Multiple attractors, long chaotic transients, and failure in small-world networks of excitable neurons.

We study the dynamical states of a small-world network of recurrently coupled excitable neurons, through both numerical and analytical methods. The dynamics of this system depend mostly on both the number of long-range connections or ?shortcuts?, and the delay associated with neuronal interactions. We find that persistent activity emerges at low density of shortcuts, and that the system undergoes a transition to failure as their density reaches a critical value. The state of persistent activity below this transition consists of multiple stable periodic attractors, whose number increases at least as fast as the number of neurons in the network. At large shortcut density and for long enough delays the network dynamics exhibit exceedingly long chaotic transients, whose failure times follow a stretched exponential distribution. We show that this functional form arises for the ensemble-averaged activity if the failure time for each individual network realization is exponen- tially distributed

Collective Organization of Complex Networks: Emergent Scales, Vulnerability, and Targeting of Desired Dynamics

Cuando una colectividad de sistemas dinámicos acoplados mediante una estructura irregular de interacciones evoluciona, se observan dinámicas de gran complejidad y fenómenos emergentes imposibles de predecir a partir de las propiedades de los sistemas individuales. El objetivo principal de esta tesis es precisamente avanzar en nuestra comprensión de la relación existente entre la topología de interacciones y las dinámicas colectivas que una red compleja es capaz de mantener. Siendo este un tema amplio que se puede abordar desde distintos puntos de vista, en esta tesis se han estudiado tres problemas importantes dentro del mismo que están relacionados entre sí. Por un lado, en numerosos sistemas naturales y artificiales que se pueden describir mediante una red compleja la topología no es estática, sino que depende de la dinámica que se desarrolla en la red: un ejemplo son las redes de neuronas del cerebro. En estas redes adaptativas la propia topología emerge como consecuencia de una autoorganización del sistema. Para conocer mejor cómo pueden emerger espontáneamente las propiedades comúnmente observadas en redes reales, hemos estudiado el comportamiento de sistemas que evolucionan según reglas adaptativas locales con base empírica. Nuestros resultados numéricos y analíticos muestran que la autoorganización del sistema da lugar a dos de las propiedades más universales de las redes complejas: a escala mesoscópica, la aparición de una estructura de comunidades, y, a escala macroscópica, la existencia de una ley de potencias en la distribución de las interacciones en la red. El hecho de que estas propiedades aparecen en dos modelos con leyes de evolución cuantitativamente distintas que siguen unos mismos principios adaptativos sugiere que estamos ante un fenómeno que puede ser muy general, y estar en el origen de estas propiedades en sistemas reales. En segundo lugar, proponemos una medida que permite clasificar los elementos de una red compleja en función de su relevancia para el mantenimiento de dinámicas colectivas. En concreto, estudiamos la vulnerabilidad de los distintos elementos de una red frente a perturbaciones o grandes fluctuaciones, entendida como una medida del impacto que estos acontecimientos externos tienen en la interrupción de una dinámica colectiva. Los resultados que se obtienen indican que la vulnerabilidad dinámica es sobre todo dependiente de propiedades locales, por tanto nuestras conclusiones abarcan diferentes topologías, y muestran la existencia de una dependencia no trivial entre la vulnerabilidad y la conectividad de los elementos de una red. Finalmente, proponemos una estrategia de imposición de una dinámica objetivo genérica en una red dada e investigamos su validez en redes con diversas topologías que mantienen regímenes dinámicos turbulentos. Se obtiene como resultado que las redes heterogéneas (y la amplia mayora de las redes reales estudiadas lo son) son las más adecuadas para nuestra estrategia de targeting de dinámicas deseadas, siendo la estrategia muy efectiva incluso en caso de disponer de un conocimiento muy imperfecto de la topología de la red. Aparte de la relevancia teórica para la comprensión de fenómenos colectivos en sistemas complejos, los métodos y resultados propuestos podrán dar lugar a aplicaciones en sistemas experimentales y tecnológicos, como por ejemplo los sistemas neuronales in vitro, el sistema nervioso central (en el estudio de actividades síncronas de carácter patológico), las redes eléctricas o los sistemas de comunicaciones. ABSTRACT The time evolution of an ensemble of dynamical systems coupled through an irregular interaction scheme gives rise to dynamics of great of complexity and emergent phenomena that cannot be predicted from the properties of the individual systems. The main objective of this thesis is precisely to increase our understanding of the interplay between the interaction topology and the collective dynamics that a complex network can support. This is a very broad subject, so in this thesis we will limit ourselves to the study of three relevant problems that have strong connections among them. First, it is a well-known fact that in many natural and manmade systems that can be represented as complex networks the topology is not static; rather, it depends on the dynamics taking place on the network (as it happens, for instance, in the neuronal networks in the brain). In these adaptive networks the topology itself emerges from the self-organization in the system. To better understand how the properties that are commonly observed in real networks spontaneously emerge, we have studied the behavior of systems that evolve according to local adaptive rules that are empirically motivated. Our numerical and analytical results show that self-organization brings about two of the most universally found properties in complex networks: at the mesoscopic scale, the appearance of a community structure, and, at the macroscopic scale, the existence of a power law in the weight distribution of the network interactions. The fact that these properties show up in two models with quantitatively different mechanisms that follow the same general adaptive principles suggests that our results may be generalized to other systems as well, and they may be behind the origin of these properties in some real systems. We also propose a new measure that provides a ranking of the elements in a network in terms of their relevance for the maintenance of collective dynamics. Specifically, we study the vulnerability of the elements under perturbations or large fluctuations, interpreted as a measure of the impact these external events have on the disruption of collective motion. Our results suggest that the dynamic vulnerability measure depends largely on local properties (our conclusions thus being valid for different topologies) and they show a non-trivial dependence of the vulnerability on the connectivity of the network elements. Finally, we propose a strategy for the imposition of generic goal dynamics on a given network, and we explore its performance in networks with different topologies that support turbulent dynamical regimes. It turns out that heterogeneous networks (and most real networks that have been studied belong in this category) are the most suitable for our strategy for the targeting of desired dynamics, the strategy being very effective even when the knowledge on the network topology is far from accurate. Aside from their theoretical relevance for the understanding of collective phenomena in complex systems, the methods and results here discussed might lead to applications in experimental and technological systems, such as in vitro neuronal systems, the central nervous system (where pathological synchronous activity sometimes occurs), communication systems or power grids.

