La Gestión de Redes 5G/6G y la Inteligencia Artificial

Hace ya más de tres décadas, con la llegada de la segunda generación (2G) de comunicaciones móviles, nacieron verdaderamente las redes interoperables a nivel internacional. Con ella se abrió paso a la competencia de los diferentes fabricantes y operadores, y supuso el inicio de un imparable proceso de evolución liderado por las sucesivas generaciones posteriores.

Esta evolución se ha visto marcada por continuos cambios de paradigma y tecnología que han afectado a diferentes elementos: la red de acceso radio (RAN), los protocolos y elementos de la arquitectura de red, y las aplicaciones y usos principales de la misma.

Gestión de red, un reto para la Inteligencia Artificial

Como un elemento paralelo a la arquitectura de red, se encuentra el plano de operación, administración y gestión (Operation, Administration and Management, OAM), muchas veces denominado simplemente como de ‘gestión de red’. Este plano cubre las tareas enfocadas a la optimización de sus funciones y procesos (ejemplos clásicos son la selección de los umbrales de traspaso de terminales entre diferentes celdas, las potencias de transmisión de éstas, la orientación de sus antenas, etc.), la detección, diagnosis y compensación de fallos, y la planificación y configuración de nuevos elementos de red. Estas funciones son cruciales para la puesta en marcha de las redes y para mantenerlas en correcto funcionamiento, siendo también parte principal de los costes operativos de las mismas.

De la necesidad de automatizar estas tareas surgió el paradigma de redes auto-organizadas (SON) que engloba la auto-optimización, auto-curación/gestión de fallos y la auto-configuración y planificación de los elementos de red. Este concepto ha dado paso en tiempos recientes al de las redes sin interacción humana (Zero-Touch Networks, ZSN) que enfatizan aún más el objetivo de automatizar de manera completa la gestión de la red.

Para ello, el plano de OAM recoge datos de las innumerables fuentes de información de la red (alarmas, contadores, KPI -Key Performance Indicators-, trazas…) provenientes de sus diferentes elementos (estaciones base, terminales móviles, elementos del núcleo de red…), permitiendo con dicha información alimentar la toma de decisiones de gestión.

El campo de la gestión de red ha evolucionado desde una toma de decisiones puramente humana hacia una completa adopción de técnicas de IA y aprendizaje máquina (ML)

Para desarrollar de manera eficiente la enorme variedad de funciones de gestión con la ingente cantidad de datos recogidos, el campo de la gestión de red ha evolucionado desde una toma de decisiones puramente humana en sus comienzos hacia una completa adopción de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje máquina (ML, del inglés Machine Learning).

Aquí, los grandes avances de la IA/ML de los últimos años en los campos de la regresión/predicción de variables, la clasificación, el agrupamiento y control, son aplicados de manera extensa en las tareas de planificación, optimización y gestión de fallos de la red.

Retos de la gestión de red

A pesar del comentado progreso en la inteligencia de red, la constante evolución de los sistemas celulares, las redes 5G y las futuras 6G introducen enormes cambios que deben ser abordados en su gestión.

Por un lado, la interfaz radio flexibiliza enormemente la asignación de anchos de banda, da soporte para múltiples frecuencias, tecnologías avanzadas de antena, modos dúplex, compartición dinámica de espectro, integración de comunicación y sensado por parte de la red, y soporte de terminales IoT de manera masiva.

Por otro lado, se apuesta por una creciente virtualización, apertura y desagregación de las funciones de red, con nuevos enfoques como el de red de acceso radio abierta (Open RAN), así como la integración de escenarios y elementos muy variados tales como las redes no terrestres (NTN), basadas en el soporte satelital o de drones, y las redes privadas.

Además, se busca proveer de calidad de servicio y de experiencia (QoS/QoE) centrada en parámetros concretos de las aplicaciones, así como la segmentación de red (slicing) dedicada para clientes y servicios diferenciados. Igualmente, criterios como la seguridad y la sostenibilidad de las redes móviles deben ser cada vez más centrales en la toma de decisiones en las mismas.

Esta creciente complejidad y dinamismo hacen indispensable la aplicación de mecanismos cada vez más avanzados de IA/ML, capaces de analizar una multitud de diferentes métricas y eventos, provenientes de un conjunto cada vez más heterogéneo de elementos, equipos, aplicaciones y usuarios, así como el uso de información de ‘contexto’ (localización de los usuarios, información social…). Todo ello para proveer de soluciones de planificación, optimización y gestión de fallos extremo a extremo (E2E) tanto en el interfaz radio como en el núcleo de red y a nivel de orquestación de las funciones virtuales.

