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El artículo presenta CrossCheck, un sistema de validación de entradas para controladores SDN en redes de área amplia que detecta errores antes de causar interrupciones, logrando una precisión del 100% en la identificación de anomalías y una tasa de falsos positivos del 0% tanto en despliegues reales como en simulaciones.
Este artículo propone un enfoque basado en un modelo de doble Edad de Información (AoI) y una política de programación óptima derivada de procesos de decisión de Markov para mejorar la frescura de la información en sistemas de monitoreo inalámbrico con llegadas de datos aleatorias y canales no fiables.
Este artículo propone una plataforma de mini-coches a escala 1:10 basada en software de código abierto y compatible con los estándares ETSI para facilitar el desarrollo y validación económica de algoritmos de vehículos cooperativos, conectados y automatizados, demostrando su viabilidad mediante la implementación de un sistema de advertencia de colisiones en intersecciones.
Este artículo demuestra que la combinación de constelaciones de satélites en órbita baja con repetidores cuánticos basados en átomos neutros o vacantes de nitrógeno y silicio hace factible una red cuántica global capaz de distribuir entrelazamiento a distancias de hasta 20.000 km, identificando al mismo tiempo los cuellos de botella tecnológicos que deben resolverse para su implementación.
Este artículo presenta y evalúa dos modelos de aprendizaje profundo, una red de atención gráfica temporal personalizada y un modelo de lenguaje grande ajustado, demostrando que este último ofrece un rendimiento de predicción y generalización superior para series temporales multivariadas de redes, mientras que el primero destaca por reducir la varianza de las predicciones.
Este artículo analiza el impacto de la interferencia recíproca entre las tecnologías V2X IEEE 802.11p y LTE-V2X, proponiendo y validando mediante simulaciones la inserción del preámbulo de 802.11p en las transmisiones de LTE-V2X como una solución eficaz para mitigar colisiones y mejorar la coexistencia en canales compartidos, especialmente en condiciones de alta congestión.
Este artículo presenta una revisión exhaustiva de las nuevas especificaciones de ETSI para la operación multicanal (MCO) en la segunda versión de los sistemas de transporte inteligentes cooperativos, describiendo su arquitectura, ejemplos de uso y los desafíos abiertos para soportar el creciente tráfico de datos y casos de uso avanzados.
El artículo presenta Wall-Street, una superficie inteligente montada en vehículos que mejora la conectividad mmWave mediante la gestión de la movilidad y la búsqueda de celdas vecinas sin interrupciones, logrando hasta un 78% de aumento en el rendimiento y una reducción del 34% en la latencia en comparación con los esquemas de transferencia estándar.
Este artículo analiza el impacto de las divisiones funcionales de Open RAN en la latencia de transferencia de mano en redes no terrestres, demostrando que la arquitectura con gNB a bordo del satélite maximiza la disponibilidad del servicio (95,4%) en comparación con otras configuraciones en un escenario dinámico de satélites LEO.
Este artículo propone un esquema de inferencia con división de modelos basado en aprendizaje por refuerzo profundo multiagente (UCMS_MADDPG) para la descarga de tareas en la computación de borde móvil, el cual optimiza conjuntamente la asignación de recursos, la selección de servidores y la descarga de tareas para minimizar la latencia y el consumo energético en entornos dinámicos de la inteligencia artificial de las cosas.
Este artículo presenta un estimador normalizado y estadísticamente fundamentado para medir el grado de segmentación de una red, demostrando que una muestra de 97 pares de nodos es suficiente para obtener una estimación precisa con un intervalo de confianza del 95%, independientemente del tamaño total de la red.
Este artículo presenta un estudio empírico que demuestra cómo factores de red y de la infraestructura, como la topología, la congestión y la localidad de las GPU, son las causas principales del fracaso en la escalabilidad del entrenamiento distribuido de GPU a gran escala, a menudo pasando desapercibidos para las herramientas de perfilado estándar.
Este artículo presenta un marco de clasificación de rendimiento basado en datos para optimizar la gestión estratégica de redes celulares multigeneracionales, identificando infraestructura subutilizada y zonas de demanda no cubierta por 4G en países como Pakistán para guiar las actualizaciones de LTE y mejorar la eficiencia operativa.
Este artículo presenta un marco de predicción del estado del tráfico en arterias que utiliza datos de vehículos conectados y un modelo de red neuronal convolucional espaciotemporal consciente de anomalías (AASTGCN) para estimar medidas de tráfico en tiempo real y mejorar la precisión tanto en condiciones normales como anómalas en redes urbanas a gran escala.
Este artículo propone un mecanismo de asignación de superficies inteligentes reconfigurables (RIS) basado en subastas y agentes de aprendizaje por refuerzo profundo que optimiza la compensación entre el rendimiento de la red y el costo mediante una estrategia de puja adaptable y controlable.
Este artículo estudia el problema fundamental de agrupar señales de tiempo desencadenado en mensajes y su programación periódica en un único recurso, con el objetivo de optimizar el uso del ancho de banda al reducir la sobrecarga de metadatos en aplicaciones críticas como la automotriz y la aeronáutica.
Este documento presenta una caracterización detallada y un modelo de eficiencia energética de un sistema O-RAN comercial, basado en mediciones exhaustivas realizadas en un entorno de laboratorio que replica una red de producción, con el objetivo de proporcionar datos cuantitativos que permitan a los operadores optimizar el consumo energético y promover operaciones más sostenibles.
El artículo propone una arquitectura de malla impulsada por inteligencia artificial que, mediante la implementación de nodos de baja potencia, la reutilización espacial de frecuencias y la predicción de tráfico, logra una eficiencia energética y de capacidad significativamente superior, reduciendo drásticamente los costos y la dependencia de combustibles fósiles para ofrecer conectividad sostenible en entornos densos y rurales.
El artículo presenta vLLM Semantic Router, un marco de enrutamiento impulsado por señales que orquesta características heurísticas y clasificadores neuronales mediante reglas configurables para dirigir dinámicamente las solicitudes a los modelos de mezcla de modalidades más adecuados, garantizando así políticas diferenciadas de costo, privacidad y seguridad en diversos escenarios de despliegue.
Esta encuesta analiza sistemáticamente los enfoques de enrutamiento y cascada dinámicos entre múltiples modelos de lenguaje grandes (LLM) independientes, proponiendo un marco conceptual que equilibra la eficiencia y el rendimiento al seleccionar modelos adaptativos según la complejidad de la consulta, superando así las limitaciones de los despliegues estáticos.