El proyecto DAEMON comenzó en enero de 2021 para garantizar que los numerosos algoritmos de IA que se ejecutarán en los controladores y orquestadores de red -denominados colectivamente Network Intelligence (NI)- se integren sistemáticamente en la arquitectura de la red móvil y puedan funcionar de manera óptima dentro de ella. Ha habido un progreso sustancial hacia el objetivo final, como subraya Marco Fiore, Profesor Asociado de Investigación de IMDEA Networks y coordinador del proyecto DAEMON: “Hemos diseñado una serie de algoritmos originales de NI que han avanzado significativamente el ‘estado del arte’ en muchas funcionalidades prácticas de redes, incluidas la programación, el control y la orquestación de la Red de Acceso de Radio virtualizada (virtualized Radio Access Network-vRAN); ubicación y control de la Función de Red Virtual (Virtual Network Function-VNF); detección, predicción y respuesta de anomalías; orquestación de recursos en el borde y de ‘slices’; asignación anticipada de recursos en el núcleo de la red; y control de la superficie inteligente reconfigurable (Reconfigurable Intelligent Surface-RIS)”.

“El proyecto tiene el potencial de introducir cambios en las operaciones de las redes móviles que beneficiarán en gran medida no solo a los operadores, sino también a la clientela, que disfrutará de un mejor servicio con menos retrasos, mayor rendimiento y una infraestructura más resiliente. Además, parte de los esfuerzos se dedican a limitar el consumo energético de las infraestructuras de red, reduciendo así la huella de las comunicaciones móviles, lo que redunda en beneficio de la sociedad en estos tiempos difíciles de calentamiento global”, explica el Dr. Fiore.
Este proyecto europeo, financiado bajo la convocatoria H2020-ICT-2020-2 de la UE sobre Tecnologías de la Información y la Comunicación, involucra a 12 socios en toda Europa, incluyendo a los principales actores industriales en el ecosistema de las telecomunicaciones, pymes innovadoras e instituciones académicas. El Dr. Fiore destaca que “es precisamente gracias a la estrecha cooperación entre la industria y la academia que el proyecto está encaminado hacia la demostración planificada de la viabilidad de los algoritmos de NI en entornos realistas, incluidos 12 bancos de pruebas experimentales, 4 simuladores y pruebas basadas en datos con 14 conjuntos de datos de medición diferentes”.

El consorcio propone, además, un primer diseño para un nuevo plano de NI que complemente los planos heredados de usuario, control y gestión que componen las arquitecturas de redes móviles. “La investigación realizada hasta la fecha es definitivamente innovadora. Aborda muchos problemas abiertos en la automatización de la operación de la infraestructura de red móvil y propone soluciones innovadoras basadas en un diseño novedoso de modelos de IA que se adaptan a los entornos de red o actualizaciones prácticas de la arquitectura de red que mejoran su capacidad para adaptarse a las funcionalidades de autogestión”, destaca el coordinador del proyecto.

Eficiencia y sostenibilidad
Estos son algunos ejemplos representativos de los retos técnicos abordados por el proyecto:
• Los algoritmos tradicionales de IA toman decisiones para optimizar una métrica de rendimiento determinada, que en el contexto de la red es proporcionada por un equipo humano (por ejemplo, gestores/as de red o ingenieros/as de sistemas). Sin embargo, en la práctica, el operador de la red no siempre conoce a priori la métrica de rendimiento que debe optimizar mediante acciones de gestión anticipada de la red. Para hacer frente a este reto, DAEMON establece un diseño innovador de NI basado en el llamado meta-aprendizaje de pérdidas. Es un concepto original que permite al algoritmo de IA aprender cómo afectan sus decisiones a la métrica de rendimiento y cómo optimizar dichas decisiones para maximizar la métrica de rendimiento en tareas de gestión muy complejas.
• DAEMON está desarrollando soluciones basadas en la IA para lograr confiabilidad en redes de acceso por radio virtualizadas alojadas por recursos muy compartidos, que reducen los costes, pero causan fluctuaciones en la capacidad de computación y, por lo tanto, representan un peligro para la confiabilidad. Los socios del proyecto abordan el desafío reuniendo una combinación de conocimientos en el funcionamiento de una unidad distribuida (DU) y sus operaciones de procesamiento de radio y el poder predictivo de los modelos de aprendizaje automático.
• El proyecto está implementando soluciones de IA a medida para la detección de anomalías en plataformas IoT que dependen del roaming móvil internacional para conectar los dispositivos IoT correspondientes a diferentes verticales (por ejemplo, ascensores conectados, seguimiento de flotas, medidores inteligentes, etc.). Dada la complejidad del ecosistema que respalda este modelo operativo global preferido por las verticales de IoT, los algoritmos de IA son fundamentales para activar alarmas en los casos en los que los dispositivos de IoT sufren varias anomalías.
El excelente progreso de la investigación está atestiguado por el alto impacto científico de los resultados del proyecto, que se han presentado en todas las principales conferencias internacionales revisadas por pares en materia de redes, como ACM SIGCOMM, ACM MobiCom, IEEE INFOCOM, ACM MobiSys, con más de 49 artículos ya publicados por el proyecto hasta la fecha.
La transferencia tecnológica es también un punto fuerte de DAEMON, ya que su consorcio ha presentado actualmente 3 patentes asociadas a soluciones desarrolladas en el proyecto, y más de 25 contribuciones a organismos de normalización como O-RAN, ETSI y 3GPP. Una de las innovaciones desarrolladas en el proyecto por Telefónica, uno de los socios de DAEMON, ha sido examinada y posteriormente aceptada en el marco del Radar de la Innovación de la Comisión Europea, una iniciativa de comunicación de amplio alcance que cuenta con el apoyo de 23 Estados miembros de la UE y cuyo objetivo es fomentar los avances tecnológicos y científicos más novedosos aportados por innovadores europeos.

Fuente: IMDEA Networks Institute