¿Cómo optimizar redes de sensores inalámbricos distribuidos utilizando métodos de optimización cercanos al "shot learning"?

En la actualidad, el aprendizaje en redes distribuidas sobre arquitecturas de red de par a par ha sido descrito como un aprendizaje cercano al "shot learning", como lo señala Qureshi (2024b). En este capítulo, nos enfocaremos en estos métodos de optimización distribuidos, particularmente aquellos aplicados a redes de sensores inalámbricos (WSNs, por sus siglas en inglés). A lo largo de este texto, se presentarán las bases de los métodos de optimización distribuidos, abordando sus definiciones fundamentales, la formulación del problema, y los métodos clave de optimización, así como sus extensiones a escenarios de comunicación restringidos. Para concluir, también se discutirán las direcciones futuras de investigación en este campo.

Un aspecto notable de estos métodos es que DGD emplea un modelo determinista en el que se asume que cada nodo tiene acceso completo a su conjunto de datos local. Sin embargo, este enfoque resulta costoso computacionalmente y no siempre es viable en aplicaciones prácticas. Por otro lado, DSGD es una variante estocástica que se muestra particularmente útil para aplicaciones en línea y de datos en streaming. La diferencia principal entre ambos métodos radica en que, en DSGD, cada nodo ejecuta actualizaciones locales utilizando el gradiente estocástico, calculado al procesar solo un subconjunto de su conjunto de datos local.

A pesar de su efectividad en escenarios distribuidos de datos, estos métodos no logran converger a la solución óptima del problema global. Esto se debe a la heterogeneidad de los datos distribuidos entre los nodos, lo que provoca que el gradiente evaluado en cada nodo apunte hacia direcciones diferentes en comparación con el gradiente global, que es el gradiente de la función objetivo calculado en un escenario centralizado. Para funciones objetivo suaves y fuertemente convexas, esto genera una convergencia lineal inexacta de DGD y DSGD cuando se emplea un tamaño de paso constante.

Para corregir esto, Nedić y Ozdaglar (2009) propusieron un método que permite la convergencia exacta a la solución óptima mediante un tamaño de paso decreciente, pero a una tasa sublineal. Trabajos recientes de Di Lorenzo y Scutari (2015) y Xin y Khan (2018) han introducido la técnica de "seguimiento de gradientes", lo que ayuda a superar los problemas derivados de la heterogeneidad de los datos. En este enfoque, cada nodo mantiene un vector adicional de estado de seguimiento de gradiente que converge asintóticamente al gradiente global. Así, cada nodo actualiza su estado local moviéndose en la dirección opuesta al término de seguimiento de gradiente.

Entre otros métodos de primera orden basados en gradientes, se encuentran los trabajos de Qureshi y Khan (2022), Xin et al. (2021), Saadatniaki et al. (2020) y Assran et al. (2019). Qureshi y Khan (2022) utilizan técnicas de reducción de varianza para eliminar la varianza causada por los gradientes estocásticos, mientras que Saadatniaki et al. (2020) y Assran et al. (2019) evalúan el rendimiento de estos métodos en escenarios restringidos, como cuando la comunicación entre nodos es variable en el tiempo o cuando los nodos poseen diferentes capacidades computacionales.

El análisis de la topología de la red permite estudiar la eficiencia de los métodos de optimización distribuidos, ya que la conectividad entre nodos influye directamente en la rapidez y estabilidad de la convergencia de los algoritmos. Si la red es fuertemente conectada, es decir, existe un camino dirigido entre cualquier par de nodos, se garantiza que la información pueda fluir adecuadamente a través de la red.

Es importante resaltar que los métodos distribuidos no solo dependen de las capacidades de cálculo de los nodos individuales, sino también de la calidad de la comunicación entre ellos. En muchos casos, las restricciones de comunicación pueden influir significativamente en la eficiencia de los algoritmos, haciendo que técnicas como la reducción de varianza o el seguimiento de gradientes sean cruciales para superar estos desafíos.

