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El modelo arquitectónico de Daemon se basa en la calidad de la inteligencia de red aplicando la IA para mejorar las redes 6G

Publicado: 06/06/2024

Con el objetivo principal de demostrar cómo la inteligencia artificial (IA) puede integrarse de forma práctica en las arquitecturas de redes móviles a nivel de producción y ayudar a automatizar la gestión de los sistemas más allá de 5G y 6G, el proyecto europeo aDAptive and sElf-Learning MObile Networks (Daemon) ha desarrollado un modelo arquitectónico nativo de inteligencia artificial, que ha sido adoptado por los grupos de trabajo de arquitectura 5G PPP y 6G IA.

Logotipo Daemon.
El proyecto Daemon ha buscado mejorar las arquitecturas de redes móviles con la integración de la inteligencia de red, utilizando la IA.

Además del nuevo modelo arquitectónico nativo de IA, el proyecto ha llevado a cabo dos pilotos, que ahora están desplegados en la red de producción de Telefónica, cinco soluciones que se han incluido en la iniciativa Innovation Radar de la Comisión Europea, nueve patentes y más de 100 artículos científicos.

De esta forma, el proyecto Daemon ha conseguido allanar el camino hacia unas redes 6G eficaces, en términos de infraestructuras de comunicación móvil más rápidas y ubicuas que pueden soportar nuevos servicios.

6G
La solución aportada por el proyecto Daemon ha dado como resultado una red 6G más eficaz en la comunicación móvil.

Liderado por el instituto de investigación español IMDEA Networks, desde enero de 2021 hasta diciembre de 2023, el proyecto Daemon ha contado con la colaboración de la Universidad Carlos III de Madrid, IMEC (Bélgica), las universidades de Málaga (España) y la Tecnológica de Delft (Países Bajos); fabricantes, como NEC Laboratories Europe GmbH (Alemania) y Nokia Bell Labs (Bélgica); operadores como OTE (Grecia) y Telefónica I+D (España), así como de pymes innovadoras como ADLINK Technology (Francia), Software Radio Systems (Irlanda) y WINGS ICT (Grecia).

Líneas principales de trabajo

Con un presupuesto global de 4.997.025 euros, financiados por el programa europeo Horizonte 2020, los investigadores han trabajado sobre la personalización de las funciones de pérdida para la IA adaptada a redes, introduciendo conceptos que son muy innovadores para la comunidad del aprendizaje automático, como el metaaprendizaje de pérdidas.

Objetivos.
Los objetivos de Daemon eran diseñar una arquitectura nativa de NI, desarrollar funcionalidades de red especializadas asistidas por NI para sistemas B5G, establecer directrices fundamentales para un diseño pragmático de NI, demostrar la viabilidad y el rendimiento de las redes B5G nativas de NI, y abordar el impacto industrial y científico.

Además, han demostrado cómo los modelos de IA pueden integrarse directamente en hardware de red programable para la clasificación de flujos de tráfico con retrasos del orden de decenas de nanosegundos.

Al mismo tiempo han trabajado en el desarrollo de actualizaciones de la arquitectura de la red móvil y en mejoras en la inteligencia de red de futuros sistemas 6G mediante una mayor adecuación de la adopción de modelos de IA, entre otras acciones.

Arquitectura Daemon

Uno de los aspectos destacados en la arquitectura de Daemon es la calidad de la inteligencia de red (NI), encargada de automatizar completamente la gestión de la red en sistemas Beyond 5G (B5G). El consorcio analizó previamente los estándares y plataformas actuales para conocer las diferentes brechas que existían y poder generar una solución que eliminase esas brechas.

Arquitectura.
El modelo arquitectónico de Daemon se basa en la calidad de la inteligencia de red en todos los niveles.

En base a los resultados, los investigadores desarrollaron un modelo arquitectónico enfocado y diseñado a las redes móviles nativas de NI, que elimina las actuales brechas en términos de mecanismos para coordinar la inteligencia entre los microdominios de la red. Además, ofrece soluciones para la gestión de datos descentralizada y unificada en instancias de NI; apoya a la gestión del ciclo de vida de NI; y proporciona metodologías para la definición y representación de modelos de NI.

Para este modelo arquitectónico, los investigadores estuvieron desarrollando varios algoritmos de NI, hasta obtener el algoritmo óptimo que ayudaba a respaldar la operación confiable y automatizada de un conjunto de ocho funcionalidades clave de red: control de superficies inteligentes reconfigurables (RIS), gestión de recursos perimetrales en múltiples escalas de tiempo, soporte de retorno para inteligencia de servicio, programación de radio basada en computación, orquestación de función de red virtual (VNF), consciencia de la energía, gestión y orquestación de autoaprendizaje (MANO), previsión de capacidad, y respuesta automatizada a anomalías.

La inteligencia de red distribuida en la arquitectura

La arquitectura nativa NI de Daemon introduce la inteligencia directamente en el plano del usuario, creando una jerarquía de instancias de NI para la gestión 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 operación: NI en orquestadores, NI en controladores que no son en tiempo real y NI en controladores en tiempo real.

Marco NI.
De izquierda a derecha, el marco de NI para la red 6G y los bloques funcionales del plano de inteligencia de red (NIP).

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, así como en un novedoso microdominio Beyond Edge. De esta forma, se promueve una integración mucho más profunda de la inteligencia en los sistemas Beyond 5G (B5G) y crean un ecosistema considerablemente más 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 coordinación de NI en todo el sistema mediante la introducción de una capa de orquestación de inteligencia de red original.

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 coordinó 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.

Por último, al implementar las tareas anteriores, la capa de orquestación de NI establece y controla un conjunto rico y organizado de enlaces de retroalimentación entre NI en los orquestadores, controladores y funciones de red virtual.

La investigación llevada a cabo en Daemon ha proporcionado soluciones que se han implantado y demostrado en entornos de red relevantes para la producción, como en la red de producción de Telefónica y en cinco soluciones que se han incluido en la iniciativa Innovation Radar de la Comisión Europea. Estas soluciones proporcionan una respuesta automatizada a anomalías para dispositivos IoT y la gestión de recursos multitemporales.

Finalizado el proyecto Daemon, se ampliará su alcance en otros proyectos, como el proyecto Origami, que buscará redes móviles con latencia, mayor rendimiento y mayor fiabilidad avanza.

Publicado en: Telecomunicaciones Etiquetado como: 6G, Horizonte 2020, Inteligencia Artificial, Investigación, IoT, Supercomputación

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