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Contribution to integration and coordination mechanisms for mobile distributed services in publish/subscribe networks

Esta tesis doctoral está enmarcada en dos diferentes pero complementarias áreas de investigación: las redes de Publicación/Subscripción y los servicios móviles distribuidos. Con el paso de los años las redes de Publicación/Subscripción han ido ofreciendo el soporte de comunicaciones desacopladas y ligeras que a su vez, han mejorado la distribución de la información en muchos escenarios de aplicación como lo son la ejecución de servicios distribuidos en entornos fijos. Los servicios móviles distribuidos han de ser desplegados en ambientes inalámbricos en donde los dispositivos móviles deben confiar en las mismas características que las redes de Publicación/Subscripción han estado ofreciendo a sus contrapartes fijos. En este contexto, una de las líneas de investigación pendientes consiste en cómo tomar ventaja de estas características, y cómo avanzar hacia nuevas soluciones no existentes con el fin de mejorar la integración entre los dispositivos fijos y móviles, y la ejecución de los servicios móviles distribuidos. En esta tesis doctoral se pretende avanzar en los mecanismos de integración y coordinación de los servicios móviles distribuidos en el contexto de las redes de Publicación/Subscripción. Los objetivos específicos de esta disertación están enfocados en lograr la integración de los sistemas de Publicación/Suscripción fijos y móviles, y la pro-visión de una versión de red de Publicación/Subscripción específica y uniforme que cuente con mecanismos de coordinación que mejoren la ejecución de los servicios móviles distribuidos. Los resultados de esta tesis doctoral están enmarcados en una versión específica de una red de Publicación/Subscripción que integra brokers fijos y móviles, y permite una coordinación totalmente desacoplada y mejorada entre dispositivos móviles que ejecutan fragmentos de servicios. Las contribuciones específicas son las siguientes: una nueva arquitectura de broker móvil que he llamado Rendezvous Mobile broker, un modelo abstracto de servicios móviles distribuidos coordinados sobre una red de Publicación/Subscripción, mejoras en los mecanismos de enrutamiento epidémicos para diseminar eventos de control producidos por fragmentos de servicios, una solución para soportar servicios altamente fragmentados y geográficamente dispersos, y finalmente una solución de interconexión entre dos dominios de red basados en Publicación/Subscripción: una red basada en el protocolo PubSubHubbub y otro en una red basada en el Publish/Subscribe Internet Routing Paradigm (PSIRP). Los experimentos llevados a cabo confirman que la versión específica de red de Pu-blicación/Subscripción propuesta incrementa el rendimiento de la red en términos de tiempo de espera entre nodos finales, permite una coordinación de los servicios móviles distribuidos más resistente a interrupciones y un mejor uso de los recursos de red, y finalmente logra exitosamente, con variaciones mínimas en el rendimiento de las comunicaciones, la interconexión entre estos dominios de Publicación/Subscripción diferentes. ABSTRACT This dissertation is made up of two different but complementary research areas: Publish/Subscribe networks and mobile distributed services. Over the years, Publish/Subscribe networks have been offering the lightweight and decoupled communication characteristics to improve the information distribution in several application domains such as the execution of distributed services. Mobile distributed services are set to be deployed in wireless environments where mobile devices must rely on the same features Publish/Subscribe networks can offer; so one of the pending research directions consists of how to take advantage of these features and further advance to-wards new un-existing solutions that enhance the integration between mobile and fixed systems and the execution of mobile distributed services. This dissertation seeks to advance the integration and coordination mechanisms of mobile distributed services in the context of Publish/Subscribe networks. The specific objectives aim to enable the integration of mobile and fixed Publish/Subscribe systems and provide a uniform and specific version of a Publish/Subscribe network with new coordination mechanisms that improve the execution of mobile distributed services. The results of this dissertation are enclosed in one specific version of a Publish/Subscribe network that integrates mobile and fixed brokers and coordinates the execution of mobile distributed services. These specific contributions are: a new architecture of a mobile broker I called Rendezvous Mobile Broker, an abstract model for coordinating mobile distributed services executions using a Publish/Subscribe net-work, new gossip routing solutions to disseminate events of services, mechanisms to support highly partitioned and geographically dispersed services and finally, an inter-networking solution between two Publish/Subscribe domains: a PubSubHubbub-based network and the Publish/Subscribe Internet Routing Paradigm (PSIRP)-based network. The experimental efforts confirm that the specific version of the Publish/Subscribe proposed in this dissertation improves the performance of the overall network in terms of end-to-end delay, enables a more resilience execution of mobile distributed services, a better usage of the existing network resources, and finally successfully achieves, with minor variations in the network performance, the internetworking between two different Publish/Subscribe domains.

Modelling uncertainty of flood quantile estimation at ungauged sites by Bayesian networks

Prediction at ungauged sites is essential for water resources planning and management. Ungauged sites have no observations about the magnitude of floods, but some site and basin characteristics are known. Regression models relate physiographic and climatic basin characteristics to flood quantiles, which can be estimated from observed data at gauged sites. However, these models assume linear relationships between variables Prediction intervals are estimated by the variance of the residuals in the estimated model. Furthermore, the effect of the uncertainties in the explanatory variables on the dependent variable cannot be assessed. This paper presents a methodology to propagate the uncertainties that arise in the process of predicting flood quantiles at ungauged basins by a regression model. In addition, Bayesian networks were explored as a feasible tool for predicting flood quantiles at ungauged sites. Bayesian networks benefit from taking into account uncertainties thanks to their probabilistic nature. They are able to capture non-linear relationships between variables and they give a probability distribution of discharges as result. The methodology was applied to a case study in the Tagus basin in Spain.

