Presentamos ACR-DHM, Asignación de recursos de radio cognitiva adaptativa a través de mapeo hiperdimensional dinámico, una propuesta que optimiza de forma continua el uso del espectro en redes de radio cognitiva aprovechando las capacidades de la computación hiperdimensional HDC. A diferencia de las estrategias estáticas tradicionales, ACR-DHM se adapta en tiempo real a las variaciones del canal y a las demandas de los usuarios mediante un mapeo hiperdimensional recurrente, consiguiendo mejoras de eficiencia espectral del orden del 30-40% y mayor fiabilidad de red.

Introducción y definición del problema: las redes de radio cognitiva enfrentan el reto de aprovechar al máximo el espectro disponible en entornos inalámbricos altamente dinámicos. Los esquemas de asignación fijos provocan subutilización del espectro e interferencias. Los algoritmos adaptativos existentes suelen ser costosos computacionalmente y presentan problemas de escalabilidad. ACR-DHM plantea traducir información compleja del estado del canal y necesidades de los usuarios en decisiones de asignación óptimas en tiempo real, reduciendo latencias y mejorando la calidad de servicio.

Solución propuesta: ACR-DHM emplea la computación hiperdimensional para codificar información multi-modal, representando información de canal como SNR, niveles de interferencia y ancho de banda disponible en forma de hipervectores. De igual manera se codifican las demandas de usuarios y requisitos QoS. El núcleo del sistema es un módulo DHM que aprende de forma recurrente la función de mapeo entre el estado del entorno y las estrategias de asignación (asignación de ancho de banda, control de potencia, selección de modulación) y se ajusta mediante señales de retroalimentación.

Técnicamente la función dinámica se expresa de forma compacta como R(t) = f(HD(CSI(t)), HD(Demands(t)), Q(t)) donde R(t) es la estrategia de asignación, HD() la codificación hiperdimensional, CSI(t) el estado del canal, Demands(t) las demandas de usuarios y Q(t) la señal de calidad o refuerzo. El módulo f() es una red HDC recurrente que actúa como mapeo y adaptador en tiempo real.

Bucle de retroalimentación y aprendizaje: para refinar continuamente el mapeo DHM se integra un agente de aprendizaje por refuerzo basado en Proximal Policy Optimization PPO. Las recompensas se calculan a partir de métricas de rendimiento de red como eficiencia espectral, justicia en la asignación y niveles de interferencia, permitiendo a ACR-DHM adaptarse a entornos no estacionarios y aprender políticas cercanas al óptimo.

Diseño experimental y datos: las pruebas se realizaron en simulador NS-3 con un modelo CRN personalizado inspirado en IEEE 802.22, utilizando canales con desvanecimiento Rayleigh y selectividad en frecuencia. El tráfico se simuló con procesos de llegada Poisson y se recolectaron 100 000 instantáneas del estado del canal en un periodo de 24 horas cubriendo escenarios urbanos, suburbanos y rurales. Las métricas de evaluación incluyeron eficiencia espectral bits/s/Hz, índice de justicia de Jain, nivel de interferencia y ratio de entrega de paquetes; el análisis estadístico empleó ANOVA y pruebas t para validar diferencias significativas.

Resultados: en las simulaciones ACR-DHM superó a métodos tradicionales en eficiencia espectral, alcanzando mejoras entre 30% y 40%, además de reducir interferencias y mejorar la equidad entre usuarios. La arquitectura mostró capacidad de adaptación ante picos de demanda y cambios bruscos en condiciones de canal, respondiendo en milisegundos gracias a la representación hiperdimensional y al uso de unidades de procesamiento aceleradas por hardware.

Escalabilidad y hoja de ruta: a corto plazo se propone un prototipo en plataformas SDR para pruebas a pequeña escala; a medio plazo integración con plataformas comerciales SDR y despliegue en entornos de prueba limitados con arquitectura distribuida basada en edge computing; a largo plazo despliegue masivo en entornos urbanos densos y convergencia con redes 5G/6G para compartir espectro y gestionar movilidad, explorando además aceleración cuántica para HDC.

Aplicaciones prácticas y sinergias con Q2BSTUDIO: esta tecnología tiene aplicaciones en entornos con alta concentración de usuarios como estadios, festivales o redes de misión crítica. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, podemos adaptar ACR-DHM e integrarlo con soluciones empresariales. Ofrecemos servicios de consultoría e implementación que combinan software a medida y capacidades de IA, y podemos desplegar infraestructuras en la nube mediante servicios cloud AWS y Azure para soportar procesamiento acelerado y orquestación distribuida.

Además, como especialistas en inteligencia artificial y soluciones para empresas, en Q2BSTUDIO trabajamos en integrar agentes IA, modelos de análisis y paneles de inteligencia de negocio con Power BI para monitorizar rendimiento y tomar decisiones informadas. Si su organización requiere aplicaciones y soluciones personalizadas, nuestro equipo entrega proyectos de software a medida y aplicaciones a medida adaptadas a necesidades concretas, desde desarrollo hasta ciberseguridad y pentesting.

Verificación técnica y consideraciones: la fiabilidad del sistema depende de la capacidad de la red HDC recurrente para generalizar entre escenarios. Los procesos de validación incluyen entrenamiento con entornos diversos, pruebas con datos no vistos y evaluación mediante métricas de centralidad en grafos de conocimiento para medir ganancia informativa de cada parámetro de asignación. La integración con hardware acelerado y optimizaciones de bajo consumo son clave para garantizar latencias reducidas y viabilidad en tiempo real.

Conclusión: ACR-DHM representa un cambio de paradigma en la asignación de recursos de radio cognitiva al aprovechar la computación hiperdimensional y el aprendizaje por refuerzo para adaptar políticas de asignación en tiempo real. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a empresas en la investigación aplicada y en el desarrollo e integración de estas soluciones, combinando experiencia en inteligencia artificial, agentes IA, power bi y servicios de ciberseguridad para ofrecer implementaciones seguras y escalables.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Si desea conocer más sobre cómo integrar soluciones avanzadas de IA en sus productos, visite nuestra página de IA para empresas y descubra cómo Q2BSTUDIO puede convertir investigación puntera en soluciones reales y seguras.