El Fin Del Conocimiento - Bóveda 4/83 - IA Para Bien - 2023 - Aprendizaje automático en redes de comunicación

graph LR classDef ai fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef concepts fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef deployment fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef 6g fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef collaboration fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef future fill:#d4f9f9, font-weight:bold, font-size:14px A["Aprendizaje automático en
redes de comunicación"] --> B["IA y ML evolucionan rápidamente,
cambiando las comunicaciones. 1"] A --> C["Conceptos clave: 6G nativo de IA,
ecosistemas de datos abiertos. 2"] A --> D["Importancia del código abierto
en 6G habilitado por IA. 3"] A --> E["Cambio de redes basadas en IA a
redes nativas de IA. 4"] A --> F["MLOps permite un desarrollo de ML
optimizado en telecomunicaciones. 5"] B --> G["Comunicaciones semánticas, modelos grandes,
interfaces inteligentes. 6"] B --> H["Enfoque matemático optimiza 5G
sin recursos adicionales. 7"] B --> I["Cuatro habilitadores clave de 6G:
conciencia espectral, modelos del mundo. 8"] B --> J["Redes neuronales de grafos para
gemelos digitales de red. 9"] B --> K["Cognición, autonomía clave
para el rediseño de 6G. 10"] C --> L["IA permite aplicaciones 5G
confiables. 11"] C --> M["Avances en aprendizaje profundo en la
capa física en 6G. 12"] C --> N["China Mobile persigue
IA en 5G. 13"] C --> O["Arquitectura RIC jerárquica,
RAN-DAF propuesto. 14"] C --> P["6G necesita diseño nativo de IA,
arquitectura centrada en datos. 15"] D --> Q["Sensado multimodal, gemelos digitales
para desafíos de 6G. 16"] D --> R["Aprendizaje por refuerzo para decisiones
eficientes de descarga. 17"] D --> S["El aprendizaje profundo mejora la
planificación de redes 5G. 18"] D --> T["Desafíos para el aprendizaje
profundo en 6G. 19"] D --> U["IA generativa automatiza
soluciones de red. 20"] E --> V["FGAN incluye subsistema de evolución
exploratoria. 21"] E --> W["Coexistencia de Wi-Fi y 6G
crucial. 22"] E --> X["Esfuerzos dedicados para
IA en Wi-Fi. 23"] E --> Y["Grupo de trabajo IEEE sobre
AIML para Wi-Fi. 24"] E --> Z["Marco ITU-T Y.3172 para
tuberías de ML. 25"] F --> AA["Colaboración en el Desafío de IA/ML en 5G
de ITU. 26"] F --> AB["Estrategia nacional de IA de EAU,
Ministerio de IA. 27"] F --> AC["Desafíos de adopción de IA
en EAU. 28"] F --> AD["LiFi, FSO basado en láser
para ancho de banda ultra-alto. 29"] F --> AE["Mina Sandbox para colaboración
en IA/ML. 30"] G --> AF["Unificar iniciativas de IA/ML
bajo estrategia digital. 31"] G --> AG["Evolución de IA/ML: inteligencia embebida
a nativo de IA. 32"] G --> AH["6G nativo de IA necesita estándares,
bancos de pruebas. 33"] G --> AI["Tecnología 20% del éxito de IA/ML,
80% cultura. 34"] G --> AJ["Desafíos: experiencia en IA/ML, MLOps,
gobernanza de datos. 35"] H --> AK["Gestión del cambio para
adopción de IA/ML. 36"] H --> AL["Estandarización para gestión de soluciones
IA/ML. 37"] H --> AM["Colaboración academia-industria-gobierno
para IA/ML. 38"] H --> AN["Gobiernos adaptan regulaciones para
automatización IA/ML. 39"] H --> AO["Salto a 6G nativo de IA
en países en desarrollo. 40"] I --> AP["Iniciativas regionales habilitan
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experticia local en IA. 42"] I --> AR["El salto necesita integridad,
interoperabilidad, adaptación. 43"] I --> AS["Cursos intensivos, regulación ágil
aceleran IA. 44"] I --> AT["Desafíos: capital humano, financiamiento,
infraestructura. 45"] J --> AU["Diseño nativo de IA, código abierto,
modelos grandes. 46"] J --> AV["Colaboración pre-estándar en IA/ML
para 6G. 47"] J --> AW["Recolección de datos unificada
para modelos IA/ML. 48"] J --> AX["Guías para gestión de soluciones
IA/ML. 49"] J --> AY["Grupo de Estudio 13 de ITU-T
para plano de ML en 6G. 50"] K --> AZ["Programa de trabajo: arquitectura, APIs,
gobernanza de datos. 51"] K --> BA["Construir sistema 6G nativo de IA
desde cero. 52"] K --> BB["Código abierto, APIs para
ecosistema vibrante de IA. 53"] K --> BC["Entornos sandbox federados
aceleran adopción de IA. 54"] K --> BD["Asociaciones para cerrar brecha de habilidades
en IA. 55"] L --> BE["Reguladores se adaptan para protección
del consumidor IA/ML. 56"] L --> BF["Impacto social de 6G impulsado por IA
abordado. 57"] L --> BG["Colaboración con otros sectores
para casos de uso de 6G. 58"] L --> BH["Sostenibilidad ambiental en
arquitectura IA/ML. 59"] L --> BI["6G equilibra innovación tecnológica,
realidades del mercado. 60"] class A,B ai class C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P concepts class Q,R,S,T,U,V deployment class W,X,Y,Z,AA,AB,AC,AD,AE deployment class AF,AG,AH,AI,AJ deployment class AK,AL,AM,AN,AO collaboration class AP,AQ,AR,AS,AT collaboration class AU,AV,AW,AX,AY collaboration class AZ,BA,BB,BC,BD future class BE,BF,BG,BH,BI future

