Premio ACM-SIGSIM para Simulación de redes de datos

Matias Bonaventura, doctorando del ICC, obtuvo el premio Best Ph.D. Student Paper Award (ACM-SIGSIM) en Winter Simulation Conference 2018, por la publicación “Unified Packet-level and Fluid-flow Simulation of Large-scale Networks”.

Winter Simulation Conference 2018 fue una conferencia que se celebró en Suecia del 9 al 12 de diciembre y es el principal foro internacional para difundir los avances recientes en el campo de la simulación de sistemas, auspiciado por ACM.

El problema que buscó resolver el trabajo es obtener modelos de simulación para redes de datos de gran escala, que sean a la vez: eficientes (bajo tiempo de simulación), con nivel alto de detalle (solo en los aspectos que interesen) y modeladas bajo una especificación formal (independiente de la herramienta de software). “Para resolver este problema utilizamos un formalismo de modelado llamado DEVS, que permite una combinación natural de sistemas continuos, a tiempo discreto y a eventos discretos, resultando en lo que llamamos sistemas híbridos”, puntualiza Matias Bonaventura.

Con esta idea desarrollaron nuevos métodos y bibliotecas de simulación para poder combinar, en una misma simulación de una red, porciones detalladas (paquete a paquete) y porciones aproximadas (fluidas) pudiendo interactuar entre ellas y manteniendo la correctitud de los resultados. “Con esta tecnología y para ciertos experimentos hemos llegado a reducir los tiempos de simulación en varios órdenes de magnitud. Si bien hasta ahora hemos puesto foco en en redes de datos, nuestras técnicas de simulación son suficientemente generales como para ser aplicables a otros sistemas de gran escala, como la simulación de redes sociales, de ciudades inteligentes o del cerebro humano”, amplía el actual doctorando del ICC, quien continuará sus investigaciones con un beca posdoctoral otorgada por CONICET.

Bonaventura destaca que “el premio significó un reconocimiento de una comunidad muy importante de simulación, al esfuerzo y trabajo que hicimos en estos años. También es un reconocimiento a una decisión inicial a priori riesgosa sobre nuestra metodología de trabajo. Desarrollamos el doctorado desde el primer día buscando aplicar nuestros resultados a una red real de gran escala utilizada en CERN, Suiza, para capturar información masiva sobre colisiones de partículas en el Experimento ATLAS. Desarrollar nuevas teorías, herramientas que las implementen, y transferir esa tecnología en escenarios reales y cambiantes es un desafío muy grande, con riesgos importantes de fracaso. Por suerte los resultados fueron positivos.”

Además sostiene que el reconocimiento consolidará la colaboración entre el laboratorio de simulación (DC/ICC) y el CERN, lo cual implica una fuente constante de desafíos nuevos para hacer avanzar las fronteras del conocimiento en diversas áreas.