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Rohde & Schwarz, en colaboración con NVIDIA, está dando el paso de las simulaciones a la implementación real de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/AA) en la futura tecnología 6G. En el MWC de Barcelona, ambas empresas presentarán la primera demostración HIL (hardware-in-the-loop) del sector de un receptor neuronal, en la que mostrarán las mejoras de rendimiento que se pueden obtener usando modelos de AA entrenados, frente al procesamiento tradicional de señales.

En el Mobile World Congress de este año, los visitantes podrán ver por primera vez cómo funciona un receptor neuronal en un entorno multiusuario de entrada múltiple, salida múltiple (MU-MIMO) de un enlace ascendente 5G NR, un modelo para una posible capa física 6G. Esta configuración combina soluciones de gama alta de Rohde & Schwarz para la generación y el análisis de señales y la biblioteca de fuente abierta acelerada por GPU NVIDIA Sionna™ para simulaciones a nivel de enlace.

El concepto de un receptor neuronal consiste en sustituir los bloques de procesamiento de señales de la capa física de un sistema de comunicaciones inalámbricas por modelos entrenados de aprendizaje automático. El mundo académico, los principales institutos de investigación y expertos del sector de todo el mundo anticipan un estándar futuro 6G que utilizará IA/AA para las tareas de procesamiento de señales, como estimación y ecualización de canales, y demapping. Las simulaciones actuales apuntan a que el uso de un receptor neuronal aumentará la calidad del enlace y mejorará el rendimiento frente a los actuales algoritmos de software deterministas de alto rendimiento usados en 5G NR.

Para entrenar los modelos de aprendizaje automático, los conjuntos de datos son un requisito imprescindible. A menudo, el acceso requerido a los conjuntos de datos es limitado o simplemente no es posible. En el estado actual de las primeras investigaciones sobre 6G, los equipos de test y medida proporcionan una alternativa viable a la hora de generar varios conjuntos de datos con diferentes configuraciones de señal para entrenar modelos de aprendizaje automático destinados a tareas de procesamiento de señales.

En la configuración de receptor neuronal basado en IA/AA que se presentará en el estand de Rohde & Schwarz, el generador de señales vectoriales R&S SMW200A simula dos usuarios individuales que transmiten una señal de 80 MHz de ancho en dirección ascendente con una configuración de señal MIMO 2x2. Cada usuario se atenúa independientemente y se aplica ruido para simular condiciones de canal radioeléctrico realistas. El receptor de satélite multipropósito R&S MSR4 captura la señal transmitida en una frecuencia portadora de 3 GHz a través de sus cuatro canales de recepción enganchados en fase. A continuación, los datos se envían a un servidor con ayuda de la interfaz de streaming en tiempo real. En el servidor, la señal se procesa previamente usando la plataforma R&S Server-Based Testing (SBT) junto con los microservicios del software R&S VSE Vector Signal Explorer. Este software sincroniza la señal y realiza transformaciones rápidas de Fourier (FFT). El conjunto de datos resultante de las FFT se envía a un receptor neuronal implementado con NVIDIA Sionna.

NVIDIA Sionna es una biblioteca de fuente abierta acelerada por GPU para la simulación a nivel de enlace. Esta biblioteca permite crear rápidamente prototipos de arquitecturas de sistemas de comunicaciones complejos y ofrece soporte nativo para la integración de aprendizaje automático en el procesamiento de señales 6G.

Como parte de la demostración, el receptor neuronal entrenado se compara con el concepto clásico de una arquitectura de receptor de mínimo error cuadrático medio lineal (LMMSE), que aplica métodos tradicionales de procesamiento de señales basados en algoritmos de software desarrollados de forma determinista. Estos algoritmos, caracterizados por un alto rendimiento, se han adoptado ampliamente en las redes celulares 4G y 5G actuales.

Andreas Pauly, vicepresidente ejecutivo de la división Test y Medida de Rohde & Schwarz, señala: «El procesamiento de señales en la telefonía móvil con algoritmos de aprendizaje automático es un tema actualmente candente en el sector, con opiniones a menudo enfrentadas entre los expertos. Nos complace trabajar con un aliado como NVIDIA en este banco de pruebas que permitirá a los investigadores y expertos del sector validar sus modelos sobre la base de un enfoque orientado a datos y probarlos en un experimento de HIL, con nuestras soluciones avanzadas para la generación y el análisis de señales».

Ronnie Vasishta, vicepresidente sénior de telecomunicaciones de NVIDIA, apunta: «Los modelos de AA entrenados brindan un potencial considerable de mejora del rendimiento frente al procesamiento convencional de señales. Esta demostración HIL de un receptor neuronal a cargo de Rohde & Schwarz y NVIDIA marca un hito para el sector en cuanto a la utilidad de la IA y el aprendizaje automático en la tecnología 6G».

Rohde & Schwarz apoya activamente la investigación de 6G en Europa, Asia y EE. UU., al tiempo que participa en proyectos de investigación y en alianzas sectoriales, y trabaja junto con institutos de investigación y universidades de primera línea. Las soluciones y la experiencia en test y medida de la empresa ayudan a sentar las bases para la próxima generación de telefonía móvil, cuyo despliegue comercial está previsto en torno a 2030.

Rohde & Schwarz presentará el receptor neuronal entrenado sobre la base de IA/AA en el Mobile World Congress 2023, en el estand 5A80 del pabellón 5 de la Fira Gran Vía de Barcelona. Los visitantes podrán observar las mejoras de rendimiento que brinda el receptor neuronal, y analizar los detalles y el concepto general con expertos de Rohde & Schwarz y NVIDIA.

Para obtener más información sobre las soluciones de prueba de Rohde & Schwarz próximas al 6G, visite: https://www.rohde-schwarz.com/6G