EN DIRECTO DESDE EL SAMSUNG 6G FORUM: Jeffrey Andrews, profesor de la Universidad de Texas, con sede en Austin, y director del programa 6G del centro, sostiene que el conocimiento situacional, y no solo las velocidades de transmisión de datos y la conectividad, será clave para definir aspectos de muchas de las aplicaciones de dicha tecnología.

Andrews (en la foto, a la izquierda) ha señalado en una presentación que las aplicaciones emergentes de la 5G, como por ejemplo los vehículos autónomos y los robots, requieren un conocimiento situacional que irá más allá de lo que puedan percibir por sí mismas.

“Si bien los coches sin conductor están construidos para ser autónomos, no funcionarán de verdad si no pueden ver y conocer elementos que se hallen fuera de su campo de visión. Si les falta dicho conocimiento, tendrán que desplazarse con excesiva lentitud y prudencia.”

Andrews considera que si la 6G avanza será gracias a casos de uso que exigen cada vez más datos, y cita los pronósticos que afirman que el tráfico en redes móviles se habrá multiplicado por cincuenta hacia 2030.

Compartición
Destaca que otro de los principales temas de su investigación es el control de costes, y señala que un despliegue más denso de estaciones base probablemente exigirá un volumen sin precedentes de compartición y cooperación, así como la reutilización de una misma infraestructura por parte de varias operadoras.

Andrews advierte que en muchas áreas de la 6G podría ser difícil obtener un rendimiento mayor que el de las actuales redes 5G, y señala que la infraestructura física de esta última lleva décadas desarrollándose y que la industria ya se hallaba en una fase avanzada en cuanto a vías teóricas y de implementación.

El académico entiende que el aprendizaje automático favorecerá el aprendizaje y el diseño específicos de cada emplazamiento, y gran parte de su investigación estudia la mejora de la gestión de los haces.

Según Andrews, el aprendizaje profundo constituye una herramienta poderosa para el desarrollo de tecnologías móviles, pero no una panacea, y asevera que uno de los retos importantes en la investigación de la próxima década consistirá en aprender cuándo y cómo usarlo.