Esta propuesta presenta un sistema innovador para predecir la asignación dinámica óptima de espectro en entornos urbanos, basado en un enfoque híbrido de inteligencia artificial que combina redes neuronales de grafos GNN para modelar dependencias espaciales y aprendizaje por refuerzo RL para la formación de políticas adaptativas.

El sistema aprende de forma dinámica a partir de patrones de uso del espectro en tiempo real y factores ambientales, en lugar de depender de modelos estáticos, y promete mejorar la eficiencia espectral en torno a un 20 por ciento además de aumentar la fiabilidad de la red. La arquitectura incorpora ingestión y normalización multimodal de datos, descomposición semántica de topologías de red y una canalización de evaluación por capas que incluye motores de consistencia lógica y entornos sandbox para verificación de código, garantizando decisiones robustas. Un mecanismo humano en el bucle permite refinar continuamente la política de la IA con revisiones de expertos.

Contexto y motivación: en una ciudad las conexiones simultáneas de teléfonos, routers Wi Fi y sensores IoT compiten por un recurso limitado. Las asignaciones estáticas tradicionales no responden a cambios en la demanda ni a condiciones ambientales variables, lo que genera congestión y degradación del servicio. El objetivo de este trabajo es gestionar el espectro de forma dinámica para optimizar su uso en tiempo real.

Tecnologías clave: las redes neuronales de grafos GNN modelan la estructura espacial de la red, donde los nodos representan estaciones base o áreas geográficas y las aristas representan enlaces o interferencias. Las GNN capturan cómo la carga y la calidad de señal en una zona afectan a zonas vecinas. El aprendizaje por refuerzo entrena un agente que toma decisiones de asignación basadas en recompensas derivadas del rendimiento de la red, aprendiendo por prueba y error qué políticas maximizarán el rendimiento global.

Implementación propuesta: la GNN procesa la topología y produce una representación contextual del estado de la red. El agente RL recibe esa representación junto con métricas en tiempo real de uso de espectro, interferencias y condiciones ambientales como meteorología, y decide la distribución de recursos entre celdas y bandas. Un motor de consistencia lógica impone reglas operativas y límites físicos, y un sandbox de verificación ejecuta políticas candidate antes de desplegarlas en producción para evitar comportamientos indeseados.

Modelado matemático y algoritmos: las GNN emplean operaciones de convolución sobre grafos para propagar información entre nodos y sus vecinos, y el agente RL puede implementarse con variantes de Q learning profundo o políticas actor crítico para maximizar una función de recompensa basada en throughput, tasa de caída y eficiencia espectral. El entrenamiento combina simulación avanzada de redes con datos reales para mejorar la generalización.

Evaluación experimental y verificación: se sugiere usar simuladores de red realistas junto a analizadores de propagación para crear escenarios urbanos complejos. La evaluación incluye métricas como rendimiento medio por usuario, interferencia y eficiencia espectral, además de pruebas de resistencia bajo cargas variables. Los análisis estadísticos y de regresión identifican configuraciones de GNN y parámetros RL que afectan al desempeño, mientras que pruebas de consistencia lógica y despliegues en sandbox aseguran seguridad operativa antes del rollout.

Resultados y aplicabilidad: la solución demuestra mejoras medibles en simulaciones que reflejan situaciones reales, por ejemplo incrementos aproximados del 20 por ciento en eficiencia espectral respecto a esquemas tradicionales. Operadores móviles y proveedores de infraestructura pueden integrar esta plataforma para ajustar automáticamente la asignación de espectro en eventos masivos, horas punta y escenarios de movilidad intensa, optimizando la experiencia de usuario.

Contribución técnica y ventajas: a diferencia de enfoques previos basados solo en RL o reglas estáticas, la combinación GNN mas RL incorpora dependencias espaciales críticas para entornos urbanos y añade capas de verificación que elevan la confianza en sistemas críticos. La arquitectura puede ampliarse con módulos de inteligencia para empresas y agentes IA que automaticen políticas de negocio y orquesten despliegues cloud.

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Conclusión: la predicción de asignación dinámica de espectro mediante un enfoque híbrido de IA multimodal combina ventajas espaciales y adaptativas para optimizar el uso del recurso radioeléctrico en entornos urbanos. Integrando verificación lógica, sandboxes de despliegue y supervisión humana, la propuesta ofrece una ruta práctica y segura hacia redes más eficientes y resilientes, lista para ser implementada por empresas y operadores con el apoyo de proveedores tecnológicos especializados como Q2BSTUDIO.