{"id":135066,"date":"2021-02-12T12:20:51","date_gmt":"2021-02-12T11:20:51","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/?p=135066"},"modified":"2021-02-12T12:21:25","modified_gmt":"2021-02-12T11:21:25","slug":"daemon-mas-alla-del-5g-con-inteligencia-de-red","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/2021\/02\/12\/135066","title":{"rendered":"DAEMON: M\u00e1s all\u00e1 del 5G con Inteligencia de Red"},"content":{"rendered":"

El Proyecto europeo Cuenta con la participaci\u00f3n de 12 socios de toda Europa, y desarrollar\u00e1 e implementar\u00e1 actualizaciones de la arquitectura de la red m\u00f3vil, as\u00ed como una mejor acomodaci\u00f3n de la Inteligencia de Red (Network Intelligence-NI) en futuros sistemas 6G systems, a trav\u00e9s de una mayor adecuaci\u00f3n de la adopci\u00f3n e integraci\u00f3n de modelos de Inteligencia Artificial<\/h4>\n

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IMDEA Networks es coordinador de proyecto\u00a0aDAptive and sElf-Learning MObile Networks (DAEMON)<\/a>\u00a0(Inteligencia de red para redes m\u00f3viles adaptativas y de aprendizaje autom\u00e1tico), financiado por la\u00a0convocatoria de tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n H2020-ICT-2020-2\u00a0de la Uni\u00f3n Europea. Desde enero de 2021 a diciembre de 2023, el equipo de investigadores trabajar\u00e1 sobre la aplicaci\u00f3n de la Inteligencia de Red a sistemas 6G, as\u00ed como sobre una gesti\u00f3n de red totalmente automatizada, con una importante participaci\u00f3n de la industria, incluyendo fabricantes de liderazgo mundial como Nokia y NEC Corporation y operadores l\u00edderes como Telef\u00f3nica and OTE, as\u00ed como pymes innovadoras como SRS, ADLINK or WINGS ICT.<\/p>\n

6G se ejecutar\u00e1 por complete en diversas clases de servicios, y lo har\u00e1 con un rendimiento sobresaliente: una latencia cercana a cero, con aparente capacidad infinita, y un 100% de fiabilidad y disponibilidad que har\u00e1n que la\u00a0infraestructura de comunicaci\u00f3n sea de una transparencia total\u00a0para las aplicaciones. Alcanzar este ambicioso objetivo supone hacer crecer la ya importante complejidad de las arquitecturas de red m\u00f3vil para orquestar al instante recursos f\u00edsicos y\u00a0Funciones de Red Virtual\u00a0(Virtual Network Functions \u2013 VNF) a trav\u00e9s de diferentes dominios de red, en l\u00ednea con las demandas variables en el tiempo y los requisitos de multi-usuario. Las tecnolog\u00edas sin contacto que automaticen la operaci\u00f3n de la red se convertir\u00e1n en est\u00e1ndar, y el \u00e9xito de 6G depender\u00e1 en gran medida de la calidad de la Inteligencia de Red que ser\u00e1 usada por programadores, controladores y orquestadores a trav\u00e9s de dominios de red, y de la aut\u00e9ntica gesti\u00f3n de la infraestructura.<\/p>\n

Aunque los modelos de Inteligencia Artificial se suelen considerar como la piedra angular para el dise\u00f1o de la Inteligencia de Red, no son la mejor soluci\u00f3n para cada acci\u00f3n en este sentido. A partir de la pr\u00e1ctica habitual,\u00a0DAEMON expondr\u00e1 un dise\u00f1o pr\u00e1ctico del dise\u00f1o de la Inteligencia de Red, identificando funcionalidades de red para las que la Inteligencia Artificial (no) es una herramienta adecuada, y dise\u00f1ando modelos de \u2018machine learning\u2019 a medida que respondan a las necesidades espec\u00edficas de dichas funcionalidades. Con la creaci\u00f3n de estos modelos, DAEMON dise\u00f1ar\u00e1 una arquitectura nativa de Inteligencia de Red \u2018de extremo a extremo\u2019 6G que coordina completamente las funcionalidades asistidas por Inteligencia de Red.<\/p>\n

Eficiencia y sostenibilidad<\/h3>\n

Los avances se aplicar\u00e1n en entornos pr\u00e1cticos de red, y permitir\u00e1n un rendimiento extremadamente alto al tiempo que se hace un uso eficiente de los recursos radioel\u00e9ctricos y computacionales subyacentes. Adem\u00e1s, las soluciones del proyecto tienen como objetivo reducir la huella energ\u00e9tica de las redes m\u00f3viles y aumentar su fiabilidad. En concreto, DAEMON\u00a0dise\u00f1ar\u00e1 algoritmos pr\u00e1cticos para ocho funcionalidades pr\u00e1cticas\u00a0asistidas por Inteligencia de Red, y el rendimiento de los algoritmos se evaluar\u00e1 en condiciones reales a trav\u00e9s de cuatro sitios experimentales, y a escala con enfoques basados en datos a partir de dos conjuntos de datos de medici\u00f3n del tr\u00e1fico a nivel nacional, confrontados a nueve objetivos de KPI ambiciosos pero factibles.<\/p>\n

Estos resultados ser\u00e1n mejorados por el desarrollo de soluciones de \u2018machine learning\u2019 adecuadamente adaptadas e integradas en los entornos de red, a trav\u00e9s de tres objetivos t\u00e9cnicos:<\/p>\n