La IA Generativa Impulsa Redes Autónomas: Una Inmersión Doctoral
Shaghayegh (Shirley) Shajarian, estudiante de doctorado de tercer año en Ciencias de la Computación en la Universidad Estatal A&T de Carolina del Norte, está llevando a cabo una investigación pionera sobre la aplicación de la IA generativa a las redes informáticas. Trabajando bajo la guía del Dr. Sajad Khorsandroo y el Dr. Mahmoud Abdelsalam dentro del Laboratorio de Ciberseguridad y Resiliencia Autónoma, su trabajo tiene como objetivo reducir significativamente el trabajo manual en la gestión de redes y allanar el camino para redes completamente autónomas y auto-gestionadas.
La investigación de Shajarian se centra principalmente en el desarrollo de agentes impulsados por IA diseñados para automatizar operaciones críticas de red. Estos agentes están siendo diseñados para ayudar en tareas como el análisis de registros de red, la resolución de problemas técnicos y la generación de documentación exhaustiva. La visión general es permitir que las redes se configuren, optimicen, reparen y protejan de forma autónoma, minimizando así la intervención humana. Más allá de esta área central, Shajarian también tiene un gran interés en la ciberseguridad de redes, como lo demuestran sus estudios publicados sobre la clasificación de dominios maliciosos utilizando el aprendizaje por transferencia y una revisión de las técnicas de IA explicable (XAI) para el análisis de malware.
Un aspecto particularmente convincente de su trabajo implica aprovechar los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) como agentes inteligentes dentro de los sistemas de red. A medida que las redes informáticas modernas se vuelven cada vez más complejas, la gestión manual se vuelve costosa e insostenible. Shajarian encuentra fascinante el potencial de los LLM debido a su capacidad para interpretar grandes cantidades de datos de registro, identificar problemas con precisión y comunicar sus hallazgos de manera conversacional similar a la humana. Esta capacidad es crucial para apoyar a los operadores de red y facilitar la transición a redes semiautónomas, donde los agentes impulsados por LLM manejan tareas rutinarias mientras los humanos mantienen la supervisión para la verificación y la toma de decisiones críticas. En última instancia, esta investigación acerca la perspectiva de redes completamente autónomas que pueden operar, adaptarse y responder sin una entrada humana constante.
De cara al futuro, Shajarian planea ampliar su estudio integrando telemetría del mundo real y registros de red. Esto mejorará la conciencia situacional y apoyará una toma de decisiones más efectiva en entornos de red dinámicos. Su trabajo futuro también explorará la implementación práctica de agentes basados en LLM en entornos reales, centrándose en su fiabilidad y adaptabilidad a las condiciones cambiantes de la red. Un objetivo clave es evaluar cómo estos sistemas pueden identificar, diagnosticar y documentar de forma autónoma los problemas de la red, asegurando siempre que la supervisión humana se mantenga en los puntos de decisión críticos.
El camino de Shajarian hacia la IA, particularmente los LLM, comenzó durante sus estudios de licenciatura y maestría en ingeniería de software, donde le intrigó cómo los modelos de aprendizaje automático podían imitar el razonamiento humano. Los rápidos avances en los LLM alimentaron aún más su curiosidad, especialmente en lo que respecta a su aplicación en dominios complejos como las redes informáticas. Ella cree que su capacidad para fomentar la autonomía del sistema es vital para aliviar la carga de los operadores y reducir la necesidad de intervención manual.
Para las personas que consideran un doctorado en este campo interdisciplinario, Shajarian enfatiza la importancia de la flexibilidad, la curiosidad y mantenerse al tanto de los últimos desarrollos. Un doctorado que combine IA y redes informáticas exige profundidad en ambas áreas, requiriendo disciplina para equilibrar diversas bases técnicas. Aconseja a los aspirantes a investigadores que elijan un asesor y un tema de investigación que realmente se alinee con sus intereses, ya que esta alineación proporciona una motivación esencial durante las fases desafiantes. En última instancia, ella alienta a perseguir un doctorado no solo por el título, sino por un deseo profundo de hacer preguntas, encontrar respuestas y contribuir significativamente al campo.
Fuera de su investigación innovadora, Shajarian es una cocinera apasionada, que aspira a ganar una estrella Michelin. Ella ve la cocina como su salida creativa y una forma favorita de conectar con los demás.