Quantum communications in optical networks

La posibilidad de utilizar sistemas cuánticos para procesar y transmitir información ha impulsado la aparición de tecnologías de información cuántica, p. ej., distribución cuántica de claves. Aunque prometedoras, su uso fuera del laboratorio es actualmente demasiado costoso y complicado. En este trabajo mostramos como utilizarlas en redes ópticas de telecomunicaciones. Al utilizar una infraestructura existente y pervasiva, y compartirla con otras señales, tanto clásicas como cuánticas, el coste se reduce drásticamente y llega a un mayor público. Comenzamos integrando señales cuánticas en los tipos más utilizados de redes ópticas pasivas, por su simplicidad y alcance a usuarios finales. Luego ampliamos este estudio, proponiendo un diseño de red óptica metropolitana basado en la división en longitud de onda para multiplexar y direccionar las señales. Verificamos su funcionamiento con un prototipo. Posteriormente, estudiamos la distribución de pares de fotones entrelazados entre los usuarios de dicha red con el objetivo de abarcar más tecnologías. Para ampliar la capacidad de usuarios, rediseñamos la red troncal, cambiando tanto la topología como la tecnología utilizada en los nodos. El resultado es una red metropolitana cuántica que escala a cualquier cantidad de usuarios, a costa de una mayor complejidad y coste. Finalmente, tratamos el problema de la limitación en distancia. La solución propuesta está basada en codificación de red y permite, mediante el uso de varios caminos y nodos, modular la cantidad de información que tiene cada nodo, y así, la confianza depositada en él. ABSTRACT The potential use of quantum systems to process and transmit information has impulsed the emergence of quantum information technologies such as quantum key distribution. Despite looking promising, their use out of the laboratory is limited since they are a very delicate technology due to the need of working at the single quantum level. In this work we show how to use them in optical telecommunication networks. Using an existing infrastructure and sharing it with other signals, both quantum and conventional, reduces dramatically the cost and allows to reach a large group of users. In this work, we will first integrate quantum signals in the most common passive optical networks, for their simplicity and reach to final users. Then, we extend this study by proposing a quantum metropolitan optical network based on wavelength-division multiplexing and wavelengthaddressing, verifying its operation mode in a testbed. Later, we study the distribution of entangled photon-pairs between the users of the network with the objective of covering as much different technologies as possible. We further explore other network architectures, changing the topology and the technology used at the nodes. The resulting network scales better at the cost of a more complex and expensive infrastructure. Finally, we tackle the distance limitation problem of quantum communications. The solution offered is based on networkcoding and allows, using multiple paths and nodes, to modulate the information leaked to each node, and thus, the degree of trust placed in them.

On the localization of the personalized PageRank of complex networks

In this paper new results on personalized PageRank are shown. We consider directed graphs that may contain dangling nodes. The main result presented gives an analytical characterization of all the possible values of the personalized PageRank for any node.We use this result to give a theoretical justification of a recent model that uses the personalized PageRank to classify users of Social Networks Sites. We introduce new concepts concerning competitivity and leadership in complex networks. We also present some theoretical techniques to locate leaders and competitors which are valid for any personalization vector and by using only information related to the adjacency matrix of the graph and the distribution of its dangling nodes.

Entanglement generation and routing in optical networks

New telecom wavelength sources of polarization entangled photon pairs allow the distribution of entanglement through metro-access networks using standard equipment. This is essential to ease the deployment of future applications that can profit from quantum entanglement, such as quantum cryptography.

Networks based on QKD and weakly trusted repeaters

We study how to use quantum key distribution (QKD) in common optical network infrastructures and propose a method to overcome its distance limitations. QKD is the first technology offering information theoretic secret-key distribution that relies only on the fundamental principles of quantum physics. Point-to-point QKD devices have reached a mature industrial state; however, these devices are severely limited in distance, since signals at the quantum level (e.g. single photons) are highly affected by the losses in the communication channel and intermediate devices. To overcome this limitation, intermediate nodes (i.e. repeaters) are used. Both, quantum-regime and trusted, classical, repeaters have been proposed in the QKD literature, but only the latter can be implemented in practice. As a novelty, we propose here a new QKD network model based on the use of not fully trusted intermediate nodes, referred as weakly trusted repeaters. This approach forces the attacker to simultaneously break several paths to get access to the exchanged key, thus improving significantly the security of the network. We formalize the model using network codes and provide real scenarios that allow users to exchange secure keys over metropolitan optical networks using only passive components.

