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Este estudio longitudinal de 2014 a 2025 demuestra que la infraestructura física de Bitcoin es altamente resiliente a fallos aleatorios en cables submarinos, y que la adopción de TOR, lejos de introducir fragilidad oculta, incrementa la robustez de la red al aprovechar la geografía bien conectada de sus nodos de retransmisión.
Este artículo propone una arquitectura de referencia basada en planos y un espectro de verificación escalonado para habilitar redes peer-to-peer agénticas seguras y eficientes, donde agentes autónomos en el borde intercambian capacidades y acciones dinámicas en lugar de contenido estático, mejorando significativamente el éxito de los flujos de trabajo sin aumentar la latencia ni la sobrecarga.
Este estudio demuestra que, en entornos de telecomunicaciones estocásticos, el Aprendizaje por Refuerzo Offline basado en Bellman (CQL) ofrece políticas más robustas que los métodos basados en secuencias, proporcionando así orientación práctica para la selección de algoritmos en la gestión de redes impulsada por IA.
El artículo propone un enfoque de aprendizaje por refuerzo con restricciones (CDRL) para optimizar la entrega de paquetes en redes de próxima generación, logrando cumplir con los estrictos requisitos de latencia de las aplicaciones interactivas mientras se minimiza el costo de asignación de recursos.
Este trabajo demuestra que la Optimización Bayesiana y los Algoritmos Genéticos son herramientas efectivas para optimizar los parámetros orbitales y la asignación de satélites en una constelación de red cuántica global, logrando tasas de generación de entrelazamiento significativamente superiores a las estrategias de diseño convencionales.
Este artículo presenta un marco unificado para comparar los conmutadores cuánticos puramente fotónicos y los equipados con memoria, cuantificando sus compensaciones entre tasa y fidelidad y demostrando que la superioridad arquitectónica depende del régimen de parámetros de hardware específicos.
Este artículo presenta Q2NS, un simulador de redes cuánticas modular y extensible basado en ns-3 que integra nativamente primitivas cuánticas y clásicas, soporta múltiples representaciones de estados y demuestra una eficiencia computacional superior frente a alternativas existentes.