Investigación española a la vanguardia

En el ámbito de la gestión de red, España ha estado totalmente implicada desde sus comienzos, siendo la investigación pública realizada en universidades y centros de investigación crucial, con un enfoque eminentemente práctico y siempre en estrecha colaboración con el sector privado, tanto con empresas nacionales como internacionales, grandes fabricantes de equipos de red y operadores móviles.

En esta investigación, y debido al impacto que la gestión de red tiene en la calidad de servicio ofrecido a los usuarios, es esencial el uso de simuladores y especialmente de infraestructuras de prueba donde poder validar los mecanismos y procesos desarrollados.

Hacer un recorrido completo por todos los grupos de investigación dedicados en España a este campo se haría imposible sin extendernos más allá de los límites de este artículo. Repasaremos aquí solo algunos de los grupos relevantes en el campo de la gestión de red celular ubicados a lo largo y ancho de la geografía española y los retos que abordan en estos momentos.

En Málaga, y como parte del Instituto Universitario de Investigación en Telecomunicación de la Universidad de Málaga (TELMA), el grupo MobileNet (Mobile and Aerospace Networks Lab) centra su investigación en el uso de técnicas innovadoras de IA/ML para la estimación de calidad de servicio, optimización de red y gestión de fallos, con especial atención a arquitecturas abiertas, virtualización, NTN, TSN (Time-Sensitive Networks) y comunicación basada en drones, considerando la seguridad, eficiencia energética y datos de ‘contexto’.  Todo ello soportado por una amplia gama de infraestructuras de prueba 4G, 5G, OpenRAN y TSN, así como equipamiento para realidad extendida (XR), cloud-gaming y plataformas robóticas.

España ha estado totalmente implicada en la gestión de red con la investigación pública en universidades y centros de investigación, y siempre en colaboración con el sector privado

El grupo WiMuNeT (Wireless and Multimedia Networking Lab) de la Universidad de Granada se enfoca en el diseño y optimización de soluciones para redes móviles 5G/6G, incorporando IA/ML y el modelado analítico. Cabe destacar el diseño para la asignación de recursos en redes de acceso radio con múltiples tecnologías (5G/6G y WiFi) y soluciones basadas en multi-conectividad.

También abordan la integración de redes deterministas TSN con 5G/6G y el desarrollo de algoritmos de planificación de tráfico potenciados por IA/ML, que son claves para proporcionar latencias extremadamente bajas y deterministas en escenarios desafiantes como la Industria 4.0.

Desde la Universitat Politècnica de Catalunya, el GRCM (Mobile Communications Research Group) trabaja en proyectos como VERGE, BeGREEN, OPTIMAIX y ARTIST, desarrollando soluciones de gestión de la RAN con capacidades de computación en el borde, algoritmos basados en IA para eficiencia energética, herramientas de planificación y optimización 5G/6G (incluyendo un gemelo digital de red) y soluciones para mejorar la cobertura y capacidad de la RAN, así como escenarios donde los terminales de usuario pueden actuar como repetidores para mejorar la cobertura y la capacidad.   

 Por otro lado, el grupo LeaDS de la Universidad Rey Juan Carlos se especializa en análisis de datos masivos y sistemas dinámicos para redes 5G/6G, utilizando herramientas de teoría de la información y estadísticos de orden y L-momentos para caracterizar el tráfico, detectar ataques distribuidos y analizar servicios con diferentes niveles de movilidad. Buscando tanto la interpretación directa de los resultados obtenidos como su uso como capas intermedias de procesado de datos en modelos de ML.

Finalmente, desde la Universidad de Extremadura el grupo Gítaca (Grupo de Investigación de Ingeniería Telemática Aplicada y Comunicaciones Avanzadas) se focaliza en la optimización de recursos, como el número de estaciones base, sin reducir la QoS/QoE, así como en la securización de los flujos de red a través de análisis de datos. Igualmente se analizan diferentes fuentes de información , como los Call Detailed Records, para encontrar patrones de uso, estudiar la movilidad o buscar anomalías.

Estos y otros grupos, sus equipamientos y su colaboración con la industria definen a España como referente en el campo de la gestión de red. El futuro pasa por una cada vez mayor profundización en el uso de mecanismos avanzados de IA/ML capaces de abordar la enorme complejidad de las redes del futuro, garantizando la calidad de servicio a sus aplicaciones y usuarios de una manera eficiente y sostenible.