Duración:

01.07.2015 - 31.12.2017

El 5G supondrá un Internet de las Cosas de verdad, una red capaz de soportar potencialmente trillones de aparatos con conexión inalámbrica y con un ancho de banda mil veces más grande que las actuales redes wifi. La actual tecnología 4G está alcanzando los límites de esta generación de tecnología radioeléctrica y para abordar esto, uno de los requisitos clave del 5G será la creación de una red muy optimizada para hacer un uso máximo del espectro radioeléctrico y ancho de banda disponibles para QoS. Debido al tamaño de esta red y al número de aparatos conectados, será necesaria la autogestión y que sea capaz de solucionar por si misma cuestiones de organización, configuración, seguridad y optimización. La virtualización también jugará un papel importante debido a que la red necesitará proveerse dinámicamente para dar respuesta a demandas cambiantes para recursos. Network Function Virtualisation (NFV), la virtualización de las funciones de los nodos y enlaces de red será la tecnología clave para ello. Creemos que la Gestión de la Red Autónoma basada en Machine Learning será la tecnología clave que facilite la autoadministración y autogestión de la red. El software de red será capaz de predecir los requisitos de la demanda de recursos a través de la predicción del uso, identificando situaciones de error y seguridad, eventos atípicos como el fraude y respondiendo y tomando acciones correctivas. La eficiencia energética será también un requisito clave con la posibilidad de reconfigurar la NFV para por ejemplo poder disponer de una energía más barata y verde siempre y cuando sea factible. Esto está una vez más relacionado con la predicción del uso a alto nivel en toda la red y a baja escala dentro de celdas específicas. La propuesta CoGNet se centrará en aplicar la investigación en Machine Learning en estos aspectos para facilitar el nivel de tecnología de Gestión del Mantenimiento de Red requerido para poder cumplir la visión 5G.

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