PRUEBA DE CONCEPTO DE UNA SOLUCION PARA COMPARTIR LA RED DE ACCESO RADIO BASADA...
PRUEBA DE CONCEPTO DE UNA SOLUCION PARA COMPARTIR LA RED DE ACCESO RADIO BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNA DE LAS PRINCIPALES CARACTERISTICAS DE LA ARQUITECTURA DEL SISTEMA 5G ES EL "NETWORK SLICING", QUE PERMITE LA CREACION DE MULTIPLES REDES LOGICAS DE EXTREMO A EXTREMO SOBRE LA MISMA INFRAESTRUCTURA FISICA, DE MODO QUE CADA SEGM...
UNA DE LAS PRINCIPALES CARACTERISTICAS DE LA ARQUITECTURA DEL SISTEMA 5G ES EL "NETWORK SLICING", QUE PERMITE LA CREACION DE MULTIPLES REDES LOGICAS DE EXTREMO A EXTREMO SOBRE LA MISMA INFRAESTRUCTURA FISICA, DE MODO QUE CADA SEGMENTO SE PUEDE OPTIMIZAR SEGUN LOS REQUISITOS DE DIVERSOS SERVICIOS Y AMBITOS DE APLICACION. LA GESTION DE LOS SEGMENTOS EN LA RED DE ACCESO DE RADIO (RAN) REQUIERE MECANISMOS DE COMPARTICION DE CAPACIDAD PARA MODIFICAR DINAMICAMENTE LA CANTIDAD DE RECURSOS DE RADIO ASIGNADOS A CADA SEGMENTO DE RAN EN CADA CELDA, LO QUE GARANTIZA TANTO EL CUMPLIMIENTO DE LOS REQUISITOS DE CADA SEGMENTO DE RAN COMO UN USO EFICIENTE DE LOS RECURSOS DE RADIO. ESTE ES EL PROBLEMA ABORDADO POR EL PROYECTO "PRUEBA DE CONCEPTO DE UNA SOLUCION PARA COMPARTIR LA RED DE ACCESO RADIO BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL" (PORTRAIT), CUYO PRINCIPAL OBJETIVO ES LLEVAR A CABO LA PRUEBA DE CONCEPTO DE UNA SOLUCION DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA EL "SLICING" DE LA RAN EN UN ENTORNO DE RELEVANCIA INDUSTRIAL, ALLANANDO EL CAMINO PARA LA EXPLOTACION DEL MERCADO Y LA TRANSFERENCIA DE TECNOLOGIA .EN ESTA DIRECCION, PORTRAIT TOMA COMO PUNTO DE PARTIDA UNA SOLUCION MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING (MARL) BASADA EN LA TECNICA DEEP Q-NETWORK (DQN) PARA LA GESTION DEL "SLICING"DE LA RAN DESARROLLADA EN EL CONTEXTO DEL PROYECTO ANTERIOR SONAR-5G, DONDE SE FORMULO LA SOLUCION, SE EVALUO EXTENSIVAMENTE MEDIANTE SIMULACIONES Y DONDE SE DELINEO EL MARCO FUNCIONAL Y LOS MODELOS DE INFORMACION PARA SU IMPLEMENTACION EN EL ECOSISTEMA 3GPP / O-RAN. ASI, PORTRAIT PRETENDE REALIZAR LA PRUEBA DE CONCEPTO (POC) DE ESTA SOLUCION EN EL CONTEXTO DEL PILOTO 5GCAT PARA PROBAR LA TECNOLOGIA 5G EN DIFERENTES ESCENARIOS Y ESPECIFICAMENTE EN UN CASO DE USO SOBRE GESTION DE CAPACIDAD DE RED PARA ENTORNOS TURISTICOS DE PLAYA. ESTE CASO DE USO ESTA IMPLEMENTANDO UNA RED DE HOST NEUTRAL PARA COMPARTIR RECURSOS ENTRE DIFERENTES OPERADORES Y, POR LO TANTO, PROPORCIONA UN ENTORNO PERFECTO PARA LA DEMOSTRACION DE POC DE LA SOLUCION DE "SLICING" DQN-MARL RAN.PORTRAIT HA DISEÑADO UN PLAN DE IMPLEMENTACION QUE INCLUYE DIFERENTES ETAPAS: (1) DEFINICION DE LA ARQUITECTURA POC QUE PERMITE LA DEMOSTRACION DE LA SOLUCION EN EL ENTORNO OPERATIVO DEL PILOTO 5GCAT. (2) IMPLEMENTACION DE LA SOLUCION EN LA ARQUITECTURA POC, INCLUYENDO LOS DIFERENTES MODULOS, I.E. ENTRENAMIENTO Y GESTION DE "SLICES" RAN, LAS INTERFACES PARA COMUNICACION INTERNA Y EXTERNA Y LA INTERFAZ GRAFICA DE USUARIO PARA CONFIGURAR Y MONITOREAR LA SOLUCION. (3) ENTRENAMIENTO DE LA SOLUCION CON CONJUNTOS DE DATOS QUE SE CONSTRUIRAN MEDIANTE MEDIDAS DE RED REALES EXTRAIDAS DE LOS COMPONENTES DEL PILOTO 5GCAT ASI COMO DE UN DESPLIEGUE 5G LOCAL REAL. (4) DEMOSTRACIONES DE POC EN EL ENTORNO OPERATIVO. (5) ACTIVIDADES DE EXPLOTACION, TRANSFERENCIA DE TECNOLOGIA Y EMPRENDIMIENTO, EN LAS QUE EL PROYECTO DEFINIRA Y EJECUTARA UN PLAN DE EXPLOTACION INDUSTRIAL DE LA SOLUCION Y REALIZARA ACTIVIDADES DE FOMENTO DEL EMPRENDIMIENTO. EN ESTE SENTIDO, PORTRAIT HA REALIZADO UN ANALISIS PRELIMINAR DE LAS ESTRATEGIAS DE COMERCIALIZACION Y DE LAS CADENAS DE VALOR Y HA ESTABLECIDO CONTACTOS CON LAS PARTES INTERESADAS RELEVANTES. ADEMAS, PORTRAIT SE PLANTEA EN UN MOMENTO PARTICULARMENTE APROPIADO, YA QUE EL "SLICING" DE REDES SE CONSIDERA UN ACELERADOR DE NEGOCIOS 5G Y EL ECOSISTEMA DE DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ES ACTUALMENTE UNO DE LOS AMBITOS QUE ACAPARA MAYOR INTERES. G\DEEP Q-NETWORK\APRENDIZAJE MAQUINA\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\COMPARTICION DE CAPACIDAD\RED DE ACCESO RADIO\NETWORK SLICINGver más
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