Distribution of microservices for hardware interoperability in the Smart Grid

Due to the significant increase of population and their natural desire of improving their standard of living, usage of energy extracted from world commodities, especially shaped as electricity, has increased in an intense manner during the last decades. This fact brings up a challenge with a complicated solution, which is how to guarantee that there will be enough energy so as to satisfy the energy demand of the world population. Among all the possible solutions that can be adopted to mitigate this problem one of them is almost of mandatory adoption, which consists of rationalizing energy utilization, in a way that its wasteful usage is minimized and it can be leveraged during a longer period of time. One of the ways to achieve it is by means of the improvement of the power distribution grid, so that it will be able to react in a more efficient manner against common issues, such as energy demand peaks or inaccurate electricity consumption forecasts. However, in order to be able to implement this improvement it is necessary to use technologies from the ICT (Information and Communication Technologies) sphere that often present challenges in some key areas: advanced metering infrastructure integration, interoperability and interconnectivity of the devices, interfaces to offer the applications, security measures design, etc. All these challenges may imply slowing down the adoption of the smart grid as a system to prolong the lifespan and utilization of the available energy. A proposal for an intermediation architecture that will make possible solving these challenges is put forward in this Master Thesis. Besides, one implementation and the tests that have been carried out to know the performance of the presented concepts have been included as well, in a way that it can be proved that the challenges set out by the smart grid can be resolved. RESUMEN. Debido al incremento significativo de la población y su deseo natural de mejorar su nivel de vida, la utilización de la energía extraída de las materias primas mundiales, especialmente en forma de electricidad, ha aumentado de manera intensa durante las últimas décadas. Este hecho plantea un reto de solución complicada, el cual es cómo garantizar que se dispondrá de la energía suficiente como para satisfacer la demanda energética de la población mundial. De entre todas las soluciones posibles que se pueden adoptar para mitigar este problema una de ellas es de casi obligatoria adopción, la cual consiste en racionalizar la utilización de la energía, de tal forma que se minimice su malgasto y pueda aprovecharse durante más tiempo. Una de las maneras de conseguirlo es mediante la mejora de la red de distribución de electricidad para que ésta pueda reaccionar de manera más eficaz contra problemas comunes, tales como los picos de demanda de energía o previsiones imprecisas acerca del consumo de electricidad. Sin embargo, para poder implementar esta mejora es necesario utilizar tecnologías del ámbito de las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación) que a menudo presentan problemas en algunas áreas clave: integración de infraestructura de medición avanzada, interoperabilidad e interconectividad de los dispositivos, interfaces que ofrecer a las aplicaciones, diseño de medidas de seguridad, etc. Todos estos retos pueden implicar una ralentización en la adopción de la red eléctrica inteligente como un sistema para alargar la vida y la utilización de la energía disponible. En este Trabajo Fin de Máster se sugiere una propuesta para una arquitectura de intermediación que posibilite la resolución de estos retos. Además, una implementación y las pruebas que se han llevado a cabo para conocer el rendimiento de los conceptos presentados también han sido incluidas, de tal forma que se demuestre que los retos que plantea la red eléctrica inteligente pueden ser solventados.

Nepfix: on-demand cloud elastic simulation of networks of evolutionary processors

