Descripció del projecte
El proyecto titulado «Cloud Continuum Foundational Models Through Reinforcement Learning Strategies» tiene como objetivo desarrollar modelos fundacionales capaces de representar y optimizar el despliegue de aplicaciones en el cloud continuum, un ecosistema que abarca desde infraestructuras centralizadas en la nube hasta las nubes hasta las nubes. Mediante el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo, se entrenarán agentes inteligentes para tomar decisiones óptimas en tiempo real, mejorando la asignación de recursos, reduciendo la latencia y aumentando la eficiencia operativa. A partir de estos agentes se extraerán modelos del mundo que capturen la dinámica compleja del continuum, que servirán como base para construir modelos fundacionales generalizables.
Estos modelos permitirán la creación de gemelos digitales capaces de simular escenarios reales, anticipar fallos, evaluar el impacto de despliegues y facilitar la interoperabilidad entre múltiples operadores. El proyecto también explorará enfoques como el aprendizaje federado y el aprendizaje por refuerzo multiagente para abordar la heterogeneidad y la fragmentación de la infraestructura, contribuyendo así al avance de sistemas inteligentes, resilientes y escalables en el ámbito del cloud computing de próxima generación.
