El escenario de la aplicación de computación y transmisión de borde en tiempo real en redes satelitales (SNS). Los satélites azules sirven como satélite de comunicación para el retransmisión de datos, mientras que los amarillos están calculando satélites que tienen recursos informáticos disponibles para el procesamiento de datos. Los satélites informáticos con círculo representan nodos seleccionados que participan en el procesamiento de datos para aplicaciones de tierra. Los terminales de tierra (GTS) son nodos de sensores, terminales de vehículos u otros dispositivos móviles con acceso satelital pero capacidad informática limitada. Crédito: Sutd
En los últimos años, la expansión de las constelaciones satelitales de órbita terrestre baja (LEO) ha hecho que las comunicaciones por satélite se enfríen nuevamente. Desde proporcionar acceso a Internet en regiones remotas hasta permitir la entrega de datos casi instantáneas en los océanos, estas redes desempeñan un papel aún mayor en los próximos años.
Sin embargo, a medida que las constelaciones como Starlink de SpaceX crecen hasta decenas de miles de satélites, están evolucionando más allá de su papel original como relés pasivos. Cada vez más, los satélites están equipados con hardware informático integrado, capaz de procesar y analizar datos directamente en órbita.
Esto desbloquea capacidades transformadoras, como el monitoreo ambiental en tiempo real, el seguimiento de objetos y la agricultura inteligente. Pero también introduce un desafío importante: cómo programar y administrar eficientemente los recursos informáticos y de comunicación en una red vasta y cambiante constantemente. Los métodos tradicionales, típicamente diseñados para sistemas a pequeña escala o tareas tolerantes a los retrasos, luchan por mantener el ritmo del dinamismo y la inmediatez ahora requeridos.
“Las redes satelitales Leo se mueven a altas velocidades y experimentan cambios constantes en la conectividad”, explicó el Dr. Xiong Zehui, profesor asistente de la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur (SUTD). “Las estrategias de programación no solo deben lidiar con estos cambios en tiempo real, sino también equilibrar conjuntamente los recursos de computación y comunicación. Es un problema mucho más complejo que la gestión tradicional de satélites”.
En su trabajo de investigación “Permitir los servicios de informática y transmisión en tiempo real en redes satelitales LEO a gran escala”, publicado en IEEE Transactions on Vehicular Technology, Assistant Prof Xiong y su equipo desarrollaron dos algoritmos basados en gráficos que mejoran dramáticamente la capacidad de ofrecer servicios informáticos en tiempo real en el espacio. Construido en un modelo de gráfico temporal que captura la naturaleza en constante cambio de las redes satelitales, los dos métodos ofrecen enfoques complementarios para las tareas de programación.
El primero, conocido como el método K-Shortest Bass Based (KSP), prioriza la comunicación. Rápidamente busca rutas sin bucles que satisfagan las necesidades de transmisión de datos y luego verifica si hay suficientes recursos informáticos disponibles a lo largo de estas rutas. El segundo, llamado método de ruta más corta (CASP) de la computación, adopta un enfoque diferente. Primero identifica los satélites con los recursos informáticos requeridos, luego encuentra las rutas de comunicación más eficientes hacia y desde ellos, incluso permitiendo rutas no simples cuando sea necesario.
“Ambos métodos están diseñados para ser prácticos y adaptables a las constelaciones satelitales del mundo real”, agregó el profesor asistente Xiong. “KSP tiende a sobresalir cuando los recursos informáticos son abundantes, pero los enlaces de comunicación son ajustados. Mientras tanto, CASP se usa mejor cuando los recursos informáticos a bordo son escasos. Los operadores satelitales son libres de elegir entre ellos dependiendo de sus condiciones de red”.
Las extensas simulaciones basadas en la red Starlink, el sistema satelital operativo más grande del mundo, mostraron que los algoritmos pueden admitir aplicaciones en tiempo real incluso en entornos altamente dinámicos y limitados por recursos. Al optimizar cómo los satélites comparten y asignan sus recursos, los métodos del equipo ayudan a reducir los retrasos de extremo a extremo, mejorar la resiliencia de la red y maximizar el número de tareas en tiempo real que la red puede manejar.
Emocionadamente, la investigación del equipo podría hacer que una gama de aplicaciones críticas sea más accesible, ya sea un monitoreo de desastres más rápido o un seguimiento de logística global en tiempo real.
“Muchos servicios emergentes, como la teledetección o la agricultura inteligente, requieren satélites para recopilar datos, procesarlo y entregar información procesable en segundos”, dijo el profesor asistente Xiong. “Los servicios son bastante exigentes, pero nuestros métodos pueden ayudar a convertir esa visión en realidad, lo que a su vez podría beneficiar a las industrias, gobiernos y comunidades de todo el mundo”.
Mirando hacia el futuro, el equipo está trabajando para extender sus algoritmos para admitir la computación multiclita colaborativa y explorar el uso del aprendizaje automático para dar a la gestión de recursos un aumento adicional. También esperan contribuir a los estándares emergentes en comunicaciones satelitales para futuras redes 6G.
A medida que las comunidades de todo el mundo se esfuerzan por una mejor conectividad, las redes satelitales serán críticas para unir la división digital.
“Más del 70% de la superficie de la Tierra todavía carece de cobertura de red terrestre confiable”, agregó el profesor asistente Xiong. “Las redes satelitales, si se gestionan adecuadamente, pueden llenar ese vacío, habilitando la comunicación con cualquier persona, en cualquier lugar, en cualquier momento. Nuestro objetivo es ayudar a construir las tecnologías que harán posible esta visión global”.
Más información: Binquan Guo et al, que permite servicios de computación y transmisión en tiempo real en redes satelitales LEO a gran escala, transacciones IEEE en tecnología vehicular (2025). Doi: 10.1109/tvt.2025.3550806
Proporcionado por la Universidad y Diseño de la Universidad de Singapur
Cita: los algoritmos tienen como objetivo hacer que el procesamiento de datos en tiempo real sea posible en cualquier lugar de la Tierra (2025, 16 de mayo) Recuperado el 16 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-algorithms-aim-real-earth.html
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