{"id":24527,"date":"2024-06-06T03:03:13","date_gmt":"2024-06-06T03:03:13","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=24527"},"modified":"2024-06-06T03:03:13","modified_gmt":"2024-06-06T03:03:13","slug":"el-modelo-arquitectonico-de-daemon-se-basa-en-la-calidad-de-la-inteligencia-de-red-aplicando-la-ia-para-mejorar-las-redes-6g","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=24527","title":{"rendered":"El modelo arquitect\u00f3nico de Daemon se basa en la calidad de la inteligencia de red aplicando la IA para mejorar las redes 6G"},"content":{"rendered":"
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Con el objetivo principal de demostrar c\u00f3mo la inteligencia artificial (IA) puede integrarse de forma pr\u00e1ctica en las arquitecturas de redes m\u00f3viles a nivel de producci\u00f3n y ayudar a automatizar la gesti\u00f3n de los sistemas m\u00e1s all\u00e1 de 5G y 6G, el proyecto europeo aDAptive and sElf-Learning MObile Networks (Daemon<\/a>) ha desarrollado un modelo arquitect\u00f3nico nativo de inteligencia artificial, que ha sido adoptado por los grupos de trabajo de arquitectura 5G PPP y 6G IA.<\/p>\n

\"Logotipo
El proyecto Daemon ha buscado mejorar las arquitecturas de redes m\u00f3viles con la integraci\u00f3n de la inteligencia de red, utilizando la IA.<\/figcaption><\/figure>\n

Adem\u00e1s del nuevo modelo arquitect\u00f3nico nativo de IA, el proyecto ha llevado a cabo dos pilotos, que ahora est\u00e1n desplegados en la red de producci\u00f3n de Telef\u00f3nica, cinco soluciones que se han incluido en la iniciativa Innovation Radar de la Comisi\u00f3n Europea, nueve patentes y m\u00e1s de 100 art\u00edculos cient\u00edficos.<\/p>\n

De esta forma, el proyecto Daemon ha conseguido allanar el camino hacia unas redes 6G eficaces, en t\u00e9rminos de infraestructuras de comunicaci\u00f3n m\u00f3vil m\u00e1s r\u00e1pidas y ubicuas que pueden soportar nuevos servicios.<\/p>\n

\"6G\"
La soluci\u00f3n aportada por el proyecto Daemon ha dado como resultado una red 6G m\u00e1s eficaz en la comunicaci\u00f3n m\u00f3vil.<\/figcaption><\/figure>\n

Liderado por el instituto de investigaci\u00f3n espa\u00f1ol IMDEA Networks<\/a>, desde enero de 2021 hasta diciembre de 2023, el proyecto Daemon ha contado con la colaboraci\u00f3n de la Universidad Carlos III de Madrid, IMEC (B\u00e9lgica), las universidades de M\u00e1laga (Espa\u00f1a) y la Tecnol\u00f3gica de Delft (Pa\u00edses Bajos); fabricantes, como NEC Laboratories Europe GmbH (Alemania) y Nokia Bell Labs (B\u00e9lgica); operadores como OTE (Grecia) y Telef\u00f3nica I+D (Espa\u00f1a), as\u00ed como de pymes innovadoras como ADLINK Technology (Francia), Software Radio Systems (Irlanda) y WINGS ICT (Grecia).<\/p>\n

L\u00edneas principales de trabajo<\/h2>\n

Con un presupuesto global de 4.997.025 euros, financiados por el programa europeo Horizonte 2020, los investigadores han trabajado sobre la personalizaci\u00f3n de las funciones de p\u00e9rdida para la IA adaptada a redes, introduciendo conceptos que son muy innovadores para la comunidad del aprendizaje autom\u00e1tico, como el metaaprendizaje de p\u00e9rdidas.<\/p>\n

\"Objetivos.\"
Los objetivos de Daemon eran dise\u00f1ar una arquitectura nativa de NI, desarrollar funcionalidades de red especializadas asistidas por NI para sistemas B5G, establecer directrices fundamentales para un dise\u00f1o pragm\u00e1tico de NI, demostrar la viabilidad y el rendimiento de las redes B5G nativas de NI, y abordar el impacto industrial y cient\u00edfico.<\/figcaption><\/figure>\n

Adem\u00e1s, han demostrado c\u00f3mo los modelos de IA pueden integrarse directamente en hardware de red programable para la clasificaci\u00f3n de flujos de tr\u00e1fico con retrasos del orden de decenas de nanosegundos.<\/p>\n

