Que hacemos?

Estudiamos modelos específicos de IA aplicados a problemas de red como la previsión del tráfico móvil y la asignación de recursos, y desarrollamos herramientas que aumentan la comprensión de la lógica de los modelos correspondientes y su solidez. Nos esforzamos por garantizar que las explicaciones sean comprensibles y procesables, es decir, que los expertos en redes puedan relacionar la semántica de las explicaciones con su conocimiento experto y que el conocimiento de las explicaciones pueda ser capitalizado por rutinas y algoritmos para optimizaciones posteriores. Ejemplos de este tipo de herramientas sonDeExp, EXPLORA, and AIChronoLens.

NEWS

• • ★ Nov – 24. Claudio se une al TPC de ACM CoNEXT 2025
  • ★ Sep – 24. ACM ha evaluado el conjunto de datos y codigo de nuestro estudio sobre el 5G como available and functional!
  • ★ Aug – 24. Claudio se une al TPC de IEEE INFOCOM 2025
  • ★ Jun – 24. Nuestro estudio del 5G en diferentes países es aceptado ACM SIGCOMM (enhorabuena Ross, Eman, Jason, Lilian, Faaiq, Wei, Joerg, Feng and Zhi-li)
  • ★ Apr – 24. AIChronoLens recibe el premio a la mejor articulo en IEEE INFOCOM 2024! Enhorabuena al equipo por este impresionante logro!
  • ★ Mar – 24. Claudio presentará una ponencia sobre IA explicable para redes móviles 6G en Applied Machine Learning Days en EPFL en Losana.
  • ★ Jan – 24. Abhishek se incorpora como estudiante de doctorado en el marco del proyecto nacional bRAIN. Bienvenido!
  • ★ Dec – 23. SAFE fue todo un éxito: más de 15 asistentes contribuyeron a un fructífero debate sobre temas de explicabilidad, seguridad y robustez de la IA.
  • ★ Dec – 23. Dos papers aceptados a IEEE INFOCOM 2024! Uno presenta AIChronoLens, una nueva herramienta para explicar modelos de IA aplicados a series temporales (enhorabuena Eloy, Pablo, Hossein, Marco y Joerg). El segundo presenta un estudio sobre la itinerancia con 5G basado en una campaña de medición de datos en España, Francia, Alemania e Italia. (enhorabuena Ross, Eman, Jason, Daqing, Yiling, Feng, Joerg y Zhi-li).
  • ★ Dec – 23. MohammadErfan se incorpora como ingeniero de investigación en el marco del proyecto nacional bRAIN. Bienvenido!
  • ★ Nov – 23. Artifact available & functional & reproduced! ACM ha evaluado el conjunto de codigo y datos de EXPLORA y ha premiado nuestro trabajo con todos los badges de reproducibilidad.
  • ★ Nov – 23. ¡Artículo aceptado en ACM CoNEXT! Presentaremos nuestro trabajo EXPLORA, una herramienta que genera explicaciones para entender y controlar la lógica de agentes de Deep Reinforcement Learning aplicados al network slicing en sistemas Open RAN. Trabajo realizado en colaboración con Leonardo Bonati, Salvatore D’Oro, Michele Polese y Tommaso Melodia de Northeastern University y Joerg Widmer de IMDEA.
  • ★ Oct – 23. Hemos recibido el Best Paper Runner-Up at ACM WiNTECH para nuestro trabajo que pone a disposición del público un conjunto de datos único de información de control de LTE a nivel de milisegundos, la granularidad del funcionamiento real de la red LTE. Este conjunto de datos es fundamental para el diseño de técnicas de IA/ML.