dc.contributorDonoso Meisel, Yezid Enrique
dc.creatorFigueredo Triana, Carlos Eduardo
dc.date.accessioned2022-12-13T16:52:44Z
dc.date.accessioned2023-09-07T00:41:37Z
dc.date.available2022-12-13T16:52:44Z
dc.date.available2023-09-07T00:41:37Z
dc.date.created2022-12-13T16:52:44Z
dc.date.issued2022-12-06
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1992/63524
dc.identifierinstname:Universidad de los Andes
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifierrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8727650
dc.description.abstractEn este documento se busca dar una contextualización de las tecnologías que rodean las redes 6G. Esto se realiza pasando por las áreas de la arquitectura, infraestructura y comunicación. Posteriormente, se profundiza en el uso de modelos de inteligencia artificial para la mejora en la latencia, seguridad y ahorro de energía y se mencionan algunas aplicaciones de estas tecnologías.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de los Andes
dc.publisherIngeniería de Sistemas y Computación
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.publisherDepartamento de Ingeniería Sistemas y Computación
dc.relationBanafaa, M., Shayea, I., Din, J., Hadri Azmi, M., Alashbi, A., Ibrahim Daradkeh, Y., & Alhammadi, A. (2022). 6G mobile communication technology: Requirements, targets, applications, challenges, advantages, and opportunities. Alexandria Engineering Journal. https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.08.017
dc.relationHuang, T., Yang, W., Wu, J., Ma, J., Zhang, X., & Zhang, D. (2019). A Survey on Green 6G Network: Architecture and Technologies. IEEE Access: practical innovations, open solutions, 7, 175758-175768. https://doi.org/10.1109/access.2019.2957648
dc.relationLetaief, K. B., Shi, Y., Lu, J., & Lu, J. (2022). Edge artificial intelligence for 6G: Vision, enabling technologies, and applications. IEEE journal on selected areas in communications, 40(1), 5-36. https://doi.org/10.1109/jsac.2021.3126076
dc.relationTian, S., Yang, W., Grange, J. M. L., Wang, P., Huang, W., & Ye, Z. (2019). Smart healthcare: making medical care more intelligent. Global Health Journal, 3(3), 62-65. https://doi.org/10.1016/j.glohj.2019.07.001
dc.relationWarnat-Herresthal, S., Schultze, H., Shastry, K. L., Manamohan, S., Mukherjee, S., Garg, V., Sarveswara, R., Händler, K., Pickkers, P., Aziz, N. A., Ktena, S., Tran, F., Bitzer, M., Ossowski, S., Casadei, N., Herr, C., Petersheim, D., Behrends, U., Kern, F., Schultze, J. L. (2021). Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning. Nature, 594(7862), 265-270. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03583-3
dc.relationYang, Y., Zhang, Z., & Yang, Z. (2022). Over-the-air split learning with MIMO-based neural network and constellation-based activation. 2022 IEEE 32nd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 1-6.
dc.relationYang, Z., Chen, M., Wong, K.-K., Poor, H. V., & Cui, S. (2022). Federated learning for 6G: Applications, challenges, and opportunities. Engineering (Beijing, China), 8, 33-41. https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.12.002
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional
dc.rightshttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleAproximación a tecnologías 6G, Inteligencia Artificial, modelos y aplicaciones
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


Este ítem pertenece a la siguiente institución