Nilton Flávio Sousa Seixas

Activities Implementation of a simulator of ultra-dense elastic optical networks in python language for hypothesis validationTechnologies used: simpy, ILP (Integer Linear Programming) with CPLEX/DOCPLEX, TDD with pytest, git/github for version control; Analysis of data generated by simulations;Descriptive statistical analysis with python and R;Graphs with matplotlib, seaborn, GGplot, etc; Implementation of artificial neural networks for ILP improvementsData cleaning - Use of interpolation techniques to replace missing data;Data analysis and pre-processing: attribute engineering, descriptive statistics, normalization and data transformation for the neural network;Deep learning model implementation - Recurrent neural networks (LSTM) for time series regression;Rating: R2, MAE, etc; Demonstration of the neural network at: https://github.com/nfsseixas2013/Network_planning_project Publication in IEEE Photonics Technology Letters: Automation of Photonic Networks Using MachineLearning: Case Studies and Future Works

Atividades Implementação de simulador de redes ópticas elásticas ultra-densas em linguagem python para validação de hipótesesTecnologias utilizadas: simpy, ILP (Integer Linear Programming) com CPLEX/DOC-PLEX, TDD com pytest, git/github para controle de versão; Análise de dados gerado por simulações;Análise estatística descritiva com python e R;Gráficos com matplotlib, seaborn, GGplot, etc; Implementação de redes neurais artificiais para melhorias do ILPLimpeza dos dados - Uso de técnicas de interpolação para substituir dados fal-tantes;Análise e pré-processamento de dados: engenharia de atributos, estatística descritiva, normalização e transformação dos dados para a rede neural;Implementação do modelo de deep learning - Redes neurais recorrentes (LSTM)para regressão de série temporal;Avaliação: R2 e MAE; Demonstração da rede neural em: https://github.com/nfsseixas2013/Network_planning_project Publicação na IEEE Photonics Technology Letters: Automation of Photonic Networks Us-ing MachineLearning: Case Studies and Future Works