Al mismo tiempo han trabajado en el desarrollo de actualizaciones de la arquitectura de la red m\u00f3vil y en mejoras en la inteligencia de red de futuros sistemas 6G mediante una mayor adecuaci\u00f3n de la adopci\u00f3n de modelos de IA, entre otras acciones.<\/p>\n

Arquitectura Daemon<\/h2>\n

Uno de los aspectos destacados en la arquitectura de Daemon es la calidad de la inteligencia de red (NI), encargada de automatizar completamente la gesti\u00f3n de la red en sistemas Beyond 5G (B5G). El consorcio analiz\u00f3 previamente los est\u00e1ndares y plataformas actuales para conocer las diferentes brechas que exist\u00edan y poder generar una soluci\u00f3n que eliminase esas brechas.<\/p>\n

\"Arquitectura.\"
El modelo arquitect\u00f3nico de Daemon se basa en la calidad de la inteligencia de red en todos los niveles.<\/figcaption><\/figure>\n

En base a los resultados, los investigadores desarrollaron un modelo arquitect\u00f3nico enfocado y dise\u00f1ado a las redes m\u00f3viles nativas de NI, que elimina las actuales brechas en t\u00e9rminos de mecanismos para coordinar la inteligencia entre los microdominios de la red. Adem\u00e1s, ofrece soluciones para la gesti\u00f3n de datos descentralizada y unificada en instancias de NI; apoya a la gesti\u00f3n del ciclo de vida de NI; y proporciona metodolog\u00edas para la definici\u00f3n y representaci\u00f3n de modelos de NI.<\/p>\n

Para este modelo arquitect\u00f3nico, los investigadores estuvieron desarrollando varios algoritmos de NI, hasta obtener el algoritmo \u00f3ptimo que ayudaba a respaldar la operaci\u00f3n confiable y automatizada de un conjunto de ocho funcionalidades clave de red: control de superficies inteligentes reconfigurables (RIS), gesti\u00f3n de recursos perimetrales en m\u00faltiples escalas de tiempo, soporte de retorno para inteligencia de servicio, programaci\u00f3n de radio basada en computaci\u00f3n, orquestaci\u00f3n de funci\u00f3n de red virtual (VNF), consciencia de la energ\u00eda, gesti\u00f3n y orquestaci\u00f3n de autoaprendizaje (MANO), previsi\u00f3n de capacidad, y respuesta automatizada a anomal\u00edas.<\/p>\n

La inteligencia de red distribuida en la arquitectura<\/h2>\n

La arquitectura nativa NI de Daemon introduce la inteligencia directamente en el plano del usuario, creando una jerarqu\u00eda de instancias de NI para la gesti\u00f3n de red, eliminando las restricciones de los modelos de circuito cerrado. En base a esto, el concepto del proyecto identifica tres niveles de inteligencia de red, dependiendo de su cronograma de operaci\u00f3n: NI en orquestadores, NI en controladores que no son en tiempo real y NI en controladores en tiempo real.<\/p>\n

\"Marco
De izquierda a derecha, el marco de NI para la red 6G y los bloques funcionales del plano de inteligencia de red (NIP).<\/figcaption><\/figure>\n

Por otro lado, Daemon impulsa la inteligencia de red dentro de las funciones de red virtual en los microdominios Far Edge, Edge, Transport y Core, as\u00ed como en un novedoso microdominio Beyond Edge. De esta forma, se promueve una integraci\u00f3n mucho m\u00e1s profunda de la inteligencia en los sistemas Beyond 5G (B5G) y crean un ecosistema considerablemente m\u00e1s amplio de instancias de NI que se reparten por la infraestructura de red tanto en el plano de control como en el de datos. Como parte inherente de la arquitectura nativa de NI, se establece un enfoque estructurado para la coordinaci\u00f3n de NI en todo el sistema mediante la introducci\u00f3n de una capa de orquestaci\u00f3n de inteligencia de red original.<\/p>\n

En cada una de las instancias de NI, los investigadores seleccionaron el mejor algoritmo de inteligencia de red para ejecutarlo entre un rango predefinido de opciones, mientras que se coordin\u00f3 todas las instancias de NI en el sistema, para garantizar el correcto funcionamiento de todos los mecanismos activos que operan en diferentes escalas de tiempo y microdominios.<\/p>\n

Por \u00faltimo, al implementar las tareas anteriores, la capa de orquestaci\u00f3n de NI establece y controla un conjunto rico y organizado de enlaces de retroalimentaci\u00f3n entre NI en los orquestadores, controladores y funciones de red virtual.<\/p>\n

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