El proyecto «InTouch: Intelligent Networks Towards Opportunity, Understanding, Coverage, and Hope» se centra en diseñar y evaluar métodos para mejorar el rendimiento de redes masivas IoT mediante habilitadores de 6G, como redes no terrestres (NTN) y aprendizaje automático (ML). El proyecto aborda el problema de garantizar cobertura global en redes IoT masivas escalables, con dispositivos de recursos limitados que recolectan datos de manera confiable y oportuna, extendiendo su vida útil. La metodología explota satélites, protocolos de acceso al medio inteligentes, múltiples radios/antenas, acceso múltiple no ortogonal, estrategias de redundancia/codificación, mecanismos adaptativos de eficiencia energética y algoritmos de ML como aprendizaje federado (FL) para optimizar cobertura, disponibilidad, escalabilidad, confiabilidad y sostenibilidad. Los resultados esperados incluyen mecanismos para ajustar ventanas de visibilidad satelital, protocolos eficientes, modelos de tráfico realistas y arquitecturas híbridas de redes no terrestres y terrestres.