Resumen
La evolución hacia las redes inalámbricas de sexta generación (6G) introduce un nuevo paradigma en las comunicaciones móviles, integrando tecnologías avanzadas para satisfacer demandas de velocidades extremadamente altas, latencia mínimamente perceptible y conectividad masiva e inteligente. En este contexto, la computación cuántica (QC) emerge como un habilitador disruptivo capaz de abordar problemas computacionales complejos más allá del alcance de los métodos clásicos. Esta Tesis analiza cómo la QC puede optimizar aspectos críticos de las redes 6G, como la localización, el enrutamiento y la detección de señales.
Aunque no existe un calendario oficial, se estima que los primeros despliegues de 6G podrían iniciarse hacia 2030, cuando el 5G alcance su madurez plena. Organismos como el 3GPP y la UIT definirán las especificaciones técnicas durante la segunda mitad de la década de 2020. Por su impacto potencial, tanto la academia como la industria ya realizan investigaciones teóricas y demostraciones prácticas para forjar este futuro.
Un pilar esencial del 6G es su alineación con la Agenda 2030 de la ONU y los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Se prevé que la hoja de ruta de 6G incorpore criterios de eficiencia energética y compromiso social, impulsando ciudades inteligentes e infraestructuras conectadas. La Tesis evalúa cómo la QC puede contribuir a la sostenibilidad de las redes mediante indicadores clave de valor (KVIs) vinculados al hardware cuántico emergente.
Respecto a casos de uso concretos, la Tesis aborda primero el desafío de la localización en interiores. Propone un método cuántico de cálculo de distancia euclidiana para mejorar la precisión del "fingerprinting", superando los enfoques clásicos en entornos con obstáculos.
A continuación, profundiza en la optimización cuántica del enrutamiento: ante la creciente complejidad y la necesidad de gestión de tráfico en tiempo real, se emplea el Algoritmo de Optimización Aproximada Cuántica (QAOA) para diseñar un marco de enrutamiento que, una vez maduro el hardware, reducirá la sobrecarga computacional y optimizará métricas como latencia, consumo energético y fiabilidad.
Finalmente, presenta un Detector de Máxima Verosimilitud (MLD) cuántico para sistemas MIMO-NOMA, cruciales en 6G por su alta eficiencia espectral y conectividad. Este MLD aprovecha algoritmos cuánticos para mitigar la interferencia multiusuario y simplificar la detección de símbolos, reduciendo drásticamente la carga computacional frente a los detectores clásicos.
En conjunto, esta investigación demuestra el enorme potencial de la QC para impulsar precisión en localización, optimización de redes y procesamiento de señales. Aunque el hardware actual aún es NISQ, los resultados sientan las bases para el despliegue de tecnologías 6G habilitadas por computación cuántica, avanzando hacia redes inalámbricas inteligentes, seguras y ultraeficientes en la próxima década.
Palabras clave
Mobile Communications, 6G, Quantum Computing, Indoor Localization, Quantum Euclidean Distance, Routing Optimization, QAOA, MIMO, NOMA
