Tokio, Japón. 28 de mayo de 2020 -NEC
Corporation
(NEC; TSE: 6701) anunció el desarrollo de una tecnología de análisis de comunicaciones, basada en inteligencia
artificial, para redes privadas de radio, incluidas las redes 5G locales.
Esta
tecnología ayuda a evitar la degradación de la calidad de las
comunicaciones
causada por la congestión y la competencia, y garantiza constantemente
una buena calidad de las comunicaciones, incluso sin la asistencia de un
especialista en redes.
Actualmente,
las empresas y los gobiernos están considerando la introducción de 5G
local como una red privada de comunicaciones por radio que se pueda
utilizar individualmente de acuerdo con sus necesidades particulares. Y
para disfrutar constantemente de los beneficios del 5G local, como un
alto rendimiento, conectividad masiva y baja latencia,
es esencial evitar la congestión de las comunicaciones y la
competencia.
Esto no se puede lograr al instalar simplemente equipos locales 5G. En las redes móviles
comerciales operadas por carriers de telecomunicaciones, cuando
la calidad de las comunicaciones se degrada, los especialistas en redes
dedican un tiempo considerable a ajustar las prioridades y la velocidad
de datos de las comunicaciones en función
del análisis de las condiciones de comunicación. Es difícil realizar
dicho análisis y operación en redes móviles privadas sin tales expertos.
NEC
ha desarrollado una solución, basada en inteligencia artificial, que
ofrece en
tiempo real el conocimiento analítico de especialistas capacitados, sin
tener que estar ellos presentes. Esta tecnología estima la cantidad de
comunicaciones en tiempo real por tipo de comunicación, como video,
imagen fija y datos de texto, en función de las
características del tráfico de comunicaciones actual; logrando
facilitar el funcionamiento óptimo de las redes y mostrando
completamente las capacidades de su rendimiento.
Además,
la tecnología es capaz de rastrear automáticamente los cambios en las
condiciones
de uso sin necesidad de que haya una intervención humana. Como
resultado, los usuarios, incluso aquellos que no tienen experiencia en
redes, pueden operar una gran cantidad de diversos dispositivos y
aplicaciones a través de 5G local con alto rendimiento y
un uso estable.
NEC
desarrollará esta tecnología no solo para 5G local, sino también como
una solución
que facilitará la optimización de redes operadas por una amplia gama de
empresas, contribuyendo así a la simplicidad y la rápida realización de
una infraestructura de comunicaciones flexible y segura.
Características tecnológicas:
1.
El análisis de comunicaciones jerárquicas permite una estimación de alta precisión en tiempo real
Convencionalmente,
las variaciones en el tráfico de comunicaciones, causadas por una
combinación de distintas aplicaciones como video, imágenes fijas y
datos de texto, así como los efectos de las comunicaciones inalámbricas,
conllevan tiempo de análisis y hacen que las precisiones de las
comunicaciones sean menos exactas.
Esta nueva tecnología utiliza una agrupación jerárquica (algoritmo de aprendizaje) para identificar primero las comunicaciones inalámbricas entre el tráfico de comunicaciones actual y luego los tipos de aplicaciones.
Esto ha resultado en estimaciones altamente precisas de las comunicaciones en tiempo
real.
2.
Aprendizaje de forma autónoma y rastreo automático de los cambios en las condiciones de uso
Este
método de aprendizaje requiere enormes cantidades de datos de
capacitación cada
vez que hay un cambio en el entorno de instalación y la situación de
uso de las comunicaciones. La tecnología actualiza automáticamente los
parámetros del modelo en función de la similitud entre el modelo pasado y
el modelo más reciente, lo que permite realizar
un seguimiento a los cambios en las condiciones de uso.
Los resultados de este estudio se presentaron en el Simposio de Operaciones y Gestión
de Redes (NOMS) 2020 de IEEE / IFIP, celebrado del 20 al 24 de abril de 2020.
Esta tecnología surge de la investigación conjunta de NEC con el profesor Akihiro
Nakao de la Universidad de Tokio, Iniciativa de la Facultad en Estudios de Información.
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