{"id":13782,"date":"2023-11-30T14:31:00","date_gmt":"2023-11-30T13:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quobis.com\/?p=13782"},"modified":"2024-08-02T14:35:11","modified_gmt":"2024-08-02T12:35:11","slug":"mlsip-convocatoria-para-subcontratacion-entidades-especializadas-en-aprendizaje-automatico-y-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quobis.com\/es\/2023\/11\/30\/mlsip-convocatoria-para-subcontratacion-entidades-especializadas-en-aprendizaje-automatico-y-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"MLSIP | Convocatoria para subcontrataci\u00f3n entidades especializadas en aprendizaje autom\u00e1tico y redes neuronales"},"content":{"rendered":"\n<p>Quobis convoca a aquellas entidades especializadas en&nbsp;<strong>machine learning y redes neuronales<\/strong>, a presentar su propuesta de colaboraci\u00f3n en el&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.quobis.com\/es\/machine-learning-ml-sip\/\">proyecto<\/a> <strong>MLSIP&nbsp;<\/strong>parte del \u00abPrograma \u00danico I+D 6G 2023\u00bb:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Fecha l\u00edmite (REAPERTURA DEL PROCESO)<\/strong>: 8 de MARZO 2024.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Estimaci\u00f3n econ\u00f3mica<\/strong>: 65.000 \u20ac<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/koi-3qnutyuede.marketingautomation.services\/net\/m?md=PjTqLUH7roEaqDifg4l52Y1Vz1MeTwGa\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Descargar detalle de la convocatoria<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">MLSIP: Optimizaci\u00f3n SIP mediante Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p>El objetivo general del&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.quobis.com\/es\/machine-learning-ml-sip\/\">proyecto&nbsp;<strong>MLSIP<\/strong><\/a>es optimizar el uso de la red y todas las capacidades que 5G, y 6G en un futuro, ponen a disposici\u00f3n de las comunicaciones unificadas para dar respuesta a una serie de casos de uso de comunicaciones en tiempo real, que precisan de una gran precisi\u00f3n temporal.<\/p>\n\n\n\n<p>Para alcanzar este objetivo,&nbsp;<strong>MLSIP<\/strong>&nbsp;pretende implementar un m\u00f3dulo de conectividad para redes de comunicaciones en tiempo real 5G que, bas\u00e1ndose en la informaci\u00f3n recibida de sesiones SIP anteriores, pueda decidir la mejor manera de enrutar el tr\u00e1fico SIP a trav\u00e9s de la red. Previamente es necesario analizar el uso de mecanismos de aprendizaje autom\u00e1tico basados en la informaci\u00f3n obtenida de sesiones anteriores, para seleccionar las opciones m\u00e1s adecuadas que permitan gestionar tablas de rutas y calidad de los medios en el proxy SIP en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">Descripci\u00f3n de la subcontrataci\u00f3n<\/h1>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Justificaci\u00f3n de la subcontrataci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Para el desarrollo de parte de las actividades de investigaci\u00f3n y experimentaci\u00f3n del proyecto MLSIP, Quobis necesita apoyarse en una entidad con alta especializaci\u00f3n y amplia experiencia en mecanismos de aprendizaje autom\u00e1tico y redes neuronales.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Experiencia previa de la entidad en el \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n del proyecto<\/h2>\n\n\n\n<p>Se buscar\u00e1 una entidad, preferiblemente un organismo de investigaci\u00f3n p\u00fablico o privado, que cuente con una s\u00f3lida experiencia en la investigaci\u00f3n y desarrollo de algoritmia de mecanismos de Machine Learning y definici\u00f3n de modelos basados en redes neuronales. Tambi\u00e9n ha de tener capacidad investigadora, tanto en medios humanos como de equipamiento, para determinar los par\u00e1metros o m\u00e9tricas de calidad que resulten m\u00e1s adecuados para el prop\u00f3sito de evaluar la calidad de aplicaciones RTA en el testbed y escenarios objeto de esta propuesta.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Alcance de la subcontrataci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Esta subcontrataci\u00f3n tiene por objeto la adaptaci\u00f3n de algoritmos de regresi\u00f3n lineal y sistemas de machine learning para la toma de decisiones (basada en informaci\u00f3n recibida del rendimiento y comportamiento de servicios de comunicaciones de voz IP) sobre la gesti\u00f3n de rutas de comunicaci\u00f3n y la calidad de media a utilizar, en base a las experiencias previas.