El paradigma IoT (de Internet of Things) permite la interconexión de miles de millones de entidades ciberfísicas, capaces de comunicarse entre ellas sin necesidad de intervención humana. Sin embargo, uno de sus principales cuellos de botella se encuentra en la limitación del espectro electromagnético, el cual ha de ser compartido entre un número creciente de dispositivos que procesan volúmenes ingentes de información.
La tecnología denominada radio cognitiva o CR (de Cognitive Radio) permite hacer un uso más eficiente del espectro, modificando de forma dinámica sus parámetros de transmisión y recepción en función de la información sensada del entorno. La implementación de esta tecnología requiere, por un lado, diseñar un sistema de comunicaciones con una digitalización lo más próxima a la antena (tanto en el emisor como en el receptor), de forma que se incremente su capacidad de programabilidad mediante software. Por otro lado, se requiere dotar al sistema de un cierto grado de inteligencia, de forma que sea capaz de establecer, de forma óptima y autónoma, las especificaciones de sus componentes en función de las condiciones del entorno (cobertura, ocupación del espectro, interferencias), estado de la batería, y consumo de energía.
En este escenario, este proyecto tiene como objetivo fundamental el diseño de digitalizadores basados en CR. Para ello, se pretenden desarrollar topologías de transceptores con una alta capacidad de adaptabilidad y programabilidad, de forma que sus prestaciones puedan ser controladas por algoritmos de inteligencia artificial basados en procesamiento neuromórfico.