Resumen:

1.- La IA y el ML están evolucionando rápidamente, cambiando el panorama de las comunicaciones de 5G a 6G y más allá.

2.- Conceptos clave: 6G nativo de IA, ecosistemas de datos abiertos, autonomía, construcción de comunidad. Necesidad de determinar los próximos pasos.

3.- Se discute la importancia del código abierto en 6G habilitado por IA. LFN proporciona una plataforma para proyectos de IA de código abierto.

4.- Se espera un cambio de redes basadas en IA a redes nativas de IA en 6G. Los datos son clave. Se necesita un enfoque de vista de extremo a extremo y capacidad de IA.

5.- MLOps permite un desarrollo y despliegue de ML optimizado en redes de telecomunicaciones. Aborda desafíos como latencia, confiabilidad y arquitectura distribuida.

6.- Las comunicaciones semánticas, los modelos de lenguaje grandes y las interfaces inteligentes permiten un enfoque nativo de IA para el control y la orquestación de 6G.

7.- Un enfoque matemático permite la optimización de la red 5G sin recursos físicos adicionales. Desplegado con éxito en Seúl, superando a otras redes.

8.- Cuatro habilitadores clave para 6G: conciencia espectral, modelos del mundo físico, optimización de la pila, datos abiertos. El aprendizaje profundo es crucial.

9.- Las redes neuronales de grafos son adecuadas para construir gemelos digitales de red, proporcionando una estimación de rendimiento rápida y precisa.

10.- La cognición y la autonomía son clave para 6G. Cambiando de mejorar funciones de red con IA a rediseñar a través de IA.

11.- La IA permite aplicaciones 5G confiables a través del análisis y la optimización. La colaboración con organismos de estándares es importante.

12.- El aprendizaje profundo permite avances en la capa física en 6G. La interfaz aérea nativa de IA y el MIMO masivo son áreas de enfoque clave.

13.- China Mobile persigue IA y ML en 5G para eficiencia y agilidad. O-RAN permite inteligencia embebida en RAN.

14.- La arquitectura RIC jerárquica y RAN-DAF propuesta por O-RAN como camino a seguir para IA/ML en 5G y 6G.

15.- 6G requiere repensar: diseño nativo de IA, arquitectura centrada en datos, optimización de extremo a extremo y capacidad de IA con QoS multidimensional.

16.- El sensado multimodal y los gemelos digitales permiten superar desafíos de 6G como la adquisición de canales y la predicción proactiva de bloqueos.

17.- El aprendizaje por refuerzo profundo permite decisiones de descarga eficientes para aplicaciones intensivas en cálculo como el posicionamiento basado en visión en entornos industriales.

18.- El aprendizaje profundo permite una mejor planificación de la red al predecir el rendimiento de las ubicaciones candidatas de celdas 5G utilizando datos LTE.

19.- Desafíos abiertos para el aprendizaje profundo en 6G: explicabilidad, usabilidad, automatización, eficiencia energética. Potencial de modelos de lenguaje grandes.

20.- La IA generativa como la computación evolutiva permite diversidad en soluciones de red al automatizar el rol del ingeniero en el ensamblaje de bloques de software.

21.- El Grupo de Enfoque en Redes Autónomas (FGAN) incluye un subsistema de evolución exploratoria para el diseño de soluciones de red generativas.

22.- La coexistencia de Wi-Fi y 6G es crucial a medida que Wi-Fi evoluciona para soportar redes deterministas y alta confiabilidad en Wi-Fi 7 y 8.

23.- Se necesitan esfuerzos dedicados para adoptar IA/ML en Wi-Fi considerando sus desafíos únicos en comparación con redes celulares.

24.- IEEE ha establecido un grupo de trabajo sobre AIML para Wi-Fi, similar al Grupo de Enfoque de ITU-T en Aprendizaje Automático para 5G.

25.- El marco arquitectónico ITU-T Y.3172 para tuberías de ML proporciona una base flexible para aplicar IA/ML en redes Wi-Fi.

26.- El Desafío de IA/ML en 5G de ITU permite la colaboración entre expertos en ML e investigadores de telecomunicaciones para resolver problemas prácticos.

27.- Los Emiratos Árabes Unidos tienen una estrategia nacional para la IA y están estableciendo un Ministerio de IA para impulsar la adopción.

28.- Desafíos clave para la adopción de IA en EAU: falta de plataformas MLOps, marcos de gobernanza de datos y experiencia en ingeniería de IA.

