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  1. Colibri
  2. Facultad de Ingeniería
  3. Instituto de Ingeniería Eléctrica
  4. Publicaciones académicas y científicas
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/55916 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorInglés, Lucas-
dc.contributor.authorAnet Neto, Luiz-
dc.contributor.authorRattaro, Claudina-
dc.contributor.authorMorvan, Michel-
dc.contributor.authorCastro, Alberto-
dc.contributor.authorNuaymi, Loutfi-
dc.date.accessioned2026-07-07T13:17:08Z-
dc.date.available2026-07-07T13:17:08Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationInglés, L., Anet Neto, L., Rattaro, C. y otros. AI learns G-PON : Toward adaptive T-CONT configuration for fixed-mobile convergence [en línea]. EN: 2026 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC), Los Angeles, CA, USA, 15-19 mar. 2026 , pp. 1-3.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/55916-
dc.description.abstractWe demonstrate the use of a commercial G-PON as an AI-enhanced self-optimizing substrate. We refine the T-CONT configuration with deep reinforcement learning to optimize transmission latency and ensure stable and adaptive performances for fixed-mobile convergent scenarios.es
dc.description.sponsorshipEste trabajo fue financiado y apoyado por el proyecto DGE IPCEI ME/CT Orange, así como por la CAP uruguaya (Comisión Académica de Posgrados). También se realizó en el marco de Lab’Optic, una iniciativa conjunta de investigación entre el UMR-6285 Lab-STICC, el UMR 6082 Instituto Foton y Orange Innovation.es
dc.format.extent3 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoenes
dc.relation.ispartof2026 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC), Los Angeles, CA, USA, 15-19 mar. 2026 , pp. 1-3.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectPassive optical networkses
dc.subjectConvergencees
dc.subjectPrintinges
dc.subjectAluminumes
dc.subjectLearning (Artificial Intelligence)es
dc.subjectOptical fiber subscriber loopses
dc.subjectArtificial intelligencees
dc.titleAI learns G-PON : Toward adaptive T-CONT configuration for fixed-mobile convergencees
dc.typePonenciaes
dc.contributor.filiacionInglés Lucas, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionAnet Neto Luiz, IMT Atlantique, Brest, France-
dc.contributor.filiacionRattaro Claudina, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionMorvan Michel, IMT Atlantique, Brest, France-
dc.contributor.filiacionCastro Alberto, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionNuaymi Loutfi, IMT Atlantique, Brest, France-
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
udelar.academic.departmentTelecomunicacioneses
udelar.investigation.groupAnálisis de Redes, Tráficos y Estadísticas de Servicios (ARTES)es
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica

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