Trabajo fin de estudios
| Título | AI mediante LLMs para redes celulares 5G/6G |
| Tutor | Sergio Fortes Rodríguez |
| Estado | Ofertado |
| Tipo | PFC_ITT Sonido Imagen, TFG_GI Sist Teleco, TFG_GI Sonido e Imagen, TFG_GI Tecn Teleco, TFG_GI Telemática, TFM_Máster Ing. Telecomunicación, TFM_Máster Tecn.Teleco., TFM_Máster Mundo Conectado, TFM_Máster Telemática, Otras titulaciones_Genérica |
Descripción:
El auge de dispositivos móviles y sensores conectados a redes 5G/6G ha generado una explosión de datos, abarcando desde la ubicación de terminales hasta el estado de las aplicaciones en ejecución, así como métricas detalladas sobre la calidad del servicio en tiempo real. Esta vasta cantidad de información ofrece una oportunidad única para aplicar tecnologías avanzadas como los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), que pueden interpretar, procesar y generar respuestas automatizadas para gestionar las redes de manera más eficiente y dinámica.
Este trabajo de fin de grado se centrará en el desarrollo de mecanismos basados en LLMs para la auto-optimización y auto-curación de redes móviles. El enfoque principal será aprovechar las capacidades de los LLMs para mejorar la detección, diagnóstico y resolución automática de fallos en las redes, optimizando la gestión de redes en entornos 5G/6G. Estos modelos de lenguaje pueden interpretar grandes volúmenes de datos complejos, identificar patrones y generar soluciones en tiempo real, ofreciendo un enfoque más eficiente y preciso que los métodos tradicionales.
El trabajo se desarrollará en el grupo Mobilenet (https://es.linkedin.com/company/mobilenetuma), dentro de un entorno colaborativo con proyectos internacionales y en cooperación con empresas líderes del sector como Ericsson, Samsung y Vodafone.
Herramientas y conocimientos a aplicar: Python, LLMs, Redes Móviles (5G/6G), Inglés (no se requiere experiencia previa en LLMs, se ofrece formación).
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