29.- LiFi y FSO basado en láser pueden proporcionar un ancho de banda ultra-alto para soportar el metaverso y combatir la escasez de espectro en la era 6G.

30.- Se propone la iniciativa Mina Sandbox para facilitar la colaboración entre la academia, los operadores y los sectores verticales en el desarrollo y prueba de IA/ML.

31.- Las iniciativas dispersas de IA/ML en los operadores necesitan unificarse bajo una estrategia de transformación digital cohesiva.

32.- Evolución de IA/ML en telecomunicaciones: de inteligencia embebida en VNFs a servicios de plataforma expuestos a través de APIs a diseño nativo de IA.

33.- 6G nativo de IA requiere estándares que especifiquen arquitectura e interfaces. Las pruebas de concepto pre-estándar y los bancos de pruebas aceleran la adopción.

34.- La tecnología es solo el 20% del éxito en la transformación de IA/ML. El 80% es cultura, habilidades, organización, procesos, adquisiciones y gobernanza.

35.- La falta de experiencia en IA/ML, plataformas MLOps y marcos de gobernanza de datos son desafíos clave para los operadores en la adopción de IA/ML.

36.- La adopción exitosa de IA/ML necesita gestión del cambio - equipos multifuncionales, nuevas habilidades, cultura basada en datos, apoyo de la alta dirección.

37.- La estandarización debe proporcionar orientación sobre la adquisición, prueba, despliegue y gestión del ciclo de vida de soluciones IA/ML para operadores.

38.- La colaboración academia-industria-gobierno a través de Mina Sandbox acelera la innovación en IA/ML y desarrolla experiencia local en mercados emergentes.

39.- Los gobiernos deben adaptar las regulaciones y políticas de telecomunicaciones para facilitar la automatización basada en IA/ML mientras protegen los intereses del consumidor.

40.- El salto a 6G nativo de IA en países en desarrollo requiere superar desafíos en infraestructura, habilidades, financiamiento y política.

41.- Las iniciativas académicas regionales y la colaboración con SDOs como ITU permiten la creación de capacidades para IA en telecomunicaciones en mercados emergentes.

42.- La Academia de Innovación Inalámbrica desarrolló experiencia local en IA en el mercado de telecomunicaciones de Nigeria en colaboración con ITU FG-ML5G.

43.- El salto necesita abrazar tecnología avanzada, pero también pruebas de integridad, interoperabilidad, transparencia, interpretabilidad y adaptación local.

44.- Cursos intensivos, I+D rápido, regulación ágil y compartición de infraestructura pueden acelerar la transformación de IA en mercados de telecomunicaciones en desarrollo.

45.- El capital humano inadecuado, el financiamiento, la infraestructura y los marcos institucionales débiles son desafíos clave para el salto en países en desarrollo.

46.- Las presentaciones destacaron la importancia del diseño nativo de IA, el código abierto, el acceso a datos, los modelos grandes, MLOps y la colaboración en estándares.

47.- Necesidad de una plataforma para la colaboración pre-estándar en IA/ML para 6G entre SDOs, cuerpos de código abierto e industria.

48.- Un enfoque unificado para la recolección y gestión de datos entre operadores es crítico para entrenar y desplegar modelos IA/ML.

49.- Los operadores necesitan guías y marcos para la adquisición, despliegue y gestión de soluciones IA/ML como parte de la transformación digital.

50.- El Grupo de Estudio 13 de ITU-T identificado como un posible lugar para desarrollar un "plano" para el aprendizaje automático en redes 6G.

51.- El programa de trabajo propuesto abarca arquitectura, APIs, gobernanza de datos, bancos de pruebas, PoCs y colaboración con 3GPP, ETSI, O-RAN.

52.- El objetivo es construir un sistema 6G "nativo de IA" desde cero en lugar de tratar la IA/ML como una característica adicional.

53.- El código abierto y las APIs abiertas son críticos para construir un ecosistema vibrante para la innovación en IA en redes de telecomunicaciones.

54.- Los entornos sandbox federados globalmente y los programas de desafíos pueden acelerar la transición de la investigación a los estándares y a la producción.

55.- Cerrar la brecha de habilidades en IA en la fuerza laboral de telecomunicaciones requiere asociaciones entre la industria, la academia y los gobiernos, especialmente en mercados en desarrollo.

56.- Los reguladores necesitan adaptar los marcos de supervisión para tener en cuenta la automatización basada en IA/ML mientras preservan la protección del consumidor.

57.- El impacto social de 6G impulsado por IA necesita ser abordado proactivamente en los estándares para asegurar un despliegue inclusivo, ético y sostenible.

58.- La colaboración con iniciativas en otros sectores como ciudades inteligentes, Industria 4.0, agricultura de precisión puede desbloquear nuevos casos de uso de 6G.

59.- Las consideraciones de sostenibilidad ambiental como la eficiencia energética necesitan ser incorporadas en la arquitectura IA/ML desde el principio.

60.- La evolución de 6G necesita equilibrar la innovación tecnológica con las realidades del negocio y del mercado para ofrecer beneficios tangibles a la sociedad.

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