GlobalLogic, compañía de ingeniería digital del Grupo Hitachi, presentó los resultados de dos pruebas de concepto realizadas en un entorno de laboratorio 5G Open RAN, que demostraron el potencial de combinar inteligencia artificial y aceleración mediante GPU NVIDIA para construir redes móviles más eficientes, escalables y capaces de adaptarse a las demandas futuras.
Esta exploración cobra valor en un contexto global donde el tráfico de datos móviles podría multiplicarse casi por cinco para 2030 según la GSMA, tendencia que aumenta la presión sobre las redes de acceso radioeléctrico (RAN), que conectan los dispositivos de los usuarios con la red.
En una de las pruebas, la incorporación de GPU permitió mejorar hasta 15 veces los tiempos de procesamiento en determinadas condiciones, junto con una reducción de alrededor de 40% en el consumo energético. En otra prueba, la integración de modelos de deep learning redujo en un 99,98 % las falsas detecciones de intentos de acceso a la red, causadas por ruido o interferencias, que pueden consumir recursos y afectar el rendimiento de la red.
“Si tenemos en cuenta la creciente complejidad de las redes 5G, los futuros despliegues de 6G, la rápida expansión de los mercados de edge computing e IA, así como la aparición de nuevos modelos de negocio para las empresas de telecomunicaciones, resulta innegable la necesidad de contar con redes móviles más eficientes”, afirmó Cristian Dieguez, Head of DU CSP & NEP para América Latina de GlobalLogic.
De redes conectadas a redes inteligentes
Las arquitecturas tradicionales de RAN, con recursos asignados de forma estática, dependencia de proveedores y poca capacidad de adaptación en tiempo real, enfrentan cada vez más dificultades para responder a la nueva demanda.
En este escenario surge AI-RAN, un enfoque que incorpora inteligencia artificial en la infraestructura de las redes de acceso radioeléctrico para optimizar su funcionamiento en tiempo real. “Entre sus posibilidades se encuentran una utilización más eficiente del espectro, una reducción del consumo energético, una mejor gestión de los recursos de red y la capacidad de responder dinámicamente a cambios en el tráfico. Las pruebas realizadas por GlobalLogic permiten llevar este concepto del plano teórico a escenarios concretos”, explica Dieguez.
A medida que AI-RAN avanza de concepto a realidad, los hallazgos de GlobalLogic muestran cómo la convergencia entre ingeniería de telecomunicaciones, IA y aceleración mediante GPU puede contribuir a responder a las nuevas exigencias de las redes móviles. La compañía continuará explorando este potencial como parte de la evolