Este artículo presenta un marco novedoso de aprendizaje por refuerzo para la optimización adaptativa de formación de haz en redes 6G de ondas milimétricas, diseñado para enfrentar la alta pérdida de trayectoria, la complejidad del apuntado de haz y la dinámica cambiante del canal. Nuestra propuesta integra de forma única un sistema multiagente de RL con una arquitectura de beamforming híbrida para lograr mayor eficiencia espectral y comunicaciones más fiables frente a los algoritmos tradicionales. Además, la solución mejora la seguridad en capa física ajustando dinámicamente los patrones de haz para mitigar escuchas no autorizadas.

Introducción: las redes 6G en bandas mmWave prometen tasas de datos y capacidad sin precedentes pero sufren desafíos como fuerte atenuación de señal, necesidad de haces muy estrechos y condiciones de canal altamente variables que degradan el desempeño de algoritmos de beamforming estáticos. Proponemos un marco adaptativo basado en RL que optimiza dinámicamente los patrones de haz para aumentar capacidad, robustez y seguridad en entornos 6G mmWave.

Contribución principal: proponemos un sistema multiagente donde cada estación base actúa como agente RL independiente encargado de ajustar pesos de beamforming para maximizar rendimiento y minimizar interferencia. El diseño combina beamforming analógico para el apuntado inicial y beamforming digital para refinar el haz y la asignación de potencia, equilibrando rendimiento y complejidad en implementaciones reales.

Modelo del agente: el espacio de estado incluye información de canal CSI representada por la matriz H, vectores SINR por usuario y niveles de interferencia residual en celdas vecinas. El espacio de acción contempla ajustes discretos de desfases en la red de beamforming analógico fa y niveles de asignación de potencia digital Pd. La función de recompensa combina rendimiento, minimización de interferencia y eficiencia energética mediante R = w1 Throughput + w2 -Interference + w3 -Energy, con pesos w1 w2 w3 optimizados mediante Bayesian Optimization. Como algoritmo de aprendizaje empleamos Proximal Policy Optimization con la variante PPO-Clip para mayor estabilidad en entornos dinámicos.

Arquitectura híbrida: la capa analógica efectúa el apuntado inicial de haz y reduce el espacio de búsqueda, mientras la capa digital ajusta la forma del haz y la distribución de potencia por usuario. Este enfoque híbrido permite implementar soluciones eficientes con hardware existente y optimiza la utilización de recursos.

Diseño modular: el sistema incluye ingestión y normalización multimodal de datos, un módulo de descomposición semántica y estructural, una tubería de evaluación en varias capas con motores de consistencia lógica, verificación de fórmulas y código, análisis de novedad e impacto, y un bucle meta de autoevaluación que permite refinamiento continuo y fusión de puntuaciones con retroalimentación humana cuando procede.

Resultados experimentales: en simulación MATLAB se modeló una red 6G mmWave con 100 estaciones base y 1000 usuarios en 1km2, empleando trazado de rayos 3D y el modelo de canal ITU-R P.2108 para entornos urbanos densos. Comparado con técnicas tradicionales como Maximum Ratio Combining y Grid Search Beamforming, el enfoque RL multiagente mostró mejoras sustanciales: eficiencia espectral media superior en 35 frente a GSBF y 50 frente a MRC, reducción de probabilidad de outage en 20 y 45 respectivamente, y mejoras de eficiencia energética del 15 y 25 comparado con GSBF y MRC. Estos resultados demuestran la capacidad del sistema para adaptarse a usuarios móviles y obstrucciones urbanas, manteniendo conexiones robustas y optimizando recursos energéticos.

Validación técnica: la optimización de los pesos de recompensa mediante Bayesian Optimization, junto con PPO-Clip, aumentó la robustez del aprendizaje. El entorno de simulación basado en ITU-R P.2108 aporta realismo en la caracterización de pérdida y fading. Se aplicó un índice compuesto HyperScore para evaluar consistencia lógica, novedad, impacto operacional, reproducibilidad y capacidad de autoevaluación continua, clasificando la propuesta como de alto potencial.

Escalabilidad y hoja de ruta: la implementación actual puede gestionar 100 BS y 1000 usuarios con un entorno cloud de 10 GPUs. A corto plazo se plantea integrar aprendizaje federado para aprendizaje distribuido entre nodos; a medio plazo escalar a redes con 1000+ estaciones base; a largo plazo desarrollar autoajuste dinámico ante fenómenos ambientales sin modelos explícitos.

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Conclusión: la combinación de un marco multiagente de aprendizaje por refuerzo con una arquitectura de beamforming híbrida ofrece una vía práctica y escalable para superar los desafíos de 6G mmWave, entregando mejoras en eficiencia espectral, reducción de outages y mayor eficiencia energética. Q2BSTUDIO está preparado para acompañar a organizaciones en la investigación, implementación y despliegue de estas soluciones avanzadas, desde prototipado hasta integración en producción.

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