NVIDIA dice que sus herramientas abiertas de 5G y 6G superaron 1 millón de descargas y que más de 8,000 instituciones de investigación y académicas del mundo las usan. La empresa compartió las cifras el 6 de noviembre de 2026, junto con cuatro proyectos de investigación que muestran para qué sirve el software.
Hace un año, NVIDIA abrió el código de su software inalámbrico Aerial, que se suma a Sionna y a otras herramientas abiertas para desarrollar 6G. Según NVIDIA, la adopción de Aerial y Sionna entre desarrolladores creció 10x en el último año.
¿Puede una red ayudar a los robots a reaccionar más rápido?
En el King’s College London, investigadores conectaron un brazo robótico con cámara a un NVIDIA Jetson AGX Orin que ejecuta Sionna, el cual maneja una red 5G definida por software y el procesamiento en el borde. En lugar de enviar imágenes completas, el robot enviaba descripciones compactas de los objetos, sus posiciones y sus relaciones.
En pruebas de empacado de fruta y apilado de cubos con fallas introducidas a propósito, este método redujo el tiempo de las tareas hasta 52.6% y mejoró el éxito frente al envío periódico de imágenes, según NVIDIA. El sistema también detectó objetos caídos, se recuperó de acciones fallidas y, con un gemelo digital, revisó antes los movimientos para evitar colisiones.
¿Puede un receptor decodificar mejor las señales débiles?
SoftBank integró un receptor neuronal en NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN (ACAR) y lo probó con un celular 5G comercial. En pruebas controladas con interferencia, entregó mayor velocidad de subida que un receptor convencional en los 15 ajustes probados, con una mejora máxima de aproximadamente 60%.
Investigadores de ETH Zurich, con NVIDIA Aerial Testbed, ajustaron receptores neuronales con mediciones locales y redujeron las tasas de error de bloque en más de un tercio frente a algunas versiones preentrenadas.
¿Puede una red ahorrar energía sin perder conexiones?
Un equipo de la University of Leeds creó un sistema que predice la demanda con 10 minutos de anticipación y usa el pronóstico para decidir qué estaciones base pueden entrar en reposo. Antes de apagar una, verifica que las estaciones vecinas activas puedan atender los dispositivos afectados, y vigila cambios que exijan recuperar capacidad.
El equipo usó una «red en una caja» 5G portátil con NVIDIA DGX Spark y un gemelo digital para validar decisiones con equipo inalámbrico real. Los investigadores reportaron una reducción de 45.6% en el consumo de energía de la RAN frente a una base de plena potencia, sin perder conectividad.
¿Pueden las simulaciones de red ser más rápidas?
El Centre Tecnològic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC) incorporó modelos de canal de radio acelerados por GPU, que corren en ACAR, a su simulador abierto 5G-LENA. En una evaluación inicial, el tiempo de simulación bajó de unas tres horas a 10 a 20 minutos, según la integración, conservando el comportamiento estadístico y el desempeño esperados.
¿Qué incluyen las herramientas abiertas?
En su anuncio anterior, NVIDIA indicó que Aerial incluye Aerial CUDA-Accelerated RAN, Aerial Omniverse Digital Twin y un nuevo Aerial Framework, publicados en GitHub con licencia Apache 2.0. En ese momento Sionna había superado 200,000 descargas. NVIDIA dice que Aerial y Sionna están disponibles en GitHub.
Precios
NVIDIA no indica ningún precio en esta publicación. El software se describe como de código abierto y disponible en GitHub, y el anuncio anterior de Aerial mencionó la licencia Apache 2.0. El equipo usado en los experimentos, como Jetson AGX Orin y DGX Spark, no tiene precio en ninguna de las dos fuentes.
¿A quién le conviene?
A investigadores de universidades y laboratorios, que pueden reutilizar las herramientas para probar ideas, comparar resultados y construir sobre el trabajo de otros, ya que Aerial y Sionna conectan la simulación con experimentos en sistemas reales.
A equipos de robótica y automatización, para quienes el trabajo del King’s College London es un ejemplo de cómo el enlace inalámbrico afecta el tiempo de respuesta.
A operadores y fabricantes de equipo, que pueden ver en los resultados de SoftBank, Leeds y CTTC indicios iniciales sobre recepción, consumo y pruebas de diseño, aunque todos fueron pruebas de investigación o controladas.
A estudiantes y aficionados a la ingeniería inalámbrica, que pueden partir del código abierto si cuentan con el equipo adecuado para las partes que lo requieren.
Lo que aún no se sabe
La publicación reporta resultados de investigación y evaluaciones iniciales, no despliegues comerciales. No dice cuándo podrían llegar estas técnicas a una red 6G real, y las cifras salen de las pruebas de los propios equipos en las condiciones descritas.
Para explorar el código, abre los repositorios de NVIDIA Aerial y Sionna en GitHub. NVIDIA también dice que GTC Washington, D.C. tendrá sesiones 6G para desarrolladores con más proyectos de investigación.
