Los fondos NextGeneration, Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, están dirigidos a la colaboración público/privada para el desarrollo de proyectos de I+D+i y permiten que las empresas puedan desarrollar proyectos innovadores en ámbitos tecnológicos punteros y con grandes posibilidades de mejora. La realidad es que estos fondos constituyen una magnífica oportunidad para las empresas para desarrollar proyectos de I+D+i cuyo retorno se prevé a medio plazo y que, en la coyuntura económica actual, es difícil afrontar con fondos propios.
La Universidad Carlos III de Madrid lidera uno de los proyectos de investigación, convocado en concurso público para la contratación de un proyecto de I+D para la monitorización de red mediante tecnología de inteligencia artificial, cuyo objetivo es que los desarrollos lleguen a un nivel de madurez en un entorno relevante.
El punto de partida es el programa UNICO 5G I+D, impulsado por el ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, cuya finalidad es promover la transformación digital a través de la investigación, el desarrollo y la innovación en el ámbito de las tecnologías de 5G avanzado y 6G. El programa se divide en un conjunto de grandes proyectos y subproyectos, liderados generalmente por universidades y centros de investigación de reconocido prestigio.
En el caso de MONITOR_IA-5G, el proyecto coordinado de referencia tiene por título “Funciones de red nativas de la nube para 6G” (6G-CLARION-OE), cuyo objetivo es crear un nuevo ecosistema de infraestructura para respaldar de forma eficiente el nuevo paradigma de software en redes de próxima generación (5G y 6G), así como el diseño de nuevas funciones de red virtual que aprovechen dicho ecosistema.
Estos fondos constituyen una magnífica oportunidad para las empresas para desarrollar proyectos que es difícil afrontar con fondos propios
Finalmente, este proyecto de investigación, liderado por la Universidad Carlos III de Madrid, abre un concurso público para la contratación de un proyecto de I+D para la monitorización de red mediante tecnología de inteligencia artificial, cuyo objetivo es que los desarrollos lleguen a un nivel de madurez en un entorno relevante.
director de Innovación en SATEC
La propuesta Monitor_IA-5G presentada por SATEC a la licitación “Funciones de red nativas de la nube para 6G” responde a la solicitud de actividades de I+D+i en el ámbito de las redes de próxima generación (Next Generation Networks o NGN) con tres objetivos principales:
- Diseñar una arquitectura de datos para la observación de redes NGN, que cubra el ciclo integral de adquisición, almacenamiento, procesamiento y distribución de datos de estado y comportamiento de redes NGN.
- Desarrollar un conjunto de procesos de detección temprana de eventos en redes 5G y 6G basados en modelos de inteligencia artificial explicable (XAI). Estos procesos se desarrollarán mediante modelos de aprendizaje automático (machine learning) basados en los datos de observación de la red capaces de detectar de forma temprana algunos eventos, como disponibilidad, fiabilidad, congestión, anomalías de funcionamientos, etc., de la red completa o de sus planos y componentes.
- Desarrollar un simulador de escenarios que permita tanto desarrollar nuevos casos de uso de procesamiento de los datos de observabilidad como de mejora de los ya desarrollados.
Monitor_IA-5G
Monitor_IA-5G es el nombre interno del proyecto que SATEC está desarrollando con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia
El desarrollo de proyecto comienza con un estudio inicial de soluciones de supervisión de redes basadas en aprendizaje automático que incluye el análisis de las soluciones actuales de monitorización y supervisión de redes 5G-SA y 6G en términos de tipología de datos de redes NGN, de técnicas de análisis automático (sobre todo, las basadas en modelos de machine learning) de datos de la red y de soluciones para la detección temprana de eventos. El estudio se completa con el análisis de arquitecturas de plataformas de datos que mejor se adapten al modelo estándar de redes 5G-SA y 6G.
El estudio inicial ha llevado al equipo a la decisión de diseñar y desarrollar un piloto de plataforma de observación de redes NGN basada en el marco Open Telemetry. Una plataforma que aporte un gran número de funcionalidades como la ingesta de datos, el almacenamiento de datos puros y de datasets, el almacenamiento de modelos de machine learning, la provisión de herramientas y entornos de desarrollo y de inteligencia artificial para desarrollar procesos de analítica avanzada, el acceso a sistemas de visualización de datos y resultados y un conjunto de funciones de apoyo y soporte para el desarrollo realizado por terceras partes.
En paralelo se está trabajando en el desarrollo de un conjunto de modelos de inteligencia artificial para la detección temprana de eventos y anomalías de funcionamiento en redes 5G-SA y 6G. Se está trabajando en modelos de aprendizaje automático que son seleccionados, configurados y parametrizados de forma individual para cada tipo de problema, y se presta especial atención a modelos basados en Inteligencia Artificial Explicable (XAI) con objeto de desarrollar herramientas que ayuden a encontrar causas raíz de los eventos detectados o predichos.
Con la base aportada por la plataforma de observación y el conjunto de modelos de inteligencia artificial, el siguiente paso es el desarrollo de varios casos de uso de detección temprana de eventos. Estas aplicaciones se desarrollan para ser ejecutadas continuamente y se encargan de recibir continuamente datos de una red, analizarlos y procesarlos con el modelo adecuado y generar resultados en forma de datos, eventos y alertas que serán presentados en cuadros de mando analíticos mediante interfaces de usuario a través de aplicaciones Web.
En la fase final del proyecto también se va a desarrollar un novedoso sistema de simulación de escenarios que permitirá añadir nuevos modelos de inteligencia artificial al entorno, probarlos con nuevos conjuntos de datos previamente almacenados en la plataforma, parametrizar y probar estos modelos y, cuando sea oportuno, ponerlos en operación en la aplicación de detección temprana de eventos que corresponda sin necesidad de parar el proceso.
Miguel Ángel López Peña
Director de Innovación en SATEC
