La próxima generación de tecnología móvil, conocida como 6G, ya está en fase de investigación y desarrollo como sucesora del 5G. Más allá de velocidades ultrarrápidas, baja latencia y alta fiabilidad, se espera que el 6G proporcione una infraestructura de comunicaciones diseñada para soportar una conectividad masiva de dispositivos y aplicaciones nativas de inteligencia artificial (IA).
Paralelamente, el concepto IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) visualiza una red e infraestructura de procesamiento de información, incluyendo dispositivos finales, que optimiza tanto a los individuos como a los sistemas en su conjunto, basándose en información diversa. Mediante el aprovechamiento de tecnologías innovadoras centradas en las comunicaciones ópticas, IOWN tiene como objetivo proporcionar comunicaciones ultra rápidas y de gran capacidad, así como vastos recursos computacionales.
En el ámbito de la inteligencia artificial, los “agentes de IA” representan una tecnología que comprende objetivos basados en las condiciones del entorno y los datos de entrada, tomando decisiones y ejecutando tareas de forma autónoma. Se está prestando cada vez más atención a los agentes de IA que perciben y evalúan continuamente su entorno utilizando entradas no originadas por humanos, como datos de sensores, además de los sistemas de IA convencionales que operan basándose en instrucciones humanas (prompts).
Para optimizar la eficiencia en la transmisión de datos, especialmente para aplicaciones de IA, se está desarrollando la tecnología de comunicación semántica en streaming. Este método se centra en el significado y la importancia de los datos, extrayendo y comprimiendo únicamente la información necesaria. Al detectar cambios en el contexto circundante y transmitir solo las diferencias semánticas, reduce drásticamente el uso de recursos de comunicación en segmentos inalámbricos.
Asimismo, la tecnología de control de medios orientada a la IA analiza los datos de entrada, como los datos de sensores y los vídeos, antes del procesamiento de la IA, filtrándolos selectivamente en función de su importancia y necesidad. Esto reduce la carga computacional necesaria para la inferencia de la IA, mejorando el rendimiento en tiempo real y el uso eficiente de los recursos informáticos.
La arquitectura In-Network Computing (INC) integra funciones computacionales, como el procesamiento de IA, dentro del núcleo de las redes móviles, permitiendo que el procesamiento crítico se complete dentro de la red. Al utilizar eficazmente los recursos computacionales distribuidos en dispositivos, redes y sistemas en la nube, INC permite la entrega de servicios de baja latencia y alta fiabilidad.
La gestión de datos complejos también es clave. Los datos multimodales se refieren a la combinación de múltiples tipos de información, como vídeo, audio, datos de sensores e información de ubicación. Finalmente, la latencia de extremo a extremo, que es el tiempo total necesario para transmitir datos desde la fuente, procesarlos en el destino y devolver una respuesta, es una métrica crítica para los servicios de IA que requieren un rendimiento en tiempo real.
