Mientras continúa el despliegue de 5G alrededor del mundo, fabricantes y desarrolladores continúan la investigación y el desarrollo de la próxima generación de conectividad móvil, 6G, que entre sus principales tecnologías contará con nuevas interfaces nativas basadas en Inteligencia Artificial (IA), apoyo de redes no terrestres, menor consumo energético y arquitecturas más sustentables.
A finales del año pasado, la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) y la organización de estandarización móvil 3GPP anunciaron su compromiso por comenzar a trabajar en los nuevos estándares para el 6G que quedarían enmarcados bajo el IMT-2030.
Como parte de estos esfuerzos, la Alianza para las Soluciones de la Industria de las Telecomunicaciones (ATIS) presentó un nuevo estudio 6G Radio Technology Part II: Basic Radio Technologies, un informe del Grupo de Trabajo de Tecnología de la Next G Alliance (NGA).
“Se espera que la tecnología 6G no sólo marque el comienzo de la próxima oleada de crecimiento económico digital, sino que también impulse cambios sociales de gran alcance en materia de sostenibilidad, equidad digital, confianza y calidad de vida“, afirma David Young, director General de Next G Alliance.
El informe ofrece una visión de conceptos como AI-Native Air Interface, técnicas de ahorro de energía de los dispositivos, integración de las tecnologías de radio con la Nube distribuida y la IA, redes verdes que hacen hincapié en la sostenibilidad, comunicación para IoT de energía casi nula, redes no terrestres como los sistemas por satélite, entre otros.
Para abordar los nuevos retos de las redes de comunicaciones y abrir nuevas posibilidades, se requieren de nuevos enfoques que permitan abordar la creciente complejidad, por lo que la IA se presenta como una tecnología prometedora.
“Las incomparables capacidades de la IA para aprender, adaptarse y tomar decisiones en tiempo real se ajustan a los requisitos dinámicos de las redes inalámbricas modernas. Más allá de las limitaciones existentes, esta fusión supone un avance estratégico hacia sistemas de comunicación inteligentes y adaptables”, señala el informe.
Se espera que el uso de algoritmos de aprendizaje automático (ML), permita crear sistemas para optimizar la asignación de recursos, predecir la congestión de la red y mejorar el rendimiento general, dando un rendimiento de conectividad inalámbrica eficiente y sin fisuras.
A diferencia del enfoque utilizado hasta hoy en el que la IA es utilizada como una herramienta extra o complementaria, el nuevo paradigma implica que la IA sea integrada como un componente central del diseño de la red. Esto permitiría habilitar nuevas funcionalidades como autonomía, aprendizaje continuo, y optimización casi en tiempo real.
Sin embargo, el reporte también reconoce retos como el entrenamiento de modelos con datos no coincidentes y escenarios dinámicos; la falta de datos para comparar soluciones impulsadas por IA y sus contrapartes tradicionales; optimización de modelos para reducir la demanda de procesamiento y el consumo energético; y el impulso a políticas de transparencia y explicabilidad de la IA.
Otra de las tecnologías emergentes tratadas en el informe se trata de redes no terrestres (NTN) que podrían complementar la cobertura de las actuales redes celulares, ofrecer cobertura global para sistemas IoT o sistemas de comunicación crítica, así como dar respaldo a redes celulares donde las soluciones terrestres son más caras.
Las NTN abarcan diversos sistemas de satélites, incluidos los situados en órbita geoestacionaria (GEO), órbita terrestre media (MEO) y órbita terrestre baja (LEO). Además, incorporan Sistemas de Plataformas de Gran Altitud (HAPS), como dirigibles o aviones no tripulados situados a una altitud de entre 18 y 24 km, junto con Estaciones de Plataformas de Baja Altitud (LAPS) o drones y Ground-To-Plane (GPL).
El informe enlista algunos retos técnicos para el uso de sistemas NTN, tales como la sincronización entre sistemas terrestres y algunos aparatos satelitales como LEO que se mueven muy rápido respecto a la Tierra; el crecimiento de la latencia de extremo a extremo; mejor coordinación entre sistemas terrestres y no terrestres para asegurar la movilidad de los dispositivos; y posibles interferencias entre múltiples redes.