Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) han creado algoritmos para redes inalámbricas y el Internet de las cosas (IoT) que mejora el intercambio de datos sin costes adicionales y evita desvíos o pérdidas de información entre los sensores.

Además, este algoritmo reduce las amenazas en presencia de dispositivos anónimos y aumenta la confiabilidad del sistema de comunicación, según han indicado fuentes de la UPV a EFE.

Las redes inalámbricas y el Internet de las cosas se emplean para la monitorización, recopilación de datos y análisis en numerosos campos de investigación y aplicaciones, como la conducción autónoma, la interconexión de sistemas médicos o equipos industriales, y la seguridad de edificios.

Sin embargo, en muchas ocasiones, estas redes ven mermada su eficiencia ante un ataque de seguridad, lo que provoca una comunicación deficiente entre los dispositivos/sensores conectados a esa red y, en última instancia, la pérdida de datos.

Algoritmos basados en aprendizaje automático

Para abordar estos desafíos, los investigadores de la UPV han implementado un algoritmo basado en técnicas de aprendizaje automático y métodos inteligentes. Este enfoque garantiza un enrutamiento de datos con baja latencia y una mayor resistencia a fallos de seguridad, permitiendo la autenticación segura de dispositivos y mejorando la privacidad de los datos.

En resumen, este avance tecnológico de la UPV representa un hito significativo en la mejora de la eficiencia y seguridad de las redes inalámbricas y el Internet de las cosas, destacando su relevancia en la evolución y el futuro de la comunicación y la tecnología moderna.

El algoritmo desarrollado por el equipo de la UPV fue testeado en edificios inteligentes. El objetivo de estas pruebas era interconectar varias operaciones y para la vigilancia de seguridad utilizando dispositivos móviles IoT y diferentes sensores.

Con este algoritmo es posible recopilar los datos en tiempo real del edificio inteligente. También se pueden transmitir los datos a las aplicaciones de red para su posterior análisis y las acciones apropiadas. Según las pruebas realizadas por el equipo de la UPV, mejora un 17 % la tasa de entrega de paquetes de información, reduce el retraso de datos en un 22 %, así como el consumo de energía en un 24 % y la complejidad computacional en un 17 %.