Publicaciones
Lo que decimos, publicado y con revisión por pares
Casi todo lo que ofrece una casa de ingeniería se puede afirmar sin haberlo hecho nunca. Esto es lo contrario: está escrito, revisado por gente que no nos conoce, y cualquiera puede ir a comprobarlo.
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revisadas por pares
3 más en revisión
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como primer autor
de 13 en total
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citas del más citado
IEEE Sensors Journal, 2021
Cifras a septiembre de 2026. Las citas suben; el resto no.
Revistas
RL-ASL: optimización dinámica de la escucha en redes TSCH con aprendizaje por refuerzo
F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado
IEEE Transactions on Mobile Computing · abril de 2026
primer autor
Escuchar es lo que gasta la batería de un nodo que casi nunca transmite. Ajustar cuánto escucha, y cuándo, es la diferencia entre cambiar pilas cada año o cada cinco.
LEACH-RLC: transmisión de datos en IoT con agrupamiento optimizado y aprendizaje por refuerzo
F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado, X. Fafoutis
IEEE Internet of Things Journal · vol. 12, n.º 13, pp. 23462–23478, marzo de 2025
HRL-TSCH: un planificador TSCH jerárquico por refuerzo para IIoT
F. F. Jurado-Lasso, C. Orfanidis, J. F. Jurado, X. Fafoutis
IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking · vol. 10, n.º 6, pp. 2102–2118, diciembre de 2024
25 citasprimer autor
Quién habla en qué ranura y en qué canal. En una planta con variadores y wifi corporativo, esa decisión es la que sostiene la latencia — o la pierde.
ELISE: marco de aprendizaje por refuerzo para optimizar el tamaño del slotframe en TSCH
F. F. Jurado-Lasso, M. Barzegaran, J. F. Jurado, X. Fafoutis
IEEE Systems Journal · vol. 18, n.º 2, pp. 1068–1079, junio de 2024
Revisión de redes de sensores definidas por software con aprendizaje automático: estado actual y retos
F. F. Jurado-Lasso, L. Marchegiani, J. F. Jurado, A. M. Abu-Mahfouz, X. Fafoutis
IEEE Access · vol. 10, pp. 23560–23592, marzo de 2022
Encaminamiento consciente de la energía para redes de sensores multisalto definidas por software
F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas
IEEE Sensors Journal · vol. 21, n.º 8, pp. 10174–10182, abril de 2021
110 citasprimer autor
El camino más corto no es el más barato: el nodo que está en medio de todos los caminos es el primero que se queda sin batería, y al morir parte la red.
Análisis de rendimiento de redes de sensores multisalto definidas por software
F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas
IEEE Systems Journal · vol. 14, n.º 4, pp. 4653–4662, diciembre de 2020
Un sistema de gestión definido por software para redes de sensores con IP
F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas
IEEE Systems Journal · vol. 14, n.º 2, pp. 2335–2346, junio de 2020
Congresos
Control adaptativo de movilidad en LoRaWAN con aprendizaje por refuerzo
A. F. Valentin, S. K. Janum, F. F. Jurado-Lasso, X. Fafoutis, C. Orfanidis
WiMob 2025 · pp. 1–8, diciembre de 2025
Un marco de redes definidas por software para IoT sobre 6LoWPAN
F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas
WTS 2018 · pp. 1–7, mayo de 2018
En revisión
Enviadas a revista y todavía sin dictamen. No cuentan como publicadas y por eso van aparte — pero son en lo que estamos trabajando ahora mismo, que suele ser lo que más le interesa a quien tiene el problema hoy.
TORCH: salto de canal adaptativo en tiempo real para TSCH bajo coexistencia con wifi ágil
F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado
En revisión · julio de 2026
primer autor
El wifi de la planta cambia de canal solo, y se lleva por delante los del TSCH. Esto es medir qué canales están quemados AHORA y dejar de usarlos.
SAGE: heurística multiobjetivo consciente de la energía para planificar TSCH en IIoT
F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado
En revisión · febrero de 2026
primer autor
Latencia, energía y fiabilidad tiran en direcciones distintas. Una heurística que las pesa a la vez es lo que hace falta cuando el planificador tiene que correr dentro del nodo.
RL-TINY: selección de padre consciente de la movilidad en RPL sobre TSCH, aprendida
F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado
En revisión · febrero de 2026
Evaluado en bancos de pruebas abiertos — FIT IoT-LAB para experimentos a escala y FlockLab para medida precisa de tiempos y potencia — y no sólo en simulador. La diferencia entre «funciona» y «funciona en campo» se mide, y es donde se cae la mayoría de lo que se publica.