{"id":22298,"date":"2025-08-27T14:00:27","date_gmt":"2025-08-27T13:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=22298"},"modified":"2025-08-27T14:00:27","modified_gmt":"2025-08-27T13:00:27","slug":"rohde-schwarz-y-nvidia-alcanzan-un-nuevo-hito-en-las-pruebas-de-receptores-neuronales-asistidos-por-inteligencia-artificial-y-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=22298","title":{"rendered":"Rohde & Schwarz y NVIDIA alcanzan un nuevo hito en las pruebas de receptores neuronales asistidos por inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"

Rohde & Schwarz ha logrado, en colaboraci\u00f3n con NVIDIA, un avance decisivo en la investigaci\u00f3n de las comunicaciones m\u00f3viles apoyadas por inteligencia artificial. La reciente prueba de concepto, presentada en el MWC 2025 de Barcelona, utiliza tecnolog\u00eda de gemelos digitales y de trazado de rayos de alta fidelidad para realizar ensayos m\u00e1s realistas de receptores neuronales para 5G-Advanced y 6G<\/strong><\/p>\n

Con este reciente hito en el desarrollo de los receptores neuronales, Rohde & Schwarz vuelve a hacer una contribuci\u00f3n decisiva a la investigaci\u00f3n de las comunicaciones m\u00f3viles asistidas por IA. El novedoso concepto de prueba, expuesto en el MWC 2025 de Barcelona y desarrollado conjuntamente con NVIDIA, integra tecnolog\u00eda de gemelos digitales y de trazado de rayos de alta fidelidad y crea as\u00ed un marco de base s\u00f3lido para probar receptores neuronales 5G-Advanced y 6G en condiciones de propagaci\u00f3n realistas. El objetivo es cerrar la brecha entre las simulaciones de redes m\u00f3viles asistidas por IA y las situaciones de despliegue reales, y aumentar de este modo la eficiencia y la precisi\u00f3n a la hora de verificar la arquitectura de la nueva generaci\u00f3n de receptores.
\nEste es el cuarto hito de gran relevancia que han alcanzado Rohde & Schwarz y NVIDIA en el marco de su cooperaci\u00f3n a largo plazo, cuyos anteriores resultados tambi\u00e9n se presentaron en las pasadas ediciones del Mobile World Congress. Las demostraciones conjuntas de los \u00faltimos a\u00f1os mostraron ya avances pioneros en inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico aplicados a las comunicaciones m\u00f3viles, desde el entrenamiento de receptores neuronales para procesar perturbaciones anal\u00f3gicas hasta el dise\u00f1o de constelaciones personalizadas para la comunicaci\u00f3n no pilotada.
\nLa pieza clave de la demostraci\u00f3n de este a\u00f1o es NVIDIA Sionna, una biblioteca de c\u00f3digo abierto acelerada por GPU para simulaciones a nivel de enlace que proporciona modelos de trazado de rayos para canales de radiocomunicaci\u00f3n para generar condiciones realistas de propagaci\u00f3n de RF. Los resultados de la simulaci\u00f3n se pueden transferir a continuaci\u00f3n directamente al generador de se\u00f1ales vectoriales R&S SMW200A de Rohde & Schwarz, que emula canales de radiocomunicaci\u00f3n complejos y realistas sin necesidad de emplear costosos equipos externos de fading de RF. Este banco de pruebas avanzado permite comprobar y verificar algoritmos de receptores basados en IA\/AA y apoya la sintonizaci\u00f3n de precisi\u00f3n basada en datos de componentes neuronales a partir de datos de entrenamiento realistas.
\nPara garantizar que los modelos de gemelos digitales y trazado de rayos reflejen fielmente las condiciones reales, la simulaci\u00f3n est\u00e1 calibrada con datos de una campa\u00f1a de medida de sondeo de canales realizada en un entorno de ca\u00f1\u00f3n urbano. La combinaci\u00f3n de estas medidas precisas con NVIDIA Sionna permite optimizar a\u00fan m\u00e1s la capacidad del trazador de rayos para modelar las interacciones de materiales y la propagaci\u00f3n electromagn\u00e9tica. Como resultado se obtiene una versi\u00f3n calibrada del gemelo digital del entorno de radiofrecuencia f\u00edsico. Esta combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas permite realizar ensayos espec\u00edficos de la ubicaci\u00f3n m\u00e1s precisos y validar algoritmos de comunicaci\u00f3n basados en aprendizaje autom\u00e1tico de pr\u00f3xima generaci\u00f3n destinados a aplicaciones como receptores neuronales y ampliaciones del feedback de CSI basadas en aprendizaje autom\u00e1tico.
\nGerald Tietscher, vicepresidente del \u00e1rea de generadores de se\u00f1ales, fuentes de alimentaci\u00f3n y medidores de Rohde & Schwarz, explica: \u00abLa colaboraci\u00f3n con NVIDIA marca un hito decisivo en el desarrollo de aplicaciones de IA\/AA para las comunicaciones m\u00f3viles. Nuestro trabajo ya ha demostrado el potencial de la IA en el dise\u00f1o de sistemas de comunicaciones m\u00f3viles, desde constelaciones personalizadas hasta receptores neuronales que procesan perturbaciones reales. Con la integraci\u00f3n de los gemelos digitales y el trazado de rayos estamos ampliando a\u00fan m\u00e1s las posibilidades del procesamiento de se\u00f1ales asistido por IA\u00bb.
\nSoma Velayutham, vicepresidente de telecomunicaciones de NVIDIA, a\u00f1ade: \u00abLa tecnolog\u00eda de gemelos digitales encierra un potencial transformador para el dise\u00f1o de sistemas de comunicaciones m\u00f3viles. Mediante la integraci\u00f3n de los procedimientos avanzados de trazado de rayos y aprendizaje autom\u00e1tico de NVIDIA en el desarrollo de los receptores, Rohde & Schwarz allana el camino hacia las redes 6G con IA nativa, que abrir\u00e1n una nueva dimensi\u00f3n en cuesti\u00f3n de eficiencia e innovaci\u00f3n en comparaci\u00f3n con las implementaciones convencionales\u00bb.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Rohde & Schwarz<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Rohde & Schwarz ha logrado, en colaboraci\u00f3n con NVIDIA, un avance decisivo en la investigaci\u00f3n de las comunicaciones m\u00f3viles apoyadas por inteligencia artificial. La reciente prueba de concepto, presentada en el MWC 2025 de Barcelona, utiliza tecnolog\u00eda de gemelos digitales y de trazado de rayos de alta fidelidad para realizar ensayos m\u00e1s realistas de receptores … <\/p>\n

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