Una Red de Procesadores Evolutivos o NEP (por sus siglas en ingles), es un modelo computacional inspirado por el modelo evolutivo de las celulas, específicamente por las reglas de multiplicación de las mismas. Esta inspiración hace que el modelo sea una abstracción sintactica de la manipulation de information de las celulas. En particu¬lar, una NEP define una maquina de cómputo teorica capaz de resolver problemas NP completos de manera eficiente en tóerminos de tiempo. En la praóctica, se espera que las NEP simuladas en móaquinas computacionales convencionales puedan resolver prob¬lemas reales complejos (que requieran ser altamente escalables) a cambio de una alta complejidad espacial. En el modelo NEP, las cóelulas estóan representadas por palabras que codifican sus secuencias de ADN. Informalmente, en cualquier momento de cómputo del sistema, su estado evolutivo se describe como un coleccion de palabras, donde cada una de ellas representa una celula. Estos momentos fijos de evolucion se denominan configuraciones. De manera similar al modelo biologico, las palabras (celulas) mutan y se dividen en base a bio-operaciones sencillas, pero solo aquellas palabras aptas (como ocurre de forma parecida en proceso de selection natural) seran conservadas para la siguiente configuracióon. Una NEP como herramienta de computation, define una arquitectura paralela y distribuida de procesamiento simbolico, en otras palabras, una red de procesadores de lenguajes. Desde el momento en que el modelo fue propuesto a la comunidad científica en el año 2001, múltiples variantes se han desarrollado y sus propiedades respecto a la completitud computacional, eficiencia y universalidad han sido ampliamente estudiadas y demostradas. En la actualidad, por tanto, podemos considerar que el modelo teórico NEP se encuentra en el estadio de la madurez. La motivación principal de este Proyecto de Fin de Grado, es proponer una aproxi-mación práctica que permita dar un salto del modelo teórico NEP a una implantación real que permita su ejecucion en plataformas computacionales de alto rendimiento, con el fin de solucionar problemas complejos que demanda la sociedad actual. Hasta el momento, las herramientas desarrolladas para la simulation del modelo NEP, si bien correctas y con resultados satisfactorios, normalmente estón atadas a su entorno de ejecucion, ya sea el uso de hardware específico o implementaciones particulares de un problema. En este contexto, el propósito fundamental de este trabajo es el desarrollo de Nepfix, una herramienta generica y extensible para la ejecucion de cualquier algo¬ritmo de un modelo NEP (o alguna de sus variantes), ya sea de forma local, como una aplicación tradicional, o distribuida utilizando los servicios de la nube. Nepfix es una aplicacion software desarrollada durante 7 meses y que actualmente se encuentra en su segunda iteration, una vez abandonada la fase de prototipo. Nepfix ha sido disenada como una aplicacion modular escrita en Java 8 y autocontenida, es decir, no requiere de un entorno de ejecucion específico (cualquier maquina virtual de Java es un contenedor vólido). Nepfix contiene dos componentes o móodulos. El primer móodulo corresponde a la ejecución de una NEP y es por lo tanto, el simulador. Para su desarrollo, se ha tenido en cuenta el estado actual del modelo, es decir, las definiciones de los procesadores y filtros mas comunes que conforman la familia del modelo NEP. Adicionalmente, este componente ofrece flexibilidad en la ejecucion, pudiendo ampliar las capacidades del simulador sin modificar Nepfix, usando para ello un lenguaje de scripting. Dentro del desarrollo de este componente, tambióen se ha definido un estóandar de representacióon del modelo NEP basado en el formato JSON y se propone una forma de representation y codificación de las palabras, necesaria para la comunicación entre servidores. Adicional-mente, una característica importante de este componente, es que se puede considerar una aplicacion aislada y por tanto, la estrategia de distribution y ejecución son total-mente independientes. El segundo moódulo, corresponde a la distribucióon de Nepfix en la nube. Este de-sarrollo es el resultado de un proceso de i+D, que tiene una componente científica considerable. Vale la pena resaltar el desarrollo de este modulo no solo por los resul-tados