- La arquitectura de la red 6G con capas que integran tecnologías IOTA y PBFT, asegura operaciones seguras y colaborativas entre dispositivos.
- Conoce el proceso operativo de la red, desde la recopilación de datos hasta la agregación de modelos y consenso.
En el sector de las telecomunicaciones y la tecnología blockchain, se presenta un desarrollo pionero: un método, dispositivo, sistema y medio de almacenamiento dedicados a la creación y mejora de una arquitectura inteligente inherente en la red 6G.
El proyecto se dispone a marcar un antes y un después en la conectividad móvil, apuntando a una integración completa y eficiente de todos los aspectos de la vida y el trabajo a través de una verdadera red de interconexión total.
La red 6G se ve desafiada por su complejidad y la vasta magnitud de su infraestructura, necesitando adaptarse al incremento exponencial de dispositivos móviles y al desplazamiento de recursos computacionales desde la nube hasta el extremo de la red.
Este cambio ha provocado una transición de las plataformas de IA de un modelo centralizado a uno distribuido, con el aprendizaje federado presentándose como una solución óptima para cooperar inteligentemente sin sacrificar la privacidad del usuario.
Aun así, su implementación efectiva enfrenta barreras, como la autenticación eficaz de datos y la seguridad en el intercambio de modelos bajo condiciones de desconfianza.
La adopción de la tecnología blockchain, reconocida por su seguridad, transparencia y capacidad de seguimiento, se propone como una solución esperanzadora para construir una confianza mutua y promover un intercambio de datos seguro y eficaz.
Sin embargo, su aplicación práctica se ve limitada por problemas de eficiencia y capacidad de escalado, especialmente en redes de la envergadura de la 6G. Para superar estos retos, se propone una estructura de aprendizaje federado jerárquico, buscando optimizar la eficiencia mediante soluciones óptimas para distintas estrategias de segmentación de modelos.
Como procedimiento, utiliza la combinación de una cadena principal y cadenas de fragmentos para establecer una red que no solo eleva la eficiencia del aprendizaje federado sino que también garantiza la fiabilidad y seguridad del modelo mediante algoritmos de consenso de IOTA y PBFT mejorados.
Así mismo, este enfoque trata con eficacia los problemas de información irrelevante y la excesiva utilización de recursos computacionales, representando un avance en la gestión de seguridad y privacidad dentro de las redes 6G.
Al perfeccionar la arquitectura de la red 6G, este proyecto no solo garantiza una eficiencia y seguridad mejoradas en la transmisión de datos sino que también habilita la exploración de nuevos usos, desde ciudades más conectadas hasta avances en la atención médica digital, impulsando un futuro donde la tecnología y la interconexión enriquecen la experiencia humana de forma completa.
En adición a la información previamente proporcionada sobre el diseño y optimización de la arquitectura inteligente para la red 6G, presentamos gráficos ilustrativos que detallan la estructura y el funcionamiento interno de esta tecnología avanzada.
La “Figura 1” del documento adjunto visualiza la arquitectura de la red compuesta por múltiples capas, donde la integración de tecnologías IOTA y PBFT son parte del proceso. Estas capas representan distintos niveles de operación y colaboración, cada una cumpliendo una función específica en el procesamiento y la seguridad de los datos.
La coexistencia de IOTA y PBFT ilustra un sistema híbrido que busca combinar la eficiencia y la escalabilidad del procesamiento de transacciones con una robusta seguridad y confianza en la verificación de datos.
En la “Figura 2”, se observa un diagrama de flujo que expone la secuencia operativa del sistema propuesto. Aunque el contenido específico de los textos no se aprecia en la imagen, es evidente la complejidad y meticulosidad del proceso diseñado para maximizar la eficiencia y la confiabilidad de la red.
Este flujo de trabajo es crucial para entender cómo cada nodo interactúa dentro de la red, desde la recopilación y el entrenamiento de datos locales hasta la agregación y el consenso global, lo que refleja la visión de una red de aprendizaje federado jerárquica.
