[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.

[en] Over the last years, the rapid development and huge success in Machine Learning (ML) area have brought many new opportunities to a wide range of engineering branches, including telecommunication systems. This work provides an overview of the impact of ML in the next generation of wireless systems and new challenges in communication design to support large distributed intelligent systems. Particularly, Federated Learning (FL) is presented as an example of Distributed Machine Learning (DML) system as well as the communication bottleneck problem in such systems. Taking into account the limited communication resources in wireless networks, we present Over-The-Air (OTA) computation, a newly emerged data aggregation framework, to achieve efficient utilization of communication resources in FL systems. Experimental simulations have been conducted to show the functionality of OTA FL by using some synthesized data. Through the simulation results, we obtain some useful insights into the design aspects of OTA FL and possible ways to improve its performance by considering data-aware scheduling.