prócticos esperados, sino por el proceso de investigation que se se debe abordar con esta nueva perspectiva para la ejecución de sistemas de computación natural. La principal característica de las aplicaciones que se ejecutan en la nube es que son gestionadas por la plataforma y normalmente se encapsulan en un contenedor. En el caso de Nepfix, este contenedor es una aplicacion Spring que utiliza el protocolo HTTP o AMQP para comunicarse con el resto de instancias. Como valor añadido, Nepfix aborda dos perspectivas de implementation distintas (que han sido desarrolladas en dos iteraciones diferentes) del modelo de distribution y ejecucion, que tienen un impacto muy significativo en las capacidades y restricciones del simulador. En concreto, la primera iteration utiliza un modelo de ejecucion asincrono. En esta perspectiva asincrona, los componentes de la red NEP (procesadores y filtros) son considerados como elementos reactivos a la necesidad de procesar una palabra. Esta implementation es una optimization de una topologia comun en el modelo NEP que permite utilizar herramientas de la nube para lograr un escalado transparente (en lo ref¬erente al balance de carga entre procesadores) pero produce efectos no deseados como indeterminacion en el orden de los resultados o imposibilidad de distribuir eficiente-mente redes fuertemente interconectadas. Por otro lado, la segunda iteration corresponde al modelo de ejecucion sincrono. Los elementos de una red NEP siguen un ciclo inicio-computo-sincronizacion hasta que el problema se ha resuelto. Esta perspectiva sincrona representa fielmente al modelo teórico NEP pero el proceso de sincronizacion es costoso y requiere de infraestructura adicional. En concreto, se requiere un servidor de colas de mensajes RabbitMQ. Sin embargo, en esta perspectiva los beneficios para problemas suficientemente grandes superan a los inconvenientes, ya que la distribuciín es inmediata (no hay restricciones), aunque el proceso de escalado no es trivial. En definitiva, el concepto de Nepfix como marco computacional se puede considerar satisfactorio: la tecnología es viable y los primeros resultados confirman que las carac-terísticas que se buscaban originalmente se han conseguido. Muchos frentes quedan abiertos para futuras investigaciones. En este documento se proponen algunas aproxi-maciones a la solucion de los problemas identificados como la recuperacion de errores y la division dinamica de una NEP en diferentes subdominios. Por otra parte, otros prob-lemas, lejos del alcance de este proyecto, quedan abiertos a un futuro desarrollo como por ejemplo, la estandarización de la representación de las palabras y optimizaciones en la ejecucion del modelo síncrono. Finalmente, algunos resultados preliminares de este Proyecto de Fin de Grado han sido presentados recientemente en formato de artículo científico en la "International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN)-2015" y publicados en "Ad-vances in Computational Intelligence" volumen 9094 de "Lecture Notes in Computer Science" de Springer International Publishing. Lo anterior, es una confirmation de que este trabajo mas que un Proyecto de Fin de Grado, es solo el inicio de un trabajo que puede tener mayor repercusion en la comunidad científica. Abstract Network of Evolutionary Processors -NEP is a computational model inspired by the evolution of cell populations, which might model some properties of evolving cell communities at the syntactical level. NEP defines theoretical computing devices able to solve NP complete problems in an efficient manner. In this model, cells are represented by words which encode their DNA sequences. Informally, at any moment of time, the evolutionary system is described by a collection of words, where each word represents one cell. Cells belong to species and their community evolves according to mutations and division which are defined by operations on words. Only those cells are accepted as surviving (correct) ones which are represented by a word in a given set of words, called the genotype space of the species. This feature is analogous with the natural process of evolution. Formally, NEP is based on an architecture for parallel and distributed processing, in other words, a network of language processors. Since the date when NEP was pro¬posed, several extensions and