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La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos desde la llegada de ChatGPT. Según los informes, durante la primera semana después de su lanzamiento oficial en noviembre de 2022 se registró ya un millón de accesos a la herramienta de IA generativa. Solo tres meses más tarde, OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, hablaba de 100 millones de usuarios activos.

El enorme interés que suscita en la actualidad la IA no se limita a personas con ganas de aprender o con un especial interés por la tecnología. También la política y la economía están implicadas de forma activa. Así, por ejemplo, los gobiernos están elaborando marcos jurídicos para regularla, mientras que el mundo empresarial invierte en startups de IA y analiza posibilidades para llevar esta tecnología a su terreno.

El poder de la innovación en nuestro laboratorio de incubación de la IA

En Alemania, una de cada ocho empresas utiliza ya la inteligencia artificial. «La IA y el aprendizaje automático encierran un enorme potencial», afirma el Dr. Andrew Schaefer, coordinador de tecnologías (IA) en Rohde & Schwarz y responsable del departamento Technology Incubation, el laboratorio de incubación de inteligencia artificial que fundó la compañía hace varios años. «La IA nos brinda nuevas y apasionantes capacidades y oportunidades que debemos entender y aprender a manejar. Poniéndola al servicio de nuestro espíritu innovador podemos generar el máximo valor añadido para nuestros socios comerciales y clientes».

Rohde & Schwarz figura entre las compañías más innovadoras de Alemania. El laboratorio contribuye de forma decisiva a la capacidad de innovación del grupo tecnológico. Schaefer añade: «Trabajamos en proyectos de muy distintas áreas de la empresa, lo que nos ayuda a mantener una perspectiva de conjunto. Al mismo tiempo, mantenemos un diálogo activo con expertos en IA de otras divisiones. Gracias a esta estrecha cooperación y a nuestras propias facultades críticas, desarrollamos un efecto de catalizador muy positivo para Rohde & Schwarz».

Las comunicaciones móviles: elemento pionero, catalizador y fundamento

La investigación en torno a 6G ya está en marcha. Aquí reside otra de las aplicaciones que impulsan la inteligencia artificial, pues todo apunta a que contribuirá a hacer la transmisión de datos más eficiente. De forma resumida, el objetivo de 6G es alcanzar velocidades más altas de transferencia de datos y una latencia más baja, y que esto sea así siempre y en todas partes. Este avance será decisivo para aplicaciones como la realidad extendida (XR), la conducción automatizada y las fábricas inteligentes. Y todavía surgirán muchos otros campos de aplicación completamente nuevos en torno a las aplicaciones y los servicios basados en IA.

Pero además de su función como elemento pionero y catalizador, las comunicaciones móviles también sirven como un fundamento para aplicaciones de la IA. Si en un futuro no muy lejano la IA se implementará a gran escala en la 6G, será también para que el proceso de desarrollo pueda tomar como punto de partida toda la experiencia adquirida en las generaciones anteriores de la tecnología móvil. Como aliado del sector de las comunicaciones móviles desde hace décadas, Rohde & Schwarz apoya de forma activa la investigación de 6G en Europa, Asia y EE. UU. La empresa también participa desde hace años en varios proyectos de investigación y desarrollo y asociaciones industriales. La estrecha colaboración con los principales institutos de investigación y universidades de todo el mundo es un aspecto esencial de la estrategia de la empresa. Las soluciones y la experiencia en test y medida de Rohde & Schwarz abren el camino hacia la próxima generación de las comunicaciones móviles.

Emprender conjuntamente el siguiente paso de la tecnología neuronal

El lanzamiento de 6G a escala comercial está previsto para el año 2030. La investigación está en pleno desarrollo. En este contexto, Rohde & Schwarz y NVIDIA han presentado parte de sus primeros resultados para demostrar cómo puede implementarse la IA en las comunicaciones móviles. Utilizando lo que se conoce como un receptor neuronal, el procesamiento digital de señales en la capa física ya no se realiza utilizando los clásicos bloques de procesamiento de señales, sino con modelos entrenados de aprendizaje automático, lo que supone un avance extraordinario para las comunicaciones móviles.

El receptor neuronal se desarrolló con ayuda de la biblioteca de código abierto Sionna^TMde NVIDIA, creada especialmente para la investigación de 5G y 6G. En el marco de este proyecto conjunto, las avanzadas soluciones de test de Rohde & Schwarz de análisis y generación de señales se encargan de verificar el rendimiento del receptor neuronal y de confirmar los resultados de las simulaciones.

Los datos de entrenamiento son esenciales

Científicos, institutos de investigación de primera línea y expertos del sector de todo el mundo coinciden en que el futuro estándar 6G utilizará la inteligencia artificial para el procesamiento de señales. Andreas Rößler, director de tecnologías para 6G en Rohde & Schwarz, afirma: «En principio, uno de los objetivos en 6G es sustituir los algoritmos de procesamiento tradicionales por un receptor neuronal o, al menos, complementarlos». Con ello se pretende mejorar la precisión en la estimación de canal y la corrección.

«Los algoritmos actuales se basan en modelos de canal definidos que solo reproducen una imagen instantánea de la realidad. Si logramos entrenar estos nuevos conceptos de receptor neuronal con conjuntos de datos que reflejen mejor las condiciones de propagación reales, podremos alcanzar gradualmente una mejora considerable frente a los resultados de los algoritmos convencionales».

Según Rößler, el incremento esperado del rendimiento tiene también un coste: los métodos basados en IA requieren más potencia de cálculo. Sin embargo, en conjunto, y de acuerdo con las consideraciones actuales, deberían prevalecer las ventajas. «Los primeros resultados muestran que el receptor basado en IA es más eficiente si se compara con una posible extensión de los algoritmos convencionales. El objetivo se fijará en adaptar el sistema completo de forma local para seguir optimizando sucesivamente los resultados».