{"id":135353,"date":"2024-10-15T15:58:08","date_gmt":"2024-10-15T14:58:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/?p=135353"},"modified":"2024-10-15T15:59:11","modified_gmt":"2024-10-15T14:59:11","slug":"el-proyecto-banyan-concluye-con-avances-en-modelizacion-del-trafico-y-planificacion-automatizada-de-redes-de-acceso-radioelectrico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/2024\/10\/15\/135353","title":{"rendered":"El proyecto BANYAN concluye con avances en modelizaci\u00f3n del tr\u00e1fico y planificaci\u00f3n automatizada de redes de acceso radioel\u00e9ctrico"},"content":{"rendered":"

El proyecto Innovative Training Networks (ITN) \u201cBANYAN: Big Data Analytics for Radio Access Networks<\/strong>\u201d, financiado por la Uni\u00f3n Europea a trav\u00e9s del programa H2020-ICT-2019, ha llegado a su fin este a\u00f1o, dejando tras de s\u00ed una serie de hitos que marcan innovaciones en el campo de las telecomunicaciones. Dirigido por Marco Fiore<\/strong>, Profesor de Investigaci\u00f3n en IMDEA Networks, BANYAN ha desarrollado herramientas innovadoras para redes de acceso radio (RAN, por sus siglas en ingl\u00e9s) 5G impulsadas por datos, adem\u00e1s de haber formado con \u00e9xito a estudiantes de doctorado especializados en este campo.<\/p>\n

\u201cLa investigaci\u00f3n llevada a cabo en BANYAN ha sido pionera en varios aspectos. Por un lado, el proyecto ha revelado aspectos desconocidos hasta el momento sobre la demanda de servicios m\u00f3viles en diversos contextos, como \u00e1reas urbanas, entornos interiores o durante eventos especiales<\/strong>\u201d, explica el Dr. Fiore. Estos hallazgos han permitido la creaci\u00f3n de modelos precisos del comportamiento de los usuarios y el tr\u00e1fico m\u00f3vil, herramientas esenciales para mejorar la planificaci\u00f3n y gesti\u00f3n de las redes de acceso radio modernas. \u201cComo ejemplos representativos, pudimos revelar c\u00f3mo la introducci\u00f3n del 5G ha fomentado un aumento en el consumo de ciertas aplicaciones m\u00f3viles (particularmente relacionadas con los videojuegos), o demostramos c\u00f3mo grandes protestas p\u00fablicas generan aumentos dram\u00e1ticos en el tr\u00e1fico solo para ciertas clases de servicios (notablemente, navegaci\u00f3n y mensajer\u00eda)\u201d.<\/p>\n

Otro logro clave de BANYAN ha sido el desarrollo de una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial (IA)<\/strong> para modelar la propagaci\u00f3n de se\u00f1ales en entornos de acceso radio densos. Esta t\u00e9cnica no solo permite una planificaci\u00f3n precisa de la infraestructura de la red inal\u00e1mbrica, sino que tambi\u00e9n reduce el tiempo de c\u00e1lculo para dise\u00f1ar redes inal\u00e1mbricas en interiores en comparaci\u00f3n con las herramientas tradicionales. Esto representa un avance significativo para dise\u00f1ar eficientemente redes en ciudades inteligentes y grandes espacios interiores como centros comerciales o aeropuertos.<\/p>\n

 Comercializaci\u00f3n<\/h2>\n

Los resultados del proyecto no solo han permanecido en el \u00e1mbito acad\u00e9mico, sino que tambi\u00e9n han encontrado aplicaciones comerciales. \u201cParte de las herramientas desarrolladas durante BANYAN han sido integradas en el software de planificaci\u00f3n radioel\u00e9ctrica comercializado por Ranplan Wireless<\/strong>, uno de los socios del proyecto\u201d, destaca Fiore. Esto subraya la importancia del impacto del proyecto en la industria de las telecomunicaciones.<\/p>\n

A nivel acad\u00e9mico, los trabajos han sido presentados en conferencias de primer nivel como ACM IMC, IEEE INFOCOM y la revista IEEE JSAC, lo que enfatiza a\u00fan m\u00e1s la contribuci\u00f3n de BANYAN al conocimiento cient\u00edfico en el campo de las redes de acceso radio.<\/p>\n

Retos<\/h2>\n

El proyecto BANYAN abord\u00f3 con \u00e9xito varios desaf\u00edos complejos, entre ellos:<\/p>\n

    \n
  1. Medir, caracterizar y modelar la demanda de tr\u00e1fico para servicios m\u00f3viles individuales a gran escala (por ejemplo, ciudades o pa\u00edses enteros) en entornos tanto interiores como exteriores.<\/li>\n
  2. Desarrollar herramientas basadas en IA para generar una propagaci\u00f3n de radiofrecuencia realista en escenarios interiores y exteriores con alta precisi\u00f3n y baja complejidad.<\/li>\n
  3. Crear modelos de optimizaci\u00f3n para la planificaci\u00f3n automatizada de redes.<\/li>\n
  4. Dise\u00f1ar soluciones de IA para la gesti\u00f3n aut\u00f3noma de redes m\u00f3viles, probadas en plataformas experimentales.<\/li>\n<\/ol>\n

    Gracias a los estudios realizados en el marco de BANYAN, se han sentado los componentes fundamentales para el futuro de los sistemas m\u00e1s all\u00e1 del 5G, demostrando c\u00f3mo el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos y la inteligencia artificial pueden transformar la forma en que se planifican y gestionan las redes de telecomunicaciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    El proyecto Innovative Training Networks (ITN) \u201cBANYAN: Big Data Analytics for Radio Access Networks\u201d, financiado por la Uni\u00f3n Europea a trav\u00e9s del programa H2020-ICT-2019, ha llegado a su fin este a\u00f1o, dejando tras de s\u00ed una serie de hitos que marcan innovaciones en el campo de las telecomunicaciones. Dirigido por Marco Fiore, Profesor de Investigaci\u00f3n en IMDEA Networks, BANYAN ha desarrollado herramientas innovadoras para redes de acceso radio (RAN, por sus siglas en ingl\u00e9s) 5G impulsadas por datos, adem\u00e1s de haber formado con \u00e9xito a estudiantes de doctorado especializados en este campo. \u201cLa investigaci\u00f3n llevada a cabo en BANYAN ha sido\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":58,"featured_media":135355,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ngg_post_thumbnail":0},"categories":[48808],"tags":[],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":4}},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135353"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/users\/58"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=135353"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135353\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":135354,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135353\/revisions\/135354"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/media\/135355"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=135353"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=135353"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=135353"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}