Keysight Technologies y la Universidad de Málaga colaboran para impulsar la IA y el ML en las comunicaciones inalámbricas avanzadas

En una colaboración innovadora, Keysight Technologies y la Universidad de Málaga (UMA) se unen para aprovechar el poder de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para sistemas de comunicaciones inalámbricas avanzadas. Con un enfoque agudo en la investigación y desarrollo de 6G, esta asociación ha diseñado con éxito un método para integrar algoritmos de IA y ML en herramientas de diseño y medición. Esta integración tiene como objetivo validar su rendimiento y acelerar la adopción en toda la industria, abordando los desafíos de interoperabilidad y allanando el camino para el despliegue estandarizado de IA y ML en el sector inalámbrico.

Superando la brecha en los estándares inalámbricos

Muchos operadores de red y proveedores ya han comenzado a aprovechar la IA y el ML en sus redes para mejorar el rendimiento y la eficiencia. Sin embargo, la ausencia de estándares inalámbricos claros para implementar IA y ML ha planteado desafíos significativos de interoperabilidad entre proveedores de equipos. Javier Campos, Ingeniero de I+D en Keysight, explica: «Esta situación crea muchos problemas de interoperabilidad entre proveedores de equipos y tener un estándar que no está optimizado para la tecnología de IA/ML: este es el desafío con el que hemos estado trabajando con la universidad para resolver».

Mejorando el rendimiento inalámbrico con IA

Una de las estrategias críticas para optimizar el rendimiento inalámbrico gira en torno a proporcionar y utilizar información precisa del estado del canal (CSI). El CSI abarca las propiedades y condiciones conocidas del canal de un enlace de comunicaciones, lo que permite ajustes en tiempo real a las transmisiones para mantener un rendimiento óptimo. Este componente es fundamental para lograr comunicaciones confiables con altas tasas de datos y sistemas de múltiples antenas. Tradicionalmente, calcular y reportar un CSI preciso ha sido computacionalmente intensivo y consumía muchos recursos, lo que lo convierte en un candidato ideal para integrar IA y ML en la red.

Campos destaca el potencial de la IA en este contexto, afirmando: «Si bien la IA ha existido durante bastante tiempo, la industria ahora ha podido identificar casos de uso concretos, como la optimización de la retroalimentación de CSI, donde la IA puede lograr grandes ganancias en rendimiento, utilización de recursos y eficiencia energética».

Mejora de la retroalimentación de CSI impulsada por IA

Reconociendo el CSI como un caso de uso principal que se beneficia de la IA y el ML, los investigadores inalámbricos de la UMA desarrollaron un modelo de IA/ML para la mejora de la retroalimentación de CSI. Mari Carmen Aguayo, Profesora en la Universidad de Málaga y Jefa del Instituto de Investigación de Telecomunicaciones (TELMA), elabora: «Lo que estamos haciendo es reducir la información que tienes que enviar por aire para proporcionar un CSI preciso desde el equipo de usuario hasta la estación base». Esta reducción se logra a través de algoritmos de IA que comprimen la información requerida en cantidades mínimas, asegurando un rendimiento óptimo con la menor transmisión de datos.

Para validar la superioridad de su modelo de ML frente al procesamiento digital de señales (DSP) tradicional para la retroalimentación de CSI, los investigadores de la UMA recurrieron a Keysight para obtener una plataforma de gemelo digital. Esta plataforma emuló el rendimiento de su modelo bajo condiciones del mundo real, lo que permitió pruebas exhaustivas bajo varios perfiles de desvanecimiento y escenarios de prueba.

Abriendo puertas para estándares basados en IA/ML

A través de sus esfuerzos colaborativos, Keysight y UMA han desarrollado una interfaz que permite la integración de cualquier algoritmo de IA/ML que cumpla con las API y marcos de trabajo comunes de IA/ML en SystemVue de Keysight, una herramienta de modelado. Este avance allana el camino para que toda la industria utilice eficazmente los algoritmos de IA y ML. Para facilitar este proceso de integración, Keysight y UMA están trabajando activamente para introducir esta innovación en el organismo de estándares 3rd Generation Partnership Project Radio Access Network (3GPP RAN-1).

Campos afirma: «Juntos, esperamos avanzar en las diferentes áreas que 3GPP está estudiando. Estamos trabajando para tener una mejor usabilidad y mediciones para obtener los conocimientos necesarios para llevar esta nueva tecnología a la industria».

Contribuciones a la publicación 3GPP 18

Tras la validación exitosa de sus modelos de IA, UMA y Keysight presentaron estas innovaciones, junto con las mejores prácticas de medición asociadas, al 3GPP como parte de la Release 18. Esto marca la primera publicación del 3GPP que se adentra en las mejoras de IA/ML para la interfaz aérea, subrayando la importancia de su trabajo en la configuración del futuro de las comunicaciones inalámbricas.

Una asociación continua para el futuro

La asociación entre UMA y Keysight está lejos de haber terminado. Su colaboración está destinada a continuar con planes para realizar más contribuciones y expandir sus hallazgos a otras herramientas de Keysight. Su objetivo final es empoderar a los investigadores inalámbricos de todo el mundo para aprovechar el potencial de la IA y el aprendizaje automático (ML) en la configuración del futuro de las comunicaciones inalámbricas avanzadas.

La colaboración entre Keysight Technologies y la Universidad de Málaga representa un avance significativo en la integración de la IA y el aprendizaje automático (ML) en sistemas de comunicaciones inalámbricas avanzadas. Sus esfuerzos abordan los desafíos de interoperabilidad y sientan las bases para el despliegue estandarizado de la IA y el ML en la industria inalámbrica, prometiendo un rendimiento mejorado, una utilización de recursos y una eficiencia energética en la era de la tecnología inalámbrica 6G.