| Summary: | 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. 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 ...
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