El proyecto Innovative Training Networks (ITN) “BANYAN: Big Data Analytics for Radio Access Networks”, financiado por la Unión Europea a través del programa H2020-ICT-2019, ha llegado a su fin este año. Dirigido por Marco Fiore, Profesor de Investigación en IMDEA Networks, BANYAN ha desarrollado herramientas innovadoras para redes de acceso radio (RAN, por sus siglas en inglés) 5G impulsadas por datos, además de haber formado con éxito a estudiantes de doctorado especializados en este campo.

“La investigación llevada a cabo en BANYAN ha sido pionera en varios aspectos. Por un lado, el proyecto ha revelado aspectos desconocidos hasta el momento sobre la demanda de servicios móviles en diversos contextos, como áreas urbanas, entornos interiores o durante eventos especiales”, explica el Dr. Fiore. Estos hallazgos han permitido la creación de modelos precisos del comportamiento de los usuarios y el tráfico móvil, herramientas esenciales para mejorar la planificación y gestión de las redes de acceso radio modernas. “Como ejemplos representativos, pudimos revelar cómo la introducción del 5G ha fomentado un aumento en el consumo de ciertas aplicaciones móviles (particularmente relacionadas con los videojuegos), o demostramos cómo grandes protestas públicas generan aumentos dramáticos en el tráfico solo para ciertas clases de servicios (notablemente, navegación y mensajería)”.

Otro logro clave de BANYAN ha sido el desarrollo de una solución basada en inteligencia artificial (IA) para modelar la propagación de señales en entornos de acceso radio densos. Esta técnica no solo permite una planificación precisa de la infraestructura de la red inalámbrica, sino que también reduce el tiempo de cálculo para diseñar redes inalámbricas en interiores en comparación con las herramientas tradicionales. Esto representa un avance significativo para diseñar eficientemente redes en ciudades inteligentes y grandes espacios interiores como centros comerciales o aeropuertos.

Comercialización
Los resultados del proyecto no solo han permanecido en el ámbito académico, sino que también han encontrado aplicaciones comerciales. “Parte de las herramientas desarrolladas durante BANYAN han sido integradas en el software de planificación radioeléctrica comercializado por Ranplan Wireless, uno de los socios del proyecto”, destaca Fiore.
A nivel académico, los trabajos han sido presentados en conferencias de primer nivel como ACM IMC, IEEE INFOCOM y la revista IEEE JSAC, lo que enfatiza aún más la contribución de BANYAN al conocimiento científico en el campo de las redes de acceso radio.

Retos
El proyecto BANYAN abordó varios desafíos complejos, entre ellos:

• Medir, caracterizar y modelar la demanda de tráfico para servicios móviles individuales a gran escala (por ejemplo, ciudades o países enteros) en entornos tanto interiores como exteriores.
• Desarrollar herramientas basadas en IA para generar una propagación de radiofrecuencia realista en escenarios interiores y exteriores con alta precisión y baja complejidad.
• Crear modelos de optimización para la planificación automatizada de redes.
• Diseñar soluciones de IA para la gestión autónoma de redes móviles, probadas en plataformas experimentales.