image: Figure 3 of the study shows business- and residential-type deployments, as well as a series of mechanisms that can facilitate the adoption of machine learning-aware architecture to Wi-Fi networks (technically known as IEEE 802.11 WLANs). view more
Credit: UPF
La Unión Internacional de Telecomunicaciones (ITU) es un organismo de la Organización de las Naciones Unidas encargado de regular las telecomunicaciones a nivel internacional entre diferentes administraciones y empresas operadoras. Por recomendación especifica de esta organización, el pasado 1 de julio, se aprobó el estándar Y.3172 para redes de telecomunicación, una arquitectura para el aprendizaje automático en redes futuras (5G y más allá). Este nuevo estándar define una arquitectura lógica de red que ha sido pensada para incluir mecanismos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) de manera intrínseca.
El organismo StandICT.eu, que promueve la participación y contribución de académicos a estándares del mercado único digital (Single Digital Market), como 5G, Cloud Computing, Cybersecurity, Big Data e IoT, concedió a miembros del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF una ayuda del tipo "Short Term", gracias a la cual han podido participar en tres reuniones del Focus Group on Machine Learning for Future Networks including 5G (FG-ML5G) de la ITU.
Es el primer trabajo que introduce la arquitectura para el estándar Y.3172 y propone una adopción para redes Wi-Fi
Con esta ayuda, los grupos de investigación Wireless Networking y AI & ML, liderados por Boris Bellalta y Anders Jonsson del DTIC de la UPF, respectivamente, han estudiado cómo la aplicación de aprendizaje automático puede dar lugar a una serie de casos de uso que requieren transmisiones de entre 10 y 20 Gbps de capacidad, soportar grandes cantidades de dispositivos (1M / km2) o reducir la latencia a menos de 5 ms, con una tasa de error menor a 0.00001.
Los resultados de la investigación han sido publicados por Francesc Wilhelmi, Sergio Barrachina, Boris Bellalta, Cristina Cano, Anders Jonsson y Vishnu Ram, en la revista del IEEE Communications Magazine, el pasado 18 de marzo. El trabajo también incluye un caso de uso que consiste en la asociación de usuarios en redes densas mediante aprendizaje profundo (es decir, redes neuronales). Gracias a la aplicación de este tipo de técnicas, es posible aprender una serie de patrones complejos que los mecanismos actuales no contemplan, como podría ser la carga de la red, la interferencia recibida, o bien el estado de cada dispositivo.
"Creemos que es una publicación relevante porque es el primer artículo que introduce la arquitectura para el estándar Y.3172 y propone una adopción para redes Wi-Fi. Además, el estándar de la ITU es pionero en este campo, y se espera que tenga un gran potencial para redes del futuro, como pueden ser las 5G y 6G ", explica Francesc Wilhelmi, primer autor del trabajo.
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IEEE Communications Magazine