Finalmente, al implementar optimización distribuida en redes de sensores inalámbricos, es fundamental no solo comprender la matemática detrás de los métodos de optimización, sino también las características de la red misma, como la conectividad y las restricciones de comunicación, que juegan un papel crucial en la efectividad del sistema. Esta integración de la teoría con la práctica es lo que hace que las soluciones sean eficientes y robustas en entornos reales.

¿Cómo mejorar la eficiencia de las redes inalámbricas industriales mediante SDR y MIMO?

El uso de tecnologías inalámbricas en tiempo real para sistemas de control industrial ha ganado una gran popularidad en los últimos años. Los sensores y actuadores desplegados de manera ubicua, basados en estándares inalámbricos de alto rendimiento, permiten un mayor rendimiento de la red, mejor movilidad del sistema y una reducción de los costos de mantenimiento. Un paso clave en el diseño de un sistema de control inalámbrico es seleccionar el protocolo inalámbrico más adecuado en función de las especificaciones de control deseadas. Algunos protocolos basados en capas físicas (PHY) de baja tasa de datos, como el 802.15.4, se centran en la entrega de paquetes en tiempo real y un rendimiento fiable, pero son solo adecuados para aplicaciones de control de baja velocidad. En comparación, el estándar IEEE 802.11 (WiFi) está diseñado para redes de área local inalámbrica (WLAN) de alta velocidad.

A pesar de sus grandes mejoras, la naturaleza no determinista del rendimiento de comunicación de los estándares 802.11 los hace inapropiados para aplicaciones críticas de misión y seguridad que requieren altas garantías de confiabilidad y determinismo. Para abordar esta limitación, se propuso una solución sistemática llamada RT-WiFi. Este protocolo, basado en acceso múltiple por división de tiempo (TDMA) en la capa de enlace de datos (DLL), se construye sobre las capas físicas IEEE 802.11a/g, proporcionando garantías deterministas de tiempo para la entrega de paquetes con una tasa de muestreo configurable de hasta 6 kHz. RT-WiFi se implementó en AR9285, una tarjeta de interfaz de red comercial (COTS) IEEE 802.11, lo que permite ejecutar aplicaciones existentes sobre RT-WiFi con modificaciones mínimas, ofreciendo la ventaja de reducir significativamente los tiempos de desarrollo.

En el contexto de sistemas de MIMO (Multiple Input Multiple Output) masivo en frecuencias de onda milimétrica, el rendimiento de los sistemas depende en gran medida de cómo se distribuyen las antenas y cómo se gestionan los recursos de transmisión. En la literatura, se han comparado los esquemas centralizados y distribuidos para evaluar el rendimiento de las redes MIMO masivas en entornos de ondas milimétricas. Mientras que las redes MIMO centralizadas generalmente ofrecen mayores capacidades de transmisión debido a la sincronización perfecta de las antenas, las redes distribuidas tienen la ventaja de ser más escalables y ofrecer un mejor rendimiento en términos de cobertura, especialmente en entornos urbanos con obstáculos. Los avances recientes en técnicas de detección distribuidas y fusión de datos a través de redes MIMO masivas han demostrado un potencial considerable para mejorar la eficiencia espectral y energética, lo que es esencial para aplicaciones industriales que exigen alta

¿Cómo mantener la integridad de las redes de sensores inalámbricos ante ataques bizantinos en esquemas de transmisión ordenada?

La eficiencia energética, por tanto, no es solo una cuestión de diseño técnico, sino una condición de existencia. Reducir el volumen de información transmitida o reorganizar el flujo de datos en función de su relevancia ha llevado a la aparición de paradigmas como la transmisión ordenada (ordered transmission, OT). En este enfoque, los sensores envían sus observaciones de manera secuencial o selectiva según un criterio de utilidad o prioridad, omitiendo los datos menos informativos. De esta forma, se logra un equilibrio entre consumo y rendimiento sin sacrificar la capacidad de decisión colectiva del sistema.

No obstante, la vulnerabilidad inherente de las WSN ante ataques maliciosos introduce un nuevo nivel de complejidad. Entre las amenazas más