MECANO: Modelos Estocásticos Competitivos para el ANálisis de Óptimos en resiliencia

Los sistemas críticos, y en particular los sistemas de misión crítica, son sistemas que requieren de una gran confiabilidad. No sólo se espera que brinden servicios correctos, sino que también lo hagan de manera segura, eficiente, y que presenten una continua disponibilidad. A esto se suma la demanda de mantener los costos competitivos en el mercado actual. En esta propuesta nos interesan los sistemas computacionales integrados con sistemas físicos como por ejemplo sistemas integrados en reactores nucleares, aviónica y sistemas de transportes en general, controladores en plantas industriales, sistemas espaciales, incluyendo satélites y redes satelitales, antenas y estaciones terrenas, vectores y sistemas de lanzamiento, etc. Estos tipos de sistemas están sujetos a la ocurrencia de fallas inevitables, más allá de los posibles “bugs” del software. A pesar de ello deberían poder continuar brindando el servicio esperado aún en presencia de las fallas. En particular los sistemas de misión crítica, como puede ser un satélite o un vector de lanzamiento, no están sujetos a reparación externa, con lo cual la atención de las fallas en ejecución es imperativa.
Además, estos sistemas suelen requerir usos sumamente eficiente de los recursos. Por ejemplo, organizar las distintas tareas del satélite para optimizar el consumo de energía puede redundar en la utilización de baterías más pequen ̃as con los consiguientes impactos de reducción de la carga útil y los costos que esta implica. En consecuencia, es importante encontrar un balance entre confiabilidad y costo.
Dado que la mayoría de estos sistemas se integran con un entorno físico complejo, su modelado requiere de herramientas matemáticas más poderosas y expresivas que las lógicas bivaluadas y los modelos discretos habituales. En particular, dos ingredientes son esenciales para el modelado de estos sistemas: (1) la probabilidad, que permite cuantificar localmente la ocurrencia de eventos tales como la duración estocástica de una tarea o la probabilidad de ocurrencia de una falla, y (2) el no-determinismo, que representa de manera abstracta múltiples cosas, incluyendo la concurrencia entre procesos distribuidos, las decisiones locales que se pueden controlar en una componente, los eventos no controlables que se producen en el entorno, etc.
La combinación del no-determinismo con las probabilidades nos introduce a distintos tipos de modelos competitivos estocásticos: procesos estocásticos (ej: cadenas de Markov de tiempo discreto o continuo), procesos estocásticos de decisión (como los procesos de decisión de Markov) y juegos estocásticos en general.

El objetivo de este proyecto es contribuir con fundamentos, técnicas, algoritmos y herramientas que operen sobre modelos competitivos estocásticos cuya aplicación redunde en la construcción de sistemas confiables, eficientes, resilientes, y costo-beneficio aceptables.

Participantes