Modelo de predicciones de fallas en la red de fibra óptica, mediante la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en la empresa Panatel S.A. del Ecuador.

Abstract

Este proyecto desarrolla un modelo de predicción de fallas en la red de fibra óptica utilizando inteligencia artificial para mejorar la eficiencia operativa y la calidad del servicio en Panatel S.A. El objetivo es mejorar la distribución de los recursos y ajustarse a las variaciones en la demanda mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, en particular el Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) y las Redes Neuronales Artificiales (ANN). Se emplearán herramientas de monitoreo de red para recopilar datos de rendimiento antes y después de la implementación de los algoritmos, además de softwares de programación como Python y Matlab para el diseño del algoritmo. Los resultados esperados incluyen una mejora en la eficiencia operativa, una reducción de tiempos en respuesta a las fallas y un servicio de calidad para los usuarios finales. La aplicación de inteligencia artificial permitirá una gestión más efectiva y adaptable de la red, optimizando los recursos y mejorando la calidad del servicio ofrecido por Panatel S.A.