Resumen: Presentamos un marco novedoso de aprendizaje por refuerzo descentralizado para optimizar el beamforming adaptativo en redes de onda milimétrica. Las técnicas centralizadas actuales presentan dificultades de escalabilidad y sobrecarga de señalización, mientras que las soluciones distribuidas pierden coordinación y pueden aumentar la interferencia. Nuestro enfoque permite que cada estación base y cada equipo de usuario aprenda de forma autónoma los vectores de ponderación de las antenas mediante agentes multiagente, logrando mayor rendimiento, menor interferencia y mayor resiliencia de red. Esta solución es viable para despliegue comercial en un horizonte de 3 a 5 años con aceleración por hardware y servicios cloud.

Introducción: Las bandas mmWave ofrecen un ancho de banda enorme para soportar la demanda creciente de datos, pero sufren pérdida de trayectoria y sensibilidad a bloqueos. El beamforming adaptativo, que ajusta dinámicamente los patrones de transmisión y recepción, es esencial para superar estas limitaciones. Proponemos una arquitectura descentralizada que combina toma de decisiones local con optimización del comportamiento global mediante agentes de aprendizaje por refuerzo operando en un marco POMDP.

Trabajo relacionado: Las técnicas de beamforming se agrupan en centralizadas, distribuidas e híbridas. Métodos centralizados como MRC rinden bien pero no escalan, mientras que algoritmos distribuidos escalan pero pueden quedar lejos del óptimo global. Trabajos recientes que aplican DRL muestran potencial pero suelen asumir información de canal ideal. Nuestro diseño incorpora estimación parcial de CSI y agentes robustos entrenados con estrategias de replay priorizado y redes objetivo para mitigar la no estacionariedad.

Metodología propuesta: Modelo de sistema: Consideramos una red mmWave con N equipos de usuario y M estaciones base, antenas por nodo y canales modelados con desvanecimiento Rician y modelos de retardo por trayectorias. Cada agente dispone de observaciones locales que incluyen información parcial de canal, RSSI y medidas de interferencia de vecinos.

Formulación DRL descentralizada: Cada estación base y cada equipo de usuario actúan como un agente en un POMDP. El estado incluye la CSI parcial, indicadores de potencia recibida y métricas de interferencia. La acción corresponde al vector de pesos de beamforming y la función de recompensa combina tasa instantánea y penalizaciones por interferencia y consumo de recursos.

Algoritmo: Empleamos una versión multiagente de Deep Q Network, MADQN, donde cada agente aprende una aproximación al Q valor Q(s,a). Actualizamos las redes con la ecuación de Bellman en su forma computacional, usando replay buffer priorizado para enfatizar transiciones con alto error temporal y un mecanismo de red objetivo para estabilidad. Compartimos una arquitectura de red entre agentes para transferencia eficiente de conocimiento y reducción del tiempo de entrenamiento. Además incorporamos un esquema de ajuste de pesos basado en el valor de Shapley para medir la contribución relativa de métricas durante el entrenamiento y adaptar la prioridad de señales críticas en nodos vitales.

Diseño experimental: Entorno de simulación: Las pruebas se ejecutan en MATLAB combinado con NS-3 para modelado de canal realista según recomendaciones ITU-R. Escenarios urbanos densos con 100 UEs y 10 BSs, cada uno con 64 antenas, sirven para validar robustez en presencia de bloqueos y movilidad.

Métricas de rendimiento: Tasa media por UE, throughput total de la red, nivel de interferencia y tiempo de convergencia. Comparadores: beamforming centralizado MRC, esquema iterativo de water-filling y línea base aleatoria.

Utilización de datos: Cada agente recibe estimaciones de canal parciales en tiempo real. El sistema está diseñado para operar con observabilidad limitada, favoreciendo la extracción de características útiles y la toma de decisiones en condiciones no ideales.

Escalabilidad y factibilidad: La arquitectura descentralizada reduce la carga computacional por nodo y permite añadir UEs o BSs sin impactar dramáticamente la complejidad central. Con aceleración por GPU o FPGA y apoyo en servicios cloud la operación cercana a tiempo real es factible. Para soporte de infraestructura recomendamos desplegar modelos de entrenamiento y despliegue aprovechando plataformas escalables y orquestadas en la nube.

Implementación práctica y servicios complementarios: En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad. Podemos acompañar la integración de soluciones avanzadas de IA para empresas, implementación de agentes IA para optimización en red y despliegue en infraestructuras seguras. Ofrecemos capacidades para diseñar software a medida y aplicaciones a medida que incorporen modelos de aprendizaje por refuerzo, y contamos con experiencia en servicios cloud para escalar entrenamiento y despliegue de modelos. Descubra nuestros servicios de inteligencia artificial en la página de servicios de inteligencia artificial y aproveche nuestras opciones de plataformas en la nube con servicios cloud aws y azure. También proporcionamos consultoría en ciberseguridad y pentesting para proteger modelos y datos en entornos distribuidos y de alto rendimiento.

Análisis de resultados y conclusiones: En simulaciones el enfoque MADQN descentralizado supera consistentemente a los métodos centralizados y distribuidos tradicionales en escenarios con alta interferencia y canales dinámicos. Se observan mejoras en tasa media por usuario y throughput total, reducción de interferencia y menor tiempo de convergencia. La integración del valor de Shapley permitió priorizar métricas relevantes durante el entrenamiento, acelerando la adaptación en nodos críticos. Estos resultados indican que el uso de agentes IA distribuidos y técnicas de aprendizaje profundo es una vía prometedora para maximizar la eficiencia del espectro mmWave.

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Referencias y material adicional: Documentación técnica, código de ejemplo y resultados detallados pueden ser proporcionados bajo solicitud para validación y pruebas de concepto. Q2BSTUDIO está a disposición para desarrollar pilotos y adaptar el algoritmo a requisitos específicos de negocio y operación.