Los informáticos de la Universidad de Leicester han desarrollado una novedosa tecnología para gestionar las demandas de múltiples usuarios en las redes móviles utilizando frecuencias de Terahercios. Ante la explosión de dispositivos que se incorporan a la "Internet de las cosas", esta solución podría no sólo mejorar la velocidad y el consumo energético de los usuarios de dispositivos móviles, sino también ayudar a aprovechar las ventajas de la próxima generación de tecnologías móviles, la 6G.
Los autores han detallado la tecnología en un nuevo estudio publicado en IEEE Transactions on Communications.
La demanda de la red de telecomunicaciones móviles del Reino Unido es cada vez mayor: Mobile UK calcula que hay veinticinco millones de dispositivos conectados a redes móviles, cifra que se espera que aumente hasta los treinta mil millones en 2030. A medida que crezca el "Internet de las Cosas", cada vez más tecnologías competirán por el acceso a esas redes.
Se han establecido tecnologías de telecomunicaciones de vanguardia para las aplicaciones actuales en 5G, pero con la creciente demanda de más usuarios y dispositivos, estos sistemas demuestran conexiones más lentas y un costoso consumo de energía. Estos sistemas sufren el problema de la autointerferencia, que afecta gravemente a la calidad y la eficiencia de las comunicaciones. Para hacer frente a estos retos, se ha propuesto y estudiado recientemente una técnica conocida como dúplex de división multiportadora (MDD), que permite que un receptor de la red esté casi libre de autointerferencias en el dominio digital al basarse únicamente en el procesamiento de la transformada rápida de Fourier (FFT).
Este proyecto propuso una novedosa tecnología para optimizar la asignación del conjunto de subportadoras y el número de agrupaciones de puntos de acceso y mejorar la calidad de la comunicación en distintas redes. El equipo probó su tecnología en una simulación basada en un entorno industrial real y descubrió que superaba a las tecnologías existentes. Se puede conseguir una reducción del consumo de energía del 10%, en comparación con otras tecnologías punteras.
En palabras del investigador principal, el profesor Huiyu Zhou, de la Facultad de Informática y Ciencias Matemáticas de la Universidad de Leicester: "Con nuestra tecnología propuesta, los sistemas 5G/6G requieren menos consumo de energía, tienen una selección de dispositivos más rápida y una menor asignación de recursos. Los usuarios podrán sentir que su comunicación móvil es más rápida, más amplia y con menor demanda de energía".
"La Universidad de Leicester lidera el desarrollo de soluciones de IA para la selección de dispositivos y la agrupación de puntos de acceso. Las tecnologías de IA, y en particular el aprendizaje por refuerzo, nos ayudan a buscar con rapidez y eficacia los mejores parámetros utilizados en los sistemas de comunicación inalámbrica propuestos. Esto ayuda a ahorrar energía, recursos y trabajo humano. Sin las tecnologías de IA, emplearíamos mucho más tiempo en determinar los mejores parámetros para la configuración del sistema y la selección de dispositivos en la red".
El equipo sigue trabajando ahora en la optimización de las tecnologías propuestas y en la reducción de la complejidad computacional de la técnica. El código fuente del método propuesto se ha publicado y compartido con todo el mundo para promover la investigación.
El estudio forma parte del proyecto 6G BRAINS, financiado por la UE, que desarrollará una plataforma de autoaprendizaje impulsada por IA para asignar recursos de forma inteligente y dinámica, aumentar la capacidad y la fiabilidad y mejorar la precisión del posicionamiento al tiempo que se reduce la latencia de respuesta para futuras aplicaciones industriales de escala masiva y demandas variables. Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención nº 101017226.
MDD-Enabled Two-Tier Terahertz Fronthaul in Indoor Industrial Cell-Free Massive MIMO se publica en IEEE Transactions on Communications, DOI: 10.1109/TCOMM.2023.3330893.
(The University of Leicester)
