Una tesis doctoral de Laura del Carmen Acosta García, desarrollada en el programa de doctorado TIC de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) en Murcia, plantea métodos para optimizar redes LoRaWAN y reducir el consumo energético, la interferencia y la congestión cuando se conectan miles de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT).
La investigación ha desarrollado técnicas de modelado, simulación y aprendizaje automático orientadas a mejorar el rendimiento de la red sin comprometer la fiabilidad de las comunicaciones. Entre sus resultados figuran mecanismos inteligentes para seleccionar de forma automática los parámetros de transmisión inalámbrica de los dispositivos.
Optimización de redes LoRaWAN
El trabajo se centra en redes LoRaWAN, una tecnología de baja potencia y amplio alcance ampliamente utilizada para conectar sensores ambientales, sistemas de monitorización urbana y aplicaciones industriales. Según se detalla en la investigación, este tipo de redes puede verse afectado por problemas de interferencia, congestión y aumento del consumo energético a medida que crece el número de equipos conectados.
Entre las principales aportaciones de la tesis destacan nuevos mecanismos para reducir la congestión de la red y el desarrollo de un simulador eficiente con capacidad para analizar redes LoRaWAN de gran escala. El objetivo es mejorar la gestión de los parámetros de transmisión y el funcionamiento de estas infraestructuras en entornos densos y dinámicos.
Distintos ámbitos de despliegue de tecnologías IoT
Las aplicaciones prácticas de la investigación se extienden a distintos ámbitos de despliegue de tecnologías IoT. Entre ellos figuran los dispositivos para ciudades inteligentes, la monitorización ambiental, la agricultura de precisión y las infraestructuras industriales.
De acuerdo con el contenido de la tesis, los métodos propuestos permiten aumentar la escalabilidad y la eficiencia de redes con miles de dispositivos conectados. Esto facilita el despliegue de sistemas IoT con mayor fiabilidad y con un uso energético más contenido.