Talleres / Taller · QAI-SAGIN
IA de inspiración cuántica para redes integradas espacio-aire-tierra (SAGIN) autónomas y redes no terrestres
Acerca del taller
La próxima generación de infraestructuras inalámbricas ya no es una red terrestre homogénea. El paradigma emergente de las redes integradas espacio-aire-tierra (Space-Air-Ground Integrated Network, SAGIN) fusiona constelaciones de satélites en órbita baja (LEO), plataformas de gran altitud, enjambres de drones y celdas terrestres en un único tejido programable, mientras que las redes no terrestres (NTN) se han convertido en un componente de pleno derecho de los estándares 3GPP.
El aprendizaje automático clásico suele tener dificultades en este contexto debido a la escasez de datos, los gradientes poco fiables y los problemas de optimización NP-difíciles. Los métodos de inspiración cuántica —computación evolutiva de inspiración cuántica, redes tensoriales y arquitecturas neuronales híbridas cuántico-clásicas— ofrecen un conjunto de herramientas complementario. Este taller es el espacio para formular, debatir y avanzar en la integración de la IA de inspiración cuántica en las SAGIN autónomas y las NTN.
Temas de interés
Los temas de interés incluyen, entre otros:
Aprendizaje y optimización de inspiración cuántica
- Computación evolutiva de inspiración cuántica para la asignación de recursos de red
- Redes tensoriales de inspiración cuántica y modelos de estados producto de matrices
- Codificación en amplitud/fase para la representación comprimida del tráfico espaciotemporal
- Arquitecturas neuronales híbridas cuántico-clásicas (circuitos variacionales, QNN, QCNN)
- Arquitecturas más allá del MLP (KAN) con parametrización de inspiración cuántica
SAGIN autónomas y NTN
- Predicción del traspaso de satélites LEO y gestión de haces
- Planificación de trayectorias de enjambres de drones y coordinación consciente de la energía
- Descarga conjunta de comunicación y cómputo en el borde de las NTN
- Segmentación y orquestación de red entre los niveles espacio-aire-tierra
- Gemelos digitales de constelaciones multiórbita
- Comunicación semántica y orientada a objetivos para enlaces con ancho de banda escaso
IA de inspiración cuántica fiable y segura para SAGIN
- Aprendizaje federado y dividido sobre enlaces intermitentes de satélites/drones
- Canalizaciones de aprendizaje protegidas con QKD y criptografía poscuántica
- Detección de intrusiones en satélites y nodos de borde equipados con DPU
- Robustez, equidad y explicabilidad de los modelos de inspiración cuántica en escenarios críticos para la seguridad
Bancos de pruebas, conjuntos de datos y herramientas
- Conjuntos de datos abiertos de tráfico SAGIN, canales satelitales y telemetría de drones
- Marcos de simulación reproducibles
- Metodología de evaluación de la IA de inspiración cuántica en condiciones no estacionarias
Organizadores del taller
- Dr. Minh Tuan PhamUniversity of Science and Technology (DUT-UDN), Vietnam
- Dr. Phuc Hao DoDanang Architecture University (DAU), Vietnam
- Dr. Nang Hung Van NguyenUniversity of Science and Technology (DUT-UDN), Vietnam