<\/p>\n\n\n\n<p>Actualmente, la capacidad de monitorizaci\u00f3n de las comunicaciones proporciona una cantidad ingente de informaci\u00f3n estad\u00edstica que puede ayudar a mejorar la calidad del servicio ofrecido. Por poner alg\u00fan ejemplo, solo en los niveles de red y de transporte ya se obtiene informaci\u00f3n acerca de la congesti\u00f3n de las rutas, del retardo sufrido por los paquetes de datos y su variabilidad (jitter), de la tasa de p\u00e9rdidas, as\u00ed como directamente la capacidad del cuello de botella. Por otro lado, los valores que toman estos par\u00e1metros de calidad del servicio no son fijos, sino que var\u00edan extraordinariamente a lo largo del tiempo. Tradicionalmente, esta informaci\u00f3n la utilizan expertos para configurar adecuadamente los proxies SIP encargados de encaminar las sesiones multimedia. Por ejemplo, se puede elegir priorizar el tr\u00e1fico a trav\u00e9s de ciertos proveedores, seleccionar los codecs m\u00e1s adecuados para la codificaci\u00f3n de los flujos multimedia, priorizar los flujos de audio frente a los flujos de v\u00eddeo, etc. En cualquier caso, estas decisiones no se pueden tomar en tiempo real, por lo que dan lugar a configuraciones quasi-est\u00e1ticas o, en su defecto, a configuraciones muy espec\u00edficas como respuesta a alarmas provocadas por una degradaci\u00f3n excesiva del sistema.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo de esta tarea es automatizar esta toma de decisiones mediante mecanismos de aprendizaje autom\u00e1tico. Con ello, se busca un doble beneficio: por un lado, hacer que el sistema funcione siempre en un punto \u00f3ptimo de eficiencia, al poder variar la configuraci\u00f3n de los equipos en tiempo real y de manera continua, en lugar de solo alternar entre varias configuraciones prefijadas de antemano; por otro, encontrar posibles relaciones entre los par\u00e1metros medidos que hayan podido pasar desapercibidas a nuestros expertos para as\u00ed poder incrementar a\u00fan m\u00e1s las prestaciones en el caso general.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta tarea se plantea en dos fases:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Considerar un modelo basado en \u00c1rboles de Decisi\u00f3n, donde su estructura permite razonar f\u00e1cilmente acerca de las configuraciones seleccionadas. Este modelo podr\u00e1 utilizarse incluso para mejorar las reglas manuales de configuraci\u00f3n. Sin embargo, para un uso completamente automatizado, existe un riesgo elevado de sobreajustar el \u00e1rbol de decisi\u00f3n a los par\u00e1metros de entrenamiento. Para evitarlo, se ha de considerar el uso de Bosques Aleatorios en el sistema final no supervisado.<\/li>\n\n\n\n<li>Mejorar la eficiencia del sistema mediante el entrenamiento paralelo una red neuronal feed-forward que proporcione unas decisiones equivalentes a las obtenidas mediante los \u00e1rboles de decisi\u00f3n, pero necesitando menos recursos para ello.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Actividad que llevar\u00e1 a cabo la entidad subcontratada<\/h2>\n\n\n\n<p>La entidad subcontratada llevar\u00e1 a cabo la siguiente actividad descrita en el Plan de Proyecto detallado: Actividad 3.2 Adaptaci\u00f3n de algoritmos de Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo de esta actividad es adaptar algoritmos de regresi\u00f3n lineal y sistemas de machine learning para la toma de decisiones (basada en informaci\u00f3n recibida del rendimiento y comportamiento de servicios de comunicaciones de voz IP) sobre la gesti\u00f3n de rutas de comunicaci\u00f3n y la calidad de media a utilizar, en base a las experiencias previas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quobis convoca a aquellas entidades especializadas en&nbsp;machine learning y redes neuronales, a presentar su propuesta de colaboraci\u00f3n en el&nbsp;proyecto MLSIP&nbsp;parte del \u00abPrograma \u00danico I+D 6G 2023\u00bb: Descargar detalle de la convocatoria MLSIP: Optimizaci\u00f3n SIP mediante Machine Learning El objetivo general del&nbsp;proyecto&nbsp;MLSIPes optimizar el uso de la red y todas las capacidades que 5G, y 6G&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":12816,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[680],"tags":[768,781,159],"class_list":["post-13782","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-proyecto-innovacion","tag-machine-learning","tag-mlsip","tag-sip"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.3 (Yoast SEO v27.4) - 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