Published:
2023-04-11Issue:
Vol. 20 No. 1 (2023)Section:
Research and DevelopmentAlgoritmos de aprendizaje automático para optimizar las redes 5G: Desarrollo y evaluación del rendimiento
Machine learning algorithms for optimizing 5G networks: Development and performance evaluation
Keywords:
Aprendizaje Automático, Redes 5G, Optimización de Redes, Gestión de Recursos, Calidad del Servicio (es).Keywords:
Machine Learning, 5G Networks, Network Optimization, Resource Management, Quality of Service (en).Downloads
Abstract (es)
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.
Abstract (en)
Optimization of 5G networks is a critical challenge to ensure their performance and adaptability to various demands. With the increasing complexity of these networks, machine learning (ML) algorithms offer innovative solutions for dynamic resource management, interference mitigation and quality of service (QoS) improvement. This paper explores the development and evaluation of different ML algorithms applied to 5G network optimization. Supervised, unsupervised and reinforcement learning algorithms are analyzed, highlighting their applicability in specific network contexts. In addition, performance metrics used to evaluate the effectiveness of these algorithms, such as error rate, response time and resource usage, are addressed. Through simulations and tests in real environments, the results obtained are discussed and compared with traditional methods. This comprehensive analysis reveals that, although AA algorithms show great potential, there are challenges related to scalability and computational complexity that require further investigation. Effective implementation of these algorithms could revolutionize the way 5G networks are managed, boosting their efficiency and performance in high-demand scenarios.
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