[ca] En el camp de les simulacions virtuals de xarxes basades en grafs, s'utilitzen els que es diu GNN (Graph Neural Networks) en conjunt amb NDT (Network Digital Twin), que serveixen per replicar xarxes reals. El gran problema de la digitalització d'aquestes xarxes és el cost en temps i recursos, i la poca flexibilitat que té la rèplica digital per modificar-se a temps real. Recentment, solucions basades en Aprenentatge Autònom han anat guanyant rellevància degut a la seva rapidesa. El departament del BNN (Barcelona Neural Networking Center) ha creat una eina anomenada RouteNet-Fermi que es nodreix d'aquesta digitalització per analitzar xarxes virtuals i treure informació sobre el seu rendiment. RouteNet-Fermi és, a hores d'ara, una de les eines més avançades d'aquest àmbit. Tot i això, la interacció amb l'eina és complicada i per un usuari no familiaritzat amb aquests formats pot ser complicat. Es proposa el desenvolupament d'una eina que es relacioni amb RouteNet-Fermi, pero que a diferència d'altres ja existents, faciliti la configuració a temps real. Per dur a terme aquest projecte s'optarà per implementar un model web basat en un apartat Front-end i un altre Back-end, que mitjançant la interacció de l'usuari a través de la web, s'anirà modificant una xarxa virtual, per posteriorment interaccionar amb una API que processarà les dades fent ús de RouteNet-Fermi. S'ha demostrat que aquest projecte redueix de forma molt significativa el temps necessari per simular i replicar xarxes reals com a virtuals, ademés de facilitar la visualització de les dades resultants. El projecte té un potencial de creixement per futures necessitats elevat i permet la personalització adequada per cada usuari de l'eina.

[en] In the field of virtual simulations of graph-based networks, the so-called GNN (Graph Neural Networks) are used together with NDT (Network Digital Twin), which serve to replicate real networks. The big problem with the digitization of these networks is the cost in time and resources, and the little flexibility that the digital replica has to modify itself in real time. Recently, solutions based on Autonomous Learning have been gaining relevance due to their speed. The BNN (Barcelona Neural Networking Center) department has created a tool called RouteNet-Fermi that feeds on this digitization to analyze virtual networks and extract information about their performance. RouteNet-Fermi is, by now, one of the most advanced tools in this area. However, the interaction with the tool is complicated and for a user not familiar with these formats it can be complicated to use. It is proposed to develop a tool that is related to RouteNet-Fermi, but that, unlike others that already exist, facilitates real-time configuration. To carry out this project, it will be decided to implement a web model based on a Front-end section and another Back-end section, which through user interaction through the web, a virtual network will be modified, to later interact with an API that will process the data using RouteNet-Fermi. This project has been shown to significantly reduce the time needed to simulate and replicate real and virtual networks, in addition to facilitating the visualization of the resulting data. The project has a high growth potential for future needs and allows the appropriate customization for each user of the tool.