Inteligencia artificial para reducir la huella de carbono de internet y evitar colapsos en la red

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A medida que los visitantes y el trafico de internet(www) crecen, recorrer hacia una gestión mas sostenible y efectiva de las redes se ha transformado en una prioridad.

inteligencia artificial en telecomunicaciones

La inteligencia artificial (IA) es una tool cada vez mas usual en la gestión de las comunicaciones móviles, permitiendo optimizar su eficacia energética y optimizando su funcionamiento. Las técnicas mejoradas de analisis de documentos aceptan medir el funcionamiento de la red como jamás antes. Y las tecnologias de IA beben de esas ingentes fuentes de información para automatizar y optimizar distintos parámetros.

La inteligencia artificial en las telecomunicaciones

¿Y si un algoritmo de inteligencia artificial fuese apto de anticiparse en 30 minutos a la congestión de la red de comunicaciones? Es decir, ¿y si fuese apto de predecir la evolución de muchos parámetros al mismo tiempo para eludir el colapso de la red? Un dispositivo de especialistas de Orange en el laboratorio de la compañia en Belfort, Francia, lo ha logrado.

El algoritmo, que tiene una tasa de triunfo superior al 80%, ahorra tiempo a los encargados de gestión de la red. Permite anticiparse a los problemas y distribuir la carga de la celda que esta en riesgo de colapso a las celdas vecinas como medida de precaución. El algoritmo maneja técnicas de machine learning para monitorizar 4 indicadores clave en la calidad de la red móvil: latencia, rendimiento del enlace de bajada, visitantes medios del enlace de bajada por celda y carga de la celda. Si uno de estos indicadores sobrepasa un umbral determinado, se disparan las probabilidades de congestión en la red.

“Al aprender el comportamiento de estos indicadores en el tiempo a través de los algoritmos de aprendizaje automático, podemos predecir cuando ocurrirá la congestión de una célula determinada”, expone Imed Hadj Kacem, científico de documentos de Orange.

“Por lo general, consideramos los indicadores de rendimiento de forma individual. Con esta solucion de inteligencia artificial, pasamos a considerar el choque de algunas variables al mismo tiempo”, agrega Sylvain Allio, especialista de Orange.

algoritmos en la gestión de red

Algoritmos para disminuir la huella de carbono

Además de sostener un servicio estable y de calidad, otra de las prioridades en la gestión de la red es mejorar la eficacia energética de las comunicaciones. La huella de carbono de la tecnología y, en particular, de internet(www) es elevada y reducirla es un objetivo incuestionable.

Orange, por ejemplo, se ha comprometido a disminuir las emisiones del clan en un 30% antes de 2025. Y se ha marcado el objetivo de lograr la neutralidad de carbono en 2040. Dentro de esta estrategia, el plan Green ITN, centrado en la eficacia de las redes y los sistemas de información, es una pieza central. Por eso, durante los últimos años, la operadora se ha centrado en recopilar la mayor suma de documentos factible sobre el consumo de su infraestructura de red.

A partir del analisis de estos datos, se están aplicando ejemplos de inteligencia artificial para llevar la optimizacion de la red a nuevos niveles. Los algoritmos se han entrenado para revisar los documentos disponibles y comparar el rendimiento de cada estación base en función de su consumo y la capacidad de red entregada al cliente. Así, los algoritmos son capaces de reconocer rendimientos atípicos y mostrar las infraestructuras que exigen mejoras.

“En el caso de que se detecte una discrepancia demasiado grande, por ejemplo, si un punto tiene un consumo mas alto que otro con un volumen igual y una calidad de trafico similar, se pueden emitir recomendaciones de eficacia energética: disminuir la potencia emitida por antena o ubicar transmisores en espera durante meses sin tráfico”, señala, Yuanyuan Huang, especialista de exploración y desarrollo de Orange.

La IA en el futuro del 5G

reducir la huella de carbono de las telecomunicaciones

Si la inteligencia artificial esta siendo ya significativo en la optimizacion de las redes 3G y 4G, los algoritmos están irremediablemente unidos al futuro del 5G. Por ejemplo, el nuevo servicio de soporte de red de Ericsson esta esquematizado para la automatización de la detección de problemas, el analisis de las causas de los fallos y la recomendación de respuestas mediante inteligencia artificial.

Entre otros servicios para la gestión de la red, la automatización les acepta disminuir el tiempo de detección de errores de días a minutos. También acepta mejorar el tiempo de dimensión de problemas en un 50% y disminuir las visitas físicas a la infraestructura en un 25%.

Otra de las respuestas desplegadas por Ericsson maneja algoritmos de machine learning para gestionar el consumo energético de la red de forma flexible. Cuando las necesidades de trafico de los visitantes caen, los distintos dispositivos que llegaron la red en funcionamiento entran en modo de bajo consumo de forma automática para economizar electricidad.

Todo lo que se puede medir, se puede analizar. Y todo lo que se puede analizar, se puede mejorar. Las tecnologias de big data y las oportunidades que abre la inteligencia artificial y, en particular, el aprendizaje automático, anticipan un futuro de redes de comunicacion mas estables y mas sostenibles.

Por Juan F. Samaniego

Imágenes | Unsplash/Mika Baumeister, Milada Vigerova, Taylor Vick

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