Redes inalámbricas y la IA by Joselyn Andrade

¿Qué son las redes inalámbricas?

joselynandrade02 — 2024-09-24 15:14:07 UTC

Una red inalámbrica se refiere a una red informática que utiliza conexiones de radiofrecuencia (RF) entre nodos de la red. Las redes inalámbricas son una solución popular para hogares, empresas y redes de telecomunicaciones.

Es común que las personas se pregunten “qué es una red inalámbrica” porque, si bien existen casi en todos los lugares donde viven y trabajan, la forma en que funcionan suele ser un misterio. Del mismo modo, las personas a menudo suponen que todo lo inalámbrico es Wi-Fi y muchos se sorprenderían al descubrir que los dos términos no son sinónimos. Ambos utilizan RF, pero hay muchos tipos diferentes de redes inalámbricas en una gama de tecnologías (Bluetooth, ZigBee, LTE, 5G), mientras que Wi-Fi es específico para el protocolo inalámbrico definido por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (Institute of Electrical and Electronic Engineers, IEEE) en la especificación 802.11 y sus enmiendas.

Según su área de alcance:

joselynandrade02 — 2024-09-24 15:20:04 UTC

WPAN. Siglas de Wireless Personal Area Network (Red Inalámbrica de Área Personal), tiene un rango máximo de 10 metros, por lo que sirve para uno o dos usuarios máximo, que se encuentren juntos. Este tipo de tecnologías incluye el Bluetooth, ZigBee, etc.
WLAN. Siglas de Wireless Local Area Network (Red Inalámbrica de Área Local), es el estándar de comunicaciones en el que se basan las tecnologías WiFi, capaces de alcanzar una distancia mucho mayor en base a repetidoras, interconectando diversos tipos de aparatos mediante ondas de radio.
WMAN. Siglas de Wireless Metropolitan Area Network (Red Inalámbrica de Área Metropolitana), redes de mucho mayor alcance, capaces de cubrir hasta 20 kilómetros.
WWAN. Siglas de Wireless Wide Area Network (Red Inalámbrica de Área Amplia), emplea tecnologías de telefonía celular y microondas para transferir datos a lo largo de enormes distancias. Algunos de sus tipos de tecnología son GPRS, EDGE, GSM, 3G, 4G o 5G.

¿Qué es la IA?

joselynandrade02 — 2024-09-24 15:21:18 UTC

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y prometedoras de la tecnología actual. Permite que máquinas y dispositivos electrónicos realicen tareas que antes eran dominio exclusivo de los seres humanos. Y no solo tareas mecánicas, sino también tareas que requerían la actuación de profesionales especializados.

Según su rango de frecuencias:

joselynandrade02 — 2024-09-24 15:23:35 UTC

Microondas terrestres. Empleando antenas parabólicas de unos 3 metros de diámetro, se emite una señal de microondas que posee un alcance de varios kilómetros, empleando frecuencias de entre 1 y 300 GHz.
Microondas satelitales. Opera en base al vínculo entre dos o más estaciones base, a través de la intermediación de un satélite suspendido en la atmósfera. Cada satélite posee sus bandas de frecuencia específicas, pero tiene un alcance mucho mayor y una velocidad más alta.
Infrarrojos. Emplea moduladores de la luz infrarroja no coherente, que al estar alineados directamente o reflejados en una superficie adecuada, alcanzan entre 300 GHz y 384 THz de velocidad de transmisión de datos. Sin embargo, no puede atravesar las paredes.
Ondas de radio. Emplea ondas en diversas frecuencias (AM, FM, HF, VHF, UHF, etc.) para emitir y recibir las señales de información, logrando una eficacia alta en cortas distancias, incluso a través de paredes, pero perdiéndose a medida que el receptor se aleja físicamente del emisor.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?

joselynandrade02 — 2024-09-24 15:25:38 UTC

Existen varias técnicas y algoritmos para enseñar a una máquina a realizar una tarea. En la mayoría de los casos, cuando hablamos de IA, nos referimos a algoritmos de Machine Learning.

En los algoritmos de Machine Learning supervisado, por ejemplo, la idea principal es que, tras un proceso que llamamos entrenamiento, se construye un modelo capaz de establecer una conexión entre un tipo deseado de entrada con una salida deseada.

Además, hay otros enfoques que escapan a las aplicaciones supervisadas. Un ejemplo son los algoritmos no supervisados, que reciben datos sin información sobre un resultado deseado y son capaces de identificar patrones. Otro ejemplo es el aprendizaje por refuerzo, donde los algoritmos aprenden a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno, recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos.