IMDEA Networks recibe el 'Best Student Paper Award' por su IA de última generación para el tráfico móvil

El artículo premiado, titulado " A scalable DNN Training Framework for Traffic Forecasting in Mobile Networks", ha sido coescrito por Serly Moghadas Gholian, Claudio Fiandrino, and Joerg Widmer

11 Junio 2025

Un equipo de investigación de IMDEA Networks ha recibido el prestigioso ‘Best Student Paper Award’ por su trabajo “A scalable DNN (Deep Neural Network) Training Framework for Traffic Forecasting in Mobile Networks” en la Conferencia IEEE International Conference on Machine Learning for Communication and Networking, celebrada en Barcelona del 26 al 29 de mayo. El artículo, fruto de la colaboración entre Serly Moghadas Gholian, Claudio Fiandrino y Joerg Widmer, aborda un reto crucial en la implementación de modelos de inteligencia artificial (IA) en entornos de red reales: la escalabilidad.

Tradicionalmente, los métodos convencionales para la previsión de tráfico en redes móviles implicaban la recopilación de datos de cada estación base y el entrenamiento de un modelo individual para cada una. Si bien es eficaz, este enfoque conlleva altos costes computacionales y considerables dificultades para el mantenimiento a gran escala.

La investigación premiada propone una solución innovadora mediante la agrupación de estaciones base con patrones de tráfico similares y el entrenamiento de un único modelo por clúster. Para optimizar aún más los requisitos de entrada de datos, los autores han integrado técnicas de IA Explicable (XAI) para seleccionar únicamente las estaciones base más influyentes dentro de cada clúster. Este enfoque ha demostrado ser excepcionalmente eficiente, logrando una reducción del 81 % en las sondas de datos requeridas sin comprometer la precisión de los pronósticos. Mantiene el rendimiento más avanzado. Esto hace que el marco propuesto sea altamente escalable y sostenible para aplicaciones del mundo real.

Serly Moghadas Gholian, autora principal del artículo, compartió su entusiasmo: “También tuve el honor de ganar el concurso de tesis de tres minutos (3MT) en la Conferencia Internacional IEEE sobre Aprendizaje Automático para la Comunicación y las Redes 2025, donde expliqué los dos desafíos clave en la implementación de IA en redes móviles —escalabilidad y explicabilidad— y cómo mi tesis los aborda, ¡todo en tan solo tres minutos!”. Este reconocimiento adicional subraya la relevancia y el impacto del trabajo presentado.