[ca] La creixent complexitat i les demandes de les xarxes de telecomunicacions modernes requereixen el desenvolupament de sistemes autònoms i segurs per garantir comunicacions eficients, fiables i segures. La integració de tecnologies avançades com la intel·ligència artificial (IA) i l'aprenentatge automàtic (ML) juntament amb la distribució de claus quàntiques (QKD) a les xarxes òptiques respon a aquestes necessitats. Aquesta integració permet la creació de xarxes que poden automatitzar de manera eficient les seves operacions alhora que garanteixen els més alts estàndards de seguretat. En aquest context, aquesta tesi explora l'ús de les xarxes definides per programari (SDN) per a l'avenç de xarxes òptiques autònomes i segures, en particular les xarxes òptiques elàstiques (EON). La investigació se centra a millorar l'eficiència i la seguretat de la xarxa per satisfer la creixent complexitat i les demandes de comunicacions d'alta capacitat, baixa latència i seguretat. La tesi doctoral investiga l'aplicació de l'ML, concretament l'aprenentatge de reforç profund (DRL) i les xarxes neuronals de gràfics (GNN) per abordar reptes clau en la gestió i optimització dels EON. L'objectiu principal és desenvolupar solucions autònomes i intel·ligents per al subministrament de serveis dinàmics, l'assignació de recursos i la gestió de l'espectre. Una contribució significativa d'aquest treball és el desenvolupament de nous enfocaments basats en DRL per a l'assignació d'encaminament i espectre (RSA). Aquests mètodes estan dissenyats per gestionar de manera adaptativa els recursos de la xarxa en temps real, superant les limitacions dels algorismes RSA tradicionals i estàtics. En considerar la latència com un factor clau, el mecanisme RSA basat en DRL garanteix el subministrament eficient d'aplicacions sensibles a la latència i millora les mètriques generals de rendiment de la xarxa, com ara la latència i el rendiment. La tesi també examina l'aprovisionament dinàmic i la col·locació òptima de les funcions de xarxa virtual (VNF) mitjançant DRL i GNN. Aquesta combinació de tecnologies permet un mapeig més eficient dels requisits de recursos a la infraestructura física, facilitant sistemes de gestió de xarxa escalables i flexibles. La investigació també inclou una validació experimental de les solucions proposades. Es va implementar una prova de concepte (PoC) per demostrar la integració de models DRL dins d'un marc de pla de control SDN. Això va implicar externalitzar el càlcul de la ruta a una entitat dedicada que ajuda el controlador SDN en la funció de selecció de ruta i espectre. Els resultats experimentals van confirmar l'aplicabilitat pràctica de l'enfocament DRL per donar suport a funcions de control seleccionades en infraestructures EON operatives. A més, la investigació explora la coexistència de la distribució de claus quàntiques variables contínues (CV-QKD) i els canals clàssics dins dels EON, que és essencial per garantir comunicacions segures a l'era de la informàtica quàntica. Per abordar el repte de la interferència de soroll de canals clàssics d'alta potència en canals quàntics sensibles, la tesi introdueix estratègies d'assignació dinàmica de l'espectre aprofitant SDN. Aquestes estratègies optimitzen l'ús dels recursos de l'espectre i minimitzen les interferències de soroll, garantint un funcionament segur i eficient de la xarxa integrada. En resum, aquesta tesi aporta avenços significatius en el camp de les xarxes òptiques autònomes i segures mitjançant la integració de tècniques avançades de ML, contribuint al desenvolupament d'EONs àgils, d'alta capacitat, fiables i segurs per a futures telecomunicacions.

[en] The increasing complexity and demands of modern telecommunications networks necessitate the development of autonomous and secure systems to ensure efficient, reliable, and secure communications. The integration of advanced technologies such as Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) together with Quantum Key Distribution (QKD) into optical networks addresses these needs. This integration enables the creation of networks that can efficiently automate their operations while ensuring the highest standards of security. In this context, this thesis explores the use of Software Defined Networking (SDN) for the advancement of autonomous and secure optical networks, in particular Elastic Optical Networks (EONs). The research focuses on enhancing network efficiency and security to meet the growing complexity and demands for high-capacity, low-latency, and secure communications. The PhD thesis investigates the application of ML, specifically Deep Reinforcement Learning (DRL) and Graph Neural Networks (GNN) to tackle key challenges in the management and optimization of EONs. The primary goal is to develop autonomous and intelligent solutions for dynamic service provisioning, resource allocation, and spectrum management. A significant contribution of this work is the development of novel DRL-based approaches for Routing and Spectrum Assignment (RSA). These methods are designed to adaptively manage network resources in real-time, overcoming the limitations of traditional, static RSA algorithms. By considering latency as a key factor, the DRL-based RSA mechanism ensures the efficient provisioning of latency-sensitive applications and improves overall network performance metrics, such as latency and throughput. The thesis also examines the dynamic provisioning and optimal placement of Virtual Network Functions (VNFs) using DRL and GNNs. This combination of technologies enables a more efficient mapping of resource requirements to the physical infrastructure, facilitating scalable and flexible network management systems. The research also includes an experimental validation of the proposed solutions. A proof-of-concept (PoC) was implemented to demonstrate the integration of DRL models within an SDN control plane framework. This involved externalizing path computation to a dedicated entity that assists the SDN controller in the path and spectrum selection function. The experimental results confirmed the practical applicability of the DRL approach in supporting selected control functions in operational EON infrastructures. Furthermore, the research explores the coexistence of Continuous Variable Quantum Key Distribution (CV-QKD) and classical channels within EONs, which is essential for ensuring secure communications in the quantum computing era. To address the challenge of noise interference from high-power classical channels on sensitive quantum channels, the thesis introduces dynamic spectrum allocation strategies leveraging SDN. These strategies optimize the use of spectrum resources and minimize noise interference, ensuring secure and efficient operation of the integrated network. In summary, this thesis provides significant advancements in the field of autonomous and secure optical networks by integrating advanced ML techniques, contributing to the development of agile, high-capacity, reliable, and secure EONs for future telecommunications.