{"id":1446,"date":"2019-01-15T11:39:33","date_gmt":"2019-01-15T14:39:33","guid":{"rendered":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/?p=1446"},"modified":"2019-03-06T11:18:57","modified_gmt":"2019-03-06T14:18:57","slug":"premio-simulacion-redes-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/premio-simulacion-redes-de-datos\/","title":{"rendered":"Premio ACM-SIGSIM para Simulaci\u00f3n de redes de datos"},"content":{"rendered":"

Matias Bonaventura, doctorando del ICC, obtuvo el premio Best Ph.D. Student Paper Award (ACM-SIGSIM) en Winter Simulation Conference 2018, por la publicaci\u00f3n “Unified Packet-level and Fluid-flow Simulation of Large-scale Networks”.<\/strong><\/em><\/p>\n

Winter Simulation Conference 2018<\/a> fue\u00a0una conferencia que se celebr\u00f3 en Suecia del 9 al 12 de diciembre y es <\/span>el principal foro internacional para difundir los avances recientes en el campo de la simulaci\u00f3n de sistemas, auspiciado por ACM<\/a>.<\/span><\/p>\n

\"\"El problema que busc\u00f3 resolver el trabajo es obtener modelos de simulaci\u00f3n para redes de datos de gran escala, que sean a la vez: eficientes (bajo tiempo de simulaci\u00f3n), con nivel alto de detalle (solo en los aspectos que interesen) y modeladas bajo una especificaci\u00f3n formal <\/span>(independiente de la herramienta de software). <\/span>\u201cPara resolver este problema utilizamos un formalismo de modelado llamado DEVS, que permite una combinaci\u00f3n natural de sistemas continuos, a tiempo discreto y a eventos discretos, <\/em><\/span>resultando en lo que llamamos sistemas h\u00edbridos<\/em>\u201d, puntualiza Matias Bonaventura<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Con <\/span>esta idea desarrollaron nuevos m\u00e9todos y bibliotecas de simulaci\u00f3n para poder combinar, en una misma simulaci\u00f3n de una red, porciones detalladas (paquete a paquete) y porciones aproximadas (fluidas) pudiendo interactuar entre ellas y manteniendo la correctitud de los <\/span>resultados. \u201cCon esta tecnolog\u00eda y para ciertos experimentos hemos llegado a reducir los tiempos de simulaci\u00f3n en varios \u00f3rdenes de magnitud. Si bien hasta ahora hemos puesto foco en en redes de datos, nuestras t\u00e9cnicas de simulaci\u00f3n son suficientemente generales como para ser aplicables a otros sistemas de gran escala, como la simulaci\u00f3n de redes sociales, de ciudades inteligentes o del cerebro humano<\/em>\u201d, ampl\u00eda el actual doctorando del ICC, quien continuar\u00e1 sus investigaciones con un beca posdoctoral otorgada por CONICET.<\/span><\/p>\n

Bonaventura destaca que “el premio signific\u00f3 un reconocimiento de una comunidad <\/em><\/span>muy importante de simulaci\u00f3n, al esfuerzo y trabajo que hicimos en estos a\u00f1os. Tambi\u00e9n es un reconocimiento a una decisi\u00f3n inicial a priori riesgosa sobre nuestra metodolog\u00eda de trabajo. Desarrollamos el doctorado desde el primer d\u00eda buscando aplicar nuestros resultados a una <\/span>red real de gran escala utilizada en CERN, Suiza, para capturar informaci\u00f3n masiva sobre colisiones de part\u00edculas en el Experimento ATLAS. Desarrollar nuevas\u00a0\u00a0<\/span>teor\u00edas, herramientas que las implementen, y transferir esa tecnolog\u00eda en escenarios reales y cambiantes es un desaf\u00edo muy grande, con riesgos importantes de fracaso. <\/span><\/em>Por suerte los resultados fueron positivos.<\/em>\u201d<\/span><\/p>\n

\"\"Adem\u00e1s sostiene que el reconocimiento consolidar\u00e1 la colaboraci\u00f3n entre el laboratorio de simulaci\u00f3n (DC\/ICC) y el CERN, lo cual implica una fuente constante de desaf\u00edos nuevos para hacer avanzar las fronteras del conocimiento en diversas \u00e1reas.<\/span><\/p>\n

Matias Bonaventura es integrante del Laboratorio de Simulaci\u00f3n de Eventos Discretos<\/a>, DC\/ICC. <\/span><\/p>\n

Enlace a la premiaci\u00f3n: <\/span>https:\/\/bit.ly\/2UVSzvx<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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