamente esta integración también se extiende a la capa óptica obteniendo un paradigma llamado Redes Opticas Definidas por Software (SDON, Software Defined Optical Networkind), de esta manera las SDON deben brindar un transporte de datos rápido y a su vez deben adaptarse a cambios dinámicos de tráfico y topología en tiempo real, lo que genera la necesidad de implementar tecnicas de enrutamiento y asignación de espectro óptico que mejoren la Calidad del Servicio (QoS, Quality of Service).
Los métodos cognitivos y algoritmos basados en Aprendizaje Automático (ML, Machine Learning) permiten monitorear el estado de la red y brindar alternativas para brindar una gestión más eficiente de los recursos dentro de las redes de telecomunicaciones, y principalmente dentro de las redes SDON. Por estos motivos se plantea la idea de diseñar e implementar mediante simulación un método cognitivo basado en ML que permita realizar una asignación de espectro óptico dentro de una SDON Flexigrid y analizar el impacto que este mecanismo tiene sobre su desempeño.