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CNS2023-144333

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Tecnologías de las comunicaciones

AUNQUE EL RENDIMIENTO DE LAS REDES INALAMBRICAS MEJORA CONSTANTEMENTE, EL CONSUMO DE ENERGIA SIGUE SIENDO SU TALON DE AQUILES. A MEDIDA QUE LA CONECTIVIDAD MAS RAPIDA PROPORCIONADA POR 5G SE LOGRA A EXPENSAS DE UN MAYOR CONSUMO DE... ver más

01/01/2023

UPV

242K€

Presupuesto del proyecto: 242K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 688

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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UPV

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 688

Presupuesto del proyecto 242K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto AUNQUE EL RENDIMIENTO DE LAS REDES INALAMBRICAS MEJORA CONSTANTEMENTE, EL CONSUMO DE ENERGIA SIGUE SIENDO SU TALON DE AQUILES. A MEDIDA QUE LA CONECTIVIDAD MAS RAPIDA PROPORCIONADA POR 5G SE LOGRA A EXPENSAS DE UN MAYOR CONSUMO DE LAS ESTACIONES BASE CELULARES, LAS REDES DE PROXIMA GENERACION NECESITARAN UN CAMBIO DE PARADIGMA FUNDAMENTAL HACIA UN DISEÑO Y OPTIMIZACION SOSTENIBLE Y CONSCIENTE DE LAS EMISIONES. ZZNETS INTRODUCE UN ENFOQUE INNOVADOR QUE COMBINA INFRAESTRUCTURA TERRESTRE Y NO TERRESTRE PARA REVOLUCIONAR LA CONECTIVIDAD MOVIL Y SU EFICIENCIA ENERGETICA. NUESTRA NUEVA SOLUCION APROVECHA EL PODER DE LOS DRONES CABLEADOS PARA COMPLEMENTAR LAS REDES TERRESTRES TRADICIONALES. AL DESCARGAR ESTRATEGICAMENTE EL TRAFICO LIGERO DE LAS ESTACIONES BASE TERRESTRES DE COBERTURA A ALTAS HORAS DE LA MADRUGADA HACIA ESTOS DRONES, DESBLOQUEAMOS AHORROS DE ENERGIA SIN PRECEDENTES AL TIEMPO QUE MEJORAMOS EL RENDIMIENTO DE LA RED. EN EL CORAZON DE NUESTRO ENFOQUE SE ENCUENTRA UNA METODOLOGIA DE MODELADO Y OPTIMIZACION DE REDES BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) FUNDAMENTALMENTE DIFERENTE, BASADA EN NUESTRA EXPERIENCIA MULTIDISCIPLINARIA EN TEORIA DE COMUNICACIONES, Y REDES, ASI COMO EN ANALISIS MATEMATICO, MODELADO, OPTIMIZACION E IA. A LO LARGO DE ZZNETS, RECOPILAREMOS EXTENSAS MEDICIONES DE PROPAGACION DE CANALES INALAMBRICOS AIRE-TIERRA, DATOS DE CONSUMO DE ENERGIA Y METRICAS DE RENDIMIENTO DE LA RED. CON ESTOS DATOS, DESARROLLAREMOS UNA NUEVA METODOLOGIA DE MODELADO BASADA EN DATOS QUE FUSIONA MODELOS CELULARES BASADOS EN IA CON MODELOS EXPERTOS. LOS PRIMEROS GARANTIZARAN LA IMITACION EFECTIVA DE LOS COMPLEJOS COMPORTAMIENTOS DE LOS CANALES DE RADIO Y EL EQUIPO DE RED, MIENTRAS QUE LOS ULTIMOS PERMITIRAN LA GENERALIZACION DEL MODELO A CONFIGURACIONES DE RED NO OBSERVADAS EN LOS DATOS. PARA OPTIMIZAR LA EFICIENCIA ENERGETICA DE LA RED, APROVECHAREMOS DICHO MODELO FUSIONADO Y DESARROLLAREMOS NUEVOS MARCOS DE OPTIMIZACION BASADOS EN IA CON GARANTIAS DE RENDIMIENTO Y CONVERGENCIA. NUESTRO OBJETIVO ES DESCUBRIR LOS LIMITES FUNDAMENTALES DE LA EFICIENCIA ENERGETICA Y EL RENDIMIENTO DE LA CONECTIVIDAD, ALLANANDO EL CAMINO PARA AVANCES TRANSFORMADORES EN EL CAMPO. LA IMPORTANCIA DE ESTE PROYECTO VA MAS ALLA DEL AMBITO DE LAS TELECOMUNICACIONES. RED\OPTIMIZACION\MODELADO\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\ENERGIA\DRONES\MOVIL\CELULAR

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