El objetivo del proyecto TAPIR-CM es diseñar soluciones de arquitectura para redes móviles de 5ª generación (5G) y superiores. Para este fin, el proyecto empleará como facilitadores las Redes Definidas por Software (SDN, Software Defined Networking) y la Virtualizacion de Funciones de Red (NFV, Network Functions Virtualization) para impulsar la transformación de las redes actuales en un paradigma centrado en el software que facilite la flexibilidad y la agilidad en el conjunto del ciclo de vida del sistema. La propia evolución de la arquitectura SDN hace posible una alta capacidad escalar y de programación y, por tanto, es un objetivo importante del proyecto. El segundo elemento facilitador al que recurrirá el proyecto TAPIR-CM es la automatización del aprendizaje (machine learning). La capacidad de predecir con mucha precisión el comportamiento y las características del tráfico de datos que los usuarios de teléfonos móviles van a consumir a través de técnicas de aprendizaje automatizadas es la base para mejorar el rendimiento de múltiples funciones de red, entre ellas la programación, la gestión de la movilidad, la orquestación y la ubicación de recursos, además de las anteriores.
El proyecto TAPIR-CM abordará este reto identificando en primer lugar los principales facilitadores 5G que todavía requieren mejoras, concretamente en los ámbitos de acceso, de red básica y de gestión. Los retos científicos y técnicos son diversos y multidisciplinares y se extienden por todas las capas de la pila de protocolos de red, desde las de aplicaciones hasta las capas físicas, y afectan al mismo tiempo a redes inalámbricas, conmutadas y ópticas. Para abordar este conjunto de dificultades tan heterogéneas el consorcio se compone de cuatro equipos de investigación dotado de las destrezas complementarias necesarias para cumplir los objetivos del proyecto.
Los diferentes objetivos que el proyecto TAPIR-CM abordará son, como se ha dicho, heterogéneos. Para que la arquitectura de red sea flexible y fácil de actualizar, TAPIR-CM se centrará específicamente en soluciones para diseñar la separación control/usuario de las funciones de red 5G y la conmutación de una arquitectura múltiple programable. La programabilidad funcional (P4) de los conmutadores permite delegar funcionalidades que proporcionen mayor capacidad escalar y mejor adaptabilidad. Mediante la definición de un marco de trabajo de medición, los datos de la red básica y la de acceso por radio, los algoritmos de aprendizaje automatizado se utilizarán para la clasificación y predicción del tráfico en un plano micro y agregado. El proyecto hará uso de este tipo de información para realizar optimizaciones concretas (por ejemplo, el equilibrado de la carga). A modo de demostración, TAPIR-CM tiene el objetivo específico de crear un prototipo de soluciones diseñadas para la optimización en un contexto de segmentación de la red de extremo a extremo. La consecución de estos objetivos conducirá a un conjunto de soluciones que mejore de forma espectacular la arquitectura de red existente y allane el camino para las redes 5G posteriores. Esta solución ofrece una alta flexibilidad y adaptabilidad de la arquitectura al entorno obtenida por medio de aprendizaje automatizado y técnicas de softwarización.
Los resultados principales a los que aspira el proyecto son:
Todos los resultados, noticias, propuestas de trabajo, publicaciones, aportaciones en congresos, patentes e información relevante del proyecto estará disponible en una página web específica del proyecto y en redes sociales populares como Facebook, Twitter, Linkedln o Youtube y se actualizarán periódicamente. La difusión adicional de actividades sobre los resultados del proyecto y la demostración se llevará a cabo en La Noche de los Investigadores y en forma de notas de prensa que aparecerán en sitios web relevantes como Madri+d Notiweb o EurekAlert! Science News.
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