¿Qué infraestructura tenéis?

Laboratorio 5G, Laboratorio Cloud Native, Laboratorio Multi-Cloud, Laboratorio de FPGAs para IA, Laboratorio IA.

Detalle de la infraestructura.

Laboratorio 5G orientado como entorno de experimentación para el diseño, desarrollo y validación de nuevas tecnologías, productos, aplicaciones y servicios.
Compuesto de:
– Red celular integral para la experimentación, con funcionalidades completas de Núcleo de Red, protocolos de Acceso Radio y capacidades de computación en el Edge.
– Arquitectura basada en virtual RAN, empleando hardware de propósito general (servidores de computación de diferentes arquitecturas, plataformas de radio definida por software o SDR comerciales, switches SDN, etc.).
– Permite despliegue de distintas funciones virtualizadas de red y radio basadas en librerías software de código abierto (como OpenAirInterface, srsLTE u Open5Gs), además de estaciones base y core de red comercial.
– Capacidades de computación (servidores, GPUs), plataformas SDR comerciales y elementos de transmisión y recepción de señales con gran ancho de banda (RF-SoC), que pueden funcionar como estaciones base y terminales 5G.
– Hardware específico para interconexiones cableadas definidas por software entre los distintos elementos de radiofrecuencia (matrices de interconexión).
– Cámara de diagnóstico para realizar interconexiones aéreas (sin emitir radiaciones al exterior en bandas licenciadas) de estos elementos radio entre sí o con otros dispositivos comerciales.
– Equipos de generación de señal, análisis espectral y análisis vectorial de señales.»

Laboratorio Cloud Native orientado como un entorno en el que poder experimentar y validar desarrollos relacionados con tecnologías Cloud Native como Kubernetes. Se dispone de un clúster de varios nodos en los que desplegar servicios o demostrar tecnologías de esta temática.

Laboratorio Multi Cloud con Infraestructura y Herramientas de Soporte que permiten experimentar despliegues sobre distintos proveedores cloud (AWS/Azure) y combinación de servicios on-premise/Cloud de manera unificada.

Laboratorio de FPGAs para IA orientado como un entorno en el que poder experimentar y validar desarrollos relacionados con modelos de IA especialmente diseñados e implementados para su ejecución en FPGAs. Se dispone de un clúster con varias placas en los que desplegar modelos Deep Learning de diferentes arquitecturas con el objetivo de experimentar y demostrar capacidades con este tipo de tecnologías.

Laboratorio IA con Infraestructura y herramientas orientadas a la gestión de experimentos y soluciones basadas en IA desde un enfoque MLOps. El laboratorio permite la trazabilidad de los experimentos realizados, así como la trazabilidad de las versiones de código, las métricas obtenidas y los artefactos generados. Esta trazabilidad permite comparar los resultados y factores que han afectado a las diferentes versiones de los experimentos, de cara a seleccionar la mejor versión.

Además, dentro del propio entorno, se pueden desplegar las soluciones de ML/DL almacenadas de forma sencilla, permitiendo que otros sistemas puedan interactuar con una solución generada.

¿Qué tipo de recursos humanos tenéis destinados para el proceso de testeo?

Personal investigador con experiencia en comunicaciones móviles (5G,6G), tecnologías Cloud Native, FPGAs e Inteligencia Artificial.

¿Existe un protocolo establecido/flujo de procesos específico para el testeo?

En desarrollo.

¿Qué tecnologías se pueden involucrar?

IoT, 5G, Cloud Native, IA, MLOps.

¿A qué sectores va dirigido?

Cualquier sector con interés en la aplicación de las tecnologías que cubre cada laboratorio al ser de carácter transversal para múltiples aplicaciones.

Perfil de entidades/personas testadoras.

Ver respuesta anterior. Empresas o personas de los mencionados sectores.

Disponibilidad.

Inmediata y próximamente en función de cada uno de los laboratorios (consultar).

Costes estimados/aproximado por tipo de servicio.

No determinado todavía.

¿Necesita adquirir algo para el setup con presupuesto del proyecto?

No lo hemos considerado. En principio, no.

¿Existe algún protocolo de protección de datos?

No se estima necesario para estos lab. En cualquier caso conforme a los estándares internos de Gradiant se seguirán los típicos (NDA, GDPR, etc.).

¿Tenéis pensado incluir algún tipo de reporte al finalizar el testeo común al proyecto?

No lo hemos considerado todavía.

Posibles colaboraciones con otras entidades.

No se ha contemplado hasta este momento pero podría analizarse.

Plan de sostenibilidad después del proyecto EDIH DATAlife.

Sí.