Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.rights.license | Reconocimiento-CompartirIgual 4.0 Internacional. (CC BY-SA) | es |
dc.contributor.author | Belzarena Garcia, Pablo Javier | es |
dc.contributor.author | Larroca Ponzoni, Federico | es |
dc.contributor.author | Bermolen Romeo, Maria Paola | es |
dc.contributor.author | Inglés Loggia, Lucas | es |
dc.contributor.author | Belcredi Zambra, Gonzalo | es |
dc.contributor.author | Randall Carlevaro, Martín | es |
dc.date.accessioned | 2023-04-14T17:32:09Z | - |
dc.date.available | 2023-04-14T17:32:09Z | - |
dc.date.issued | 2022-12-29 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12381/3200 | - |
dc.description.abstract | El problema abordado es la asignación de recursos en redes 5G. En particular el proyecto trabajó en el desarrollo de una herramienta que permite implementar y simular algoritmos para la asignación de recursos de tiempo y frecuencia en redes 5G. Se puso especial énfasis en el desarrollo de algoritmos que utilicen herramientas de inteligencia artificial ya que por la heterogeneidad de servicios de las redes 5G es necesario que la red aprenda la mejor forma de asignar recursos en diferentes escenarios. Se propusieron nuevos algoritmos asignación de recursos que permiten utilizando inteligencia artificial aprender la asignación óptima de recursos para servicios de muy diferentes requerimientos en cuanto a ancho de banda y latencia. Se desarrolló un simulador de redes 5G, Py5cheSim, que integra funcionalidades que no se encuentran en simuladores de uso público disponibles como la posibilidad de utilizar network slicing en la interfaz de radio. Esta herramienta cuenta con un framework que permite el desarrollo de nuevos algoritmos de asignación de recursos de forma amigable sin la necesidad de conocer en detalle todo el núcleo del simulador. Py5cheSim se licenció bajo licencia de software libre y se encuentra disponible. Por último, durante la ejecución del proyecto se formaron varios recursos humanos en las áreas de investigación abordadas; en particular tres estudiantes de posgrado desarrollaron sus tesis (dos de maestría, una de doctorado) y se dirigieron dos proyectos de fin de carrera. | es |
dc.description.sponsorship | Agencia Nacional de Investigación e Innovación | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Agencia Nacional de Investigación e Innovación | es |
dc.relation | https://hdl.handle.net/20.500.12008/31723 | es |
dc.relation | https://hdl.handle.net/20.500.12008/30570 | es |
dc.relation | https://hdl.handle.net/20.500.12008/30549 | es |
dc.relation | https://hdl.handle.net/20.500.12008/29240 | es |
dc.relation | https://hdl.handle.net/20.500.12008/30188 | es |
dc.relation | https://hdl.handle.net/20.500.12008/27324 | es |
dc.relation | https://youtu.be/L81q935K_58 | es |
dc.rights | Acceso abierto | es |
dc.subject | Redes 5G | es |
dc.subject | Inteligencia artificial | es |
dc.title | Informe final del proyecto: Inteligencia Artificial aplicada a redes 5G | es |
dc.type | Reporte técnico | es |
dc.subject.anii | Ingeniería y Tecnología | |
dc.subject.anii | Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información | |
dc.subject.anii | Telecomunicaciones | |
dc.identifier.anii | FMV_1_2019_1_155700 | es |
dc.type.version | Aceptado | es |
dc.anii.institucionresponsable | Universidad de la República. Facultad de Ingeniería | es |
dc.anii.subjectcompleto | //Ingeniería y Tecnología/Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información/Telecomunicaciones | es |
Aparece en las colecciones: | Informes finales publicables de I+D |
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