La herramienta, basada en redes neuronales artificiales y software libre, permite predecir degradaciones en la señal y optimizar el consumo energético. El trabajo será presentado en una conferencia internacional de la IEEE en Filipinas.

En un paso adelante para garantizar la estabilidad y calidad del servicio de internet en Venezuela, la Fundación Centro Nacional de Desarrollo e Investigación en Telecomunicaciones (CENDIT) ha desarrollado un innovador sistema de predicción de fallas para redes ópticas de alta velocidad, utilizando inteligencia artificial (IA) y software libre.

El desarrollo fue explicado por el Dr. Héctor Nuñez, Jefe de la Unidad de Fotónica del CENDIT, durante una entrevista en el programa “Conatel al Aire”. Nuñez detalló que el sistema emplea redes neuronales artificiales, modelos computacionales inspirados en el cerebro humano, que son entrenados para monitorear y analizar automáticamente el comportamiento de la red.

“El objetivo es que, mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, la red neuronal aprenda a reconocer patrones que preceden a una falla. Esto permite predecir y prevenir interrupciones en el servicio de manera automática, sin necesidad de supervisión constante”, explicó el científico.

Uno de los pilares del proyecto es el uso de software de código abierto y licencias públicas. Nuñez enfatizó que esta elección estratégica otorga soberanía tecnológica y flexibilidad en un contexto de restricciones internacionales.

“Al usar soluciones basadas en software libre, tenemos control absoluto. Podemos modificar el código, adaptarlo a nuestras necesidades específicas y liberarnos de la dependencia de tecnologías foráneas costosas o de licencias que pueden ser denegadas”, afirmó el investigador.

Ahorro energético y aplicaciones transversales

El modelo desarrollado por el CENDIT no solo se enfoca en la calidad de la señal (monitoreando parámetros como el radio de extinción), sino que tiene potencial para optimizar otros aspectos cruciales.

“Esta implementación se puede llevar a otros parámetros, como el consumo de energía. Podemos ajustar el sistema para que use solo la potencia necesaria en el momento requerido, lo que representa un ahorro importante, especialmente ante la masificación de las redes de fibra óptica”, señaló Nuñez.

El directivo también destacó la transversalidad de la herramienta, beneficiando sectores neurálgicos que dependen de una conectividad robusta: “En salud, con equipos médicos conectados; en educación, con plataformas de aprendizaje remoto; y en agricultura, con sensores en red para monitoreo de cultivos. Garantizar un servicio continuo y de calidad es vital para estas áreas”.

La relevancia de este trabajo ha traspasado fronteras. La investigación fue publicada en una revista científica de acceso abierto y ha sido aceptada para su presentación en la Conferencia Internacional de Inteligencia Artificial de la IEEE, que se celebrará en febrero de 2026 en Filipinas.