Una tesis de la Universidad Politécnica de Cartagena optimiza redes LoRaWAN para mejorar su rendimiento, reducir el consumo energético y evitar congestiones al conectar múltiples dispositivos IoT.
La investigación doctoral de Laura del Carmen Acosta García, realizada en el programa de doctorado TIC de la Universidad Politécnica de Cartagena, ha dado lugar a innovadoras técnicas que optimizan el rendimiento de las redes, garantizando la fiabilidad en las comunicaciones y disminuyendo el consumo energético de los dispositivos conectados. Este trabajo se centra principalmente en las redes LoRaWAN, que son esenciales para el funcionamiento del Internet de las Cosas (IoT).
Entre los hallazgos más significativos de su tesis se destacan:
Las redes LoRaWAN, caracterizadas por su bajo consumo energético y amplio alcance, son cada vez más utilizadas para conectar dispositivos como sensores ambientales y sistemas de monitorización urbana. No obstante, los directores de la investigación, Antonio Javier García y Juan Aznar, advierten que el incremento en el número de dispositivos puede provocar problemas como interferencias y congestión, así como un aumento en el consumo energético.
En este contexto, la tesis propone nuevos métodos que mejoran tanto la gestión de los parámetros de transmisión como el funcionamiento general de estas redes en entornos densos y dinámicos. Esto es crucial para garantizar un rendimiento óptimo en situaciones donde se conectan miles de dispositivos.
Las aplicaciones prácticas derivadas de esta investigación abarcan una amplia gama de escenarios donde se implementan tecnologías del Internet de las Cosas. Entre ellas se incluyen:
Acosta García concluye que los métodos desarrollados permiten mejorar la escalabilidad y eficiencia de las redes con múltiples dispositivos conectados, facilitando así el despliegue de sistemas IoT más sostenibles y energéticamente eficientes. Esta investigación no solo contribuye al campo académico, sino que también tiene importantes implicaciones prácticas para diversas industrias que dependen del uso eficaz del IoT.
La tesis utiliza técnicas de modelado, simulación y aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de las redes, manteniendo la fiabilidad de las comunicaciones y reduciendo el consumo energético de los dispositivos.
Entre las principales aportaciones se encuentran el diseño de mecanismos inteligentes para seleccionar automáticamente los parámetros de transmisión, nuevos métodos para reducir la congestión en la red y un simulador eficiente para analizar redes LoRaWAN a gran escala.
Las aplicaciones prácticas incluyen tecnologías para ciudades inteligentes, monitorización ambiental, agricultura de precisión e infraestructuras industriales, donde se aplican dispositivos del Internet de las Cosas (IoT).
Los métodos propuestos permiten mejorar la escalabilidad y eficiencia de redes con miles de dispositivos, facilitando el despliegue de sistemas IoT más fiables y sostenibles desde el punto de vista energético.