Almacenaje y Transmisión de Información sobre Redes Autónomas y Distribuídas -ADICT-Net Projects uri icon

type

  • National Research Project

reference

  • PID2022-142506NA-I00

date/time interval

  • September 1, 2023 - August 31, 2026

abstract

  • La reciente explosión de información está continuamente empujando los límites de las redes de comunicaciones. Los usuarios siempre
    quieren más información más rápido y con menos latencia. Durante décadas, las CPUs han doblado su velocidad cada dos años en lo
    que se conoce como la ley de Moore, pero las tecnologías de almacenamiento no han podido seguir ese paso. Los ordenadores y redes
    de comunicaciones actuales no están limiatados por la velocidad a la que se puede procesar la información, sino por la velocidad a la que
    se puede leer, mover y escribir.
    El almacenaje distribuído y codificado han demostrado ser útiles para reducir la carga sobre las redes distribuyendo la información en
    varios servidores y almacenando el contenido más popular en las caches de los usuarios. Transmisiones codificadas después permiten
    que diferentes usuarios obtengan diferente información del mismo paquete comprimido. Por desgracia, esto require que varios
    transmisores coordinen sus transmisiones para que puedan ser oídas y decodificadas por varios receptores. Esto es dificil en entornos
    inalámbricos debido a la interferencia y las condiciones cambiantes del canal.
    El objetivo de este proyecto es combinar coded caching, almacenamiento distribuído y estimación de canales inalámbricos para diseñar
    protocolos que organicen solicitudes correlacionadas de datos en redes inalámbricas. El proyecto combinará técnicas de áreas como
    Teoría de la Información, codificación y redes de comunicaciones inalámbricas para mejorar la velocidad y latencia de las redes
    modernas, como por ejemplo el internet de las cosas, redes vehiculares y Fog Computing.
    Para conseguir esto, perseguiremos dos vías en paralelo: analítica y computacional. La vía analítica buscará modelos matemáticos y
    estadísticos para los canales y solicitudes de los usuarios. Después, técnicas de optimización se usarán para disñear la mejor transmisión
    en cada situación. La vía computacional utilizará una mezcla de aprendiz

keywords

  • almacenamiento distribuído, códigos, redes inalámbricas, estimación de canal, interferencia; coded caching, wireless networks, distributed storage, channel estimation, interference