variants have appeared engendering a new set of models named Networks of Bio-inspired Processors (NBP). During this time, several works have proved the computational power of NBP. Specifically, their efficiency, universality, and computational completeness have been thoroughly investigated. Therefore, we can say that the NEP model has reached its maturity. The main motivation for this End of Grade project (EOG project in short) is to propose a practical approximation that allows to close the gap between theoretical NEP model and a practical implementation in high performing computational platforms in order to solve some of high the high complexity problems society requires today. Up until now tools developed to simulate NEPs, while correct and successful, are usu¬ally tightly coupled to the execution environment, using specific software frameworks (Hadoop) or direct hardware usage (GPUs). Within this context the main purpose of this work is the development of Nepfix, a generic and extensible tool that aims to execute algorithms based on NEP model and compatible variants in a local way, similar to a traditional application or in a distributed cloud environment. Nepfix as an application was developed during a 7 month cycle and is undergoing its second iteration once the prototype period was abandoned. Nepfix is designed as a modular self-contained application written in Java 8, that is, no additional external dependencies are required and it does not rely on an specific execution environment, any JVM is a valid container. Nepfix is made of two components or modules. The first module corresponds to the NEP execution and therefore simulation. During the development the current state of the theoretical model was used as a reference including most common filters and processors. Additionally extensibility is provided by the use of Python as a scripting language to run custom logic. Along with the simulation a definition language for NEP has been defined based on JSON as well as a mechanisms to represent words and their possible manipulations. NEP simulator is isolated from distribution and as mentioned before different applications that include it as a dependency are possible, the distribution of NEPs is an example of this. The second module corresponds to executing Nepfix in the cloud. The development carried a heavy R&D process since this front was not explored by other research groups until now. It's important to point out that the development of this module is not focused on results at this point in time, instead we focus on feasibility and discovery of this new perspective to execute natural computing systems and NEPs specifically. The main properties of cloud applications is that they are managed by the platform and are encapsulated in a container. For Nepfix a Spring application becomes the container and the HTTP or AMQP protocols are used for communication with the rest of the instances. Different execution perspectives were studied, namely asynchronous and synchronous models were developed for solving different kind of problems using NEPs. Different limitations and restrictions manifest in both models and are explored in detail in the respective chapters. In conclusion we can consider that Nepfix as a computational framework is suc-cessful: Cloud technology is ready for the challenge and the first results reassure that the properties Nepfix project pursued were met. Many investigation branches are left open for future investigations. In this EOG implementation guidelines are proposed for some of them like error recovery or dynamic NEP splitting. On the other hand other interesting problems that were not in the scope of this project were identified during development like word representation standardization or NEP model optimizations. As a confirmation that the results of this work can be useful to the scientific com-munity a preliminary version of this project was published in The International Work- Conference on Artificial Neural Networks (IWANN) in May 2015. Development has not stopped since that point and while Nepfix in it's current state can not be consid¬ered a final product the most relevant ideas, possible problems and solutions that were produced during the seven months development cycle are worthy to be gathered and presented giving a meaning to this EOG work.