La tesis doctoral “Fault diagnosis for IP-based network with real-time conditions” desarrollada por la ingeniera Ángela María Vargas Arcila, obtuvo los reconocimientos de Cum Laude por la Universidad Carlos III de Madrid y Mención Laureada por la Universidad del Cauca.
Esta tesis fue realizada en el Programa de Doctorado en Ingeniería Telemática (Unicauca) y el Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática (UC3M) el marco de un convenio de cotutela celebrado entre ambas universidades, bajo la dirección de los profesores Álvaro Rendón Gallón (Unicauca) y Araceli Sanchis de Miguel (UC3M).
La tesis tenía como objetivo proponer un modelo para el diagnóstico continuo y oportuno de fallas en redes basadas en IP, independiente de la estructura de la red y soportado en técnicas de análisis de datos. La investigación adelantada por la ingeniera Ángela María Vargas demostró que no es necesario monitorear todos los elementos internos de la red para detectar los fallos; su punto de partida fue la hipótesis de un fenómeno de propagación de fallos que permite observar los síntomas de fallo a un nivel de red más alto que su origen, y por tanto basta con elegir los elementos periféricos a monitorizar para diagnosticar los fallos en la red interna (Figura). En consecuencia, propuso un modelo de detección de fallos basado en la observación periférica de los síntomas de fallo, que son procesados de forma continua y puntual por algoritmos de aprendizaje incremental.
En el desarrollo de su trabajo, la estudiante construyó un conjunto de datos de relaciones causales entre síntomas y fallos para una red IP, con información de 649 horas de monitoreo recopilada desde los elementos periféricos de una red corporativa emulada, 10 de las cuales se refieren a fallas inducidas artificialmente. Esas fallas incluyen cables defectuosos, cortes de fibra, alta utilización de enlaces, fallas en la tarjeta de línea, enlaces caídos, malas configuraciones, problemas de protocolo y caída de la capa de distribución.
El enfoque de detección de fallas basado en la observación en los enrutadores de puerta de enlace (llamados elementos periféricos) de los síntomas de fallas en la red interna fue publicado en la revista Journal of Network and Systems Management (Vol. 29, artículo 14), en tanto que los detalles del conjunto de datos fueron publicados en la revista Computer Networks (Vol. 216, artículo 109233).
Ambos reconocimientos fueron otorgados por petición unánime del Jurado Calificador, integrado por investigadores de las más altas calidades, y que según lo establecido en el convenio de cotutela estuvo conformado de la siguiente manera:
- Presidente: José Manuel Molina López, profesor del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid y director del Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada (GIAA) de la misma universidad. Su índice H en Scopus es 23, con 2.600 citaciones.
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Secretario: Juan Carlos Dueñas López, profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos de la Universidad Politécnica de Madrid y Vicerrector Adjunto para la gestión de I+D+i de la misma universidad. Su índice H en Scopus es 14, con 637 citaciones.
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Vocal: Juan Manuel Corchado Rodríguez, profesor del Departamento de Informática y Automática de la Universidad de Salamanca y director del grupo de investigación en Bioinformática, Sistemas Informáticos Inteligentes y Tecnología Educativa (BISITE) de la misma universidad. Su índice H en Scopus es 50 con 9.090 citaciones.
