[ca] En els últims anys, el ràpid desenvolupament i l'enorme èxit en l'àrea de l'aprenentatge automàtic (ML) han aportat moltes noves oportunitats a una àmplia gamma de branques de l'enginyeria, inclosos els sistemes de telecomunicacions. Aquest treball ofereix una visió general de l'impacte del ML en la pròxima generació de sistemes sense fils i dels nous reptes en el disseny de les comunicacions per a suportar grans sistemes intel·ligents distribuïts. En particular, es presenta l'aprenentatge federat (FL) com un exemple de sistema d'aprenentatge automàtic distribuït (DML), així com el problema del coll d'ampolla de les comunicacions en aquests sistemes. Tenint en compte els limitats recursos de comunicació en les xarxes sense fils, presentem la computació Over-The-Air (OTA), un marc d'agregació de dades de recent aparició, per a aconseguir una utilització eficient dels recursos de comunicació en els sistemes FL. S'han realitzat simulacions experimentals per a mostrar la funcionalitat de OTA FL mitjançant l'ús de dades sintetitzades. A través dels resultats de la simulació, obtenim algunes idees útils sobre els aspectes de disseny de OTA FL i les possibles maneres de millorar el seu rendiment tenint en compte la programació conscient de les dades. Tenint en compte els recents avanços en aprenentatge automàtic i xarxes sense fils, aquest treball ofereix un ampli estudi de l'estat de l'art en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic per a abordar els principals problemes en les comunicacions sense fils orientades a tasques. També s'afronten els nous problemes que sorgeixen en l'aplicació d'algorismes de ML a conjunts de dades distribuïdes sobre sistemes sense fils i es proposa un disseny de comunicació orientat a tasques per a l'Aprenentatge Federat pel fet que els sistemes sense fils convencionals són altament ineficients per a suportar l'Aprenentatge Automàtic Distribuït. Finalment, realitzem diverses proves per a dissenyar un model de Computació Over-*The-*Air com un disseny millorat per a l'agregació de dades sobre una xarxa d'Aprenentatge Federat. Vam mostrar els resultats i presentem els importants avantatges de treballar amb un disseny de comunicació sense fil orientat a tasques.

[es] En los últimos años, el rápido desarrollo y el enorme éxito en el área del aprendizaje automático (ML) han aportado muchas nuevas oportunidades a una amplia gama de ramas de la ingeniería, incluidos los sistemas de telecomunicaciones. Este trabajo ofrece una visión general del impacto del ML en la próxima generación de sistemas inalámbricos y de los nuevos retos en el diseño de las comunicaciones para soportar grandes sistemas inteligentes distribuidos. En particular, se presenta el aprendizaje federado (FL) como un ejemplo de sistema de aprendizaje automático distribuido (DML), así como el problema del cuello de botella de las comunicaciones en dichos sistemas. Teniendo en cuenta los limitados recursos de comunicación en las redes inalámbricas, presentamos la computación Over-The-Air (OTA), un marco de agregación de datos de reciente aparición, para lograr una utilización eficiente de los recursos de comunicación en los sistemas FL. Se han realizado simulaciones experimentales para mostrar la funcionalidad de OTA FL mediante el uso de algunos datos sintetizados. A través de los resultados de la simulación, obtenemos algunas ideas útiles sobre los aspectos de diseño de OTA FL y las posibles formas de mejorar su rendimiento teniendo en cuenta la programación consciente de los datos.