Algoritmos de aprendizaje automático para optimizar las redes 5G: Desarrollo y evaluación del rendimiento - Solano, David Felipe; Gutiérrez, María P. (Revista Vínculos, 2023)
La optimización de las redes 5G es un desafío crítico para asegurar su rendimiento y capacidad de adaptación a diversas demandas. Con la complejidad creciente de estas redes, los algoritmos de aprendizaje automático (AA) ofrecen soluciones innovadoras para la gestión dinámica de recursos, la mitigación de interferencias y la mejora de la calidad del servicio (QoS). Este artículo explora el desarrollo y la evaluación de distintos algoritmos de AA aplicados a la optimización de redes 5G. Se analizan algoritmos supervisados, no supervisados y de aprendizaje por refuerzo, destacando su aplicabilidad en contextos específicos de la red. Además, se abordan las métricas de rendimiento utilizadas para evaluar la eficacia de estos algoritmos, como la tasa de error, el tiempo de respuesta y el uso de recursos. A través de simulaciones y pruebas en entornos reales, se discuten los resultados obtenidos y se comparan con métodos tradicionales. Este análisis integral revela que, aunque los algoritmos de AA muestran un gran potencial, existen desafíos relacionados con la escalabilidad y la complejidad computacional que requieren una mayor investigación. La implementación efectiva de estos algoritmos podría revolucionar la forma en que se gestionan las redes 5G, impulsando su eficiencia y rendimiento en escenarios de alta demanda.