Un grupo de investigadores de Virginia Tech han utilizado algunas técnicas de Inteligencia Artificial (IA) inspiradas en el cerebro humano para optimizar las comunicaciones inalámbricas. En concreto, Yang YI y Lingjia Liu, profesores de la institución, utilizaron métodos de aprendizaje automático para elevar el nivel de eficiencia de los receptores inalámbricos en términos energéticos.

Según el comunicado oficial de Virginia Tech, los investigadores utilizaron redes neuronales para reducir la ineficiencia de los receptores inalámbricos. Las redes inalámbricas son sistemas informáticos que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano.

Los expertos explican que al combinar técnicas de optimización de señales y frecuencia se pueden obtener diversos beneficios, siendo incluso la base para el acceso de radio en redes 4G y 5G. Pese a ello, Liu afirmó que la detección correcta de las señales, específicamente en el receptor, y posteriormente convertirlas en señales que los dispositivos entiendan, requiere mucho esfuerzo y energía.

La combinación de técnicas de aprendizaje automático utilizadas por los investigadores hacen posible que la señales se transmitan desde el emisor al receptor a través de múltiples rutas simultáneamente. La principal ventaja de la tecnología es que la interferencia es mínima y evita que la señal se desvanezca a través de múltiples trayectos, como cuando la señal se distorsiona en la televisión producto de un día lluvioso.

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Al explicar la técnica, Yi reveló que su equipo entrenó una red neuronal para operar de forma más eficiente en un sistema ‘transmisor-receptor’, a través de un método llamado ‘computación de reservorio’, que representa un tipo de Inteligencia Artificial que fusiona poco consumo de energía con alto rendimiento.

En este sentido, la tecnología podría mejorar de manera significativa el rendimiento de estos sistemas de comunicación inalámbrica., Yi explicó:

Tradicionalmente, el receptor conducirá la estimación del canal antes de detectar las señales transmitidas (…) Al usar redes neuronales artificiales, podemos crear un marco completamente nuevo al detectar señales transmitidas directamente en el receptor.

Finalmente, los investigadores revelaron que las pruebas de la técnica fueron exitosas, con resultados mucho más eficientes en relación al receptor. En comparación con otros métodos actuales, esta tecnología podría resultar un verdadero logro para los partidarios de la ‘energía verde’.

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