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Contrato de colaboración en analítica de datos móviles

Título: Caracterización del tráfico móvil a través de datos masivos colaborativos

Fecha: Desde enero de 2022 (flexible)

Área: Comunicaciones móviles, 4G, 5G, machine learning, crowdsourced data, espectro radioeléctrico

Tutores: Luis Mendo y Zoraida Frías

Durante la última década, el tráfico en las redes móviles ha crecido de manera muy significativa, por lo que es necesario optimizar la capacidad de las redes, y analizar hasta qué punto esa capacidad está siendo utilizada.

El operador móvil tiene acceso a las estadísticas de tráfico en su red, y conoce por tanto los patrones espacio-temporales en la demanda de tráfico, los cuales puede analizar y comparar con la capacidad de la red. Sin embargo, esta información no está disponible para otros agentes como los reguladores, que gestionan recursos públicos como el espectro radioeléctrico, o los investigadores que trabajan en la optimización de las redes.

El uso de la analítica de datos y los datos masivos colaborativos (crowdsourced) abren nuevas oportunidades para que los agentes mencionados puedan conocer cómo funcionan las redes, y hasta qué punto utilizan la capacidad desplegada. Concretamente, los smartphones permiten la recolección de datos del comportamiento de las propias redes móviles, los cuales pueden almacenarse para después analizarse.

En este contexto, se ofrece un contrato de colaboración para trabajar en la investigación de métodos, incluyendo técnicas de machine learning, que permitan caracterizar el tráfico móvil y estimar parámetros de la red de forma distribuida, utilizando datos masivos colaborativos.

Se ofrece:

  • Contrato de seis meses (prorrogable) con una dedicación de media jornada, con una remuneración bruta de 550 € / mes.
  • Posibilidad de realización de Trabajo Fin de Máster, aunque no es requisito.

Se requiere:

  • Habilidades de programación en Matlab
  • Habilidades de programación en Python
  • Conocimientos básicos de comunicaciones móviles
  • Conocimientos básicos de aprendizaje automático (machine learning).

En caso de estar interesado, el alumno debe enviar un correo electrónico con su CV, listado de notas y carta de motivación (muy breve) a luis.mendo@upm.es y zoraida.frias@upm.es.

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