{"id":29504,"date":"2025-07-28T02:00:29","date_gmt":"2025-07-28T02:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29504"},"modified":"2025-07-28T02:00:29","modified_gmt":"2025-07-28T02:00:29","slug":"el-proyecto-yahya-6g-desarrolla-soluciones-basadas-en-aprendizaje-automatico-para-optimizar-redes-6g","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29504","title":{"rendered":"El proyecto Yahya-6G desarrolla soluciones basadas en aprendizaje autom\u00e1tico para optimizar redes 6G"},"content":{"rendered":"
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El proyecto Yahya-6G tiene el objetivo de desarrollar nuevas soluciones de procesamiento de se\u00f1ales dopadas con aprendizaje autom\u00e1tico para las redes 6G. El proyecto se centra en la detecci\u00f3n y compensaci\u00f3n de imperfecciones de radiofrecuencia (RF) en sistemas de acceso m\u00faltiple no ortogonal (NOMA) con tecnolog\u00eda de entrada y salida m\u00faltiple masiva (mMIMO). Asimismo, se busca minimizar el consumo de energ\u00eda a largo plazo basado en la teor\u00eda de optimizaci\u00f3n estoc\u00e1stica para redes IoT mMIMO-NOMA con recolecci\u00f3n de energ\u00eda en presencia de imperfecciones de RF.<\/p>\n

\"Logo
El proyecto Yahya-6G desarrollar\u00e1 soluciones para optimizar redes 6G, mejorando la eficiencia energ\u00e9tica y corrigiendo imperfecciones de radiofrecuencia mediante algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y tecnolog\u00edas avanzadas de m\u00faltiples antenas.<\/figcaption><\/figure>\n

En los sistemas actuales, los dispositivos de RF pueden ser afectados por varias imperfecciones, especialmente en redes de banda ancha que utilizan varias antenas y usuarios. Por ello, uno de los objetivos de Yahya-6G es identificar las principales fallas que surgen en entornos multiacceso o multiantena, estudiando su impacto sobre los sistemas m\u00f3viles que emplean NOMA y mMIMO.<\/p>\n

Uno de los puntos cr\u00edticos es optimizar la eficiencia energ\u00e9tica de los transmisores, teniendo en cuenta que el amplificador de potencia es responsable de entre el 60% y el 70% del consumo energ\u00e9tico en estos dispositivos. Para resolver este desaf\u00edo, se proponen nuevas soluciones que permitan reducir el gasto de energ\u00eda sin sacrificar el desempe\u00f1o de la transmisi\u00f3n.<\/p>\n

Aplicaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje profundo<\/h2>\n

De acuerdo con la informaci\u00f3n publicada en el Servicio de Informaci\u00f3n Comunitario sobre Investigaci\u00f3n y Desarrollo (Cordis<\/a>), que depende de la Comisi\u00f3n Europea, Yahya-6G tambi\u00e9n trabajar\u00e1 en el desarrollo de m\u00e9todos basados en aprendizaje profundo para identificar las caracter\u00edsticas del canal NOMA y corregir los efectos adversos causados por la no linealidad de los amplificadores de alta potencia. Se busca analizar la influencia conjunta de la interferencia NOMA y de dichas no linealidades en los sistemas mMIMO-NOMA, empleando algoritmos de aprendizaje.<\/p>\n

Asimismo, el equipo de Yahya-6G tiene como meta solucionar problemas complejos de optimizaci\u00f3n, especialmente enfocados en la planificaci\u00f3n adecuada de recursos y la asignaci\u00f3n de capacidad computacional. Estas acciones buscan reducir de manera significativa el consumo energ\u00e9tico de equipos inal\u00e1mbricos, utilizando herramientas avanzadas de teor\u00eda de optimizaci\u00f3n estoc\u00e1stica.<\/p>\n

Finalmente, se prev\u00e9 el desarrollo de un demostrador funcional, usando tarjetas USRP SDR (radio definida por software), en el que se implementar\u00e1n algunos de los algoritmos dise\u00f1ados. Este paso permitir\u00e1 validar las propuestas en un entorno real y evaluar su eficacia antes de su posible adopci\u00f3n a gran escala.<\/p>\n

El proyecto Yahya-6G, que est\u00e1 liderado por el Instituto de Telecomunicaciones de Portugal, comenz\u00f3 en enero de 2024 y finalizar\u00e1 en diciembre de 2025. A trav\u00e9s del programa Horizonte Europa, la Comisi\u00f3n Europea aportar\u00e1 una financiaci\u00f3n de 172.618 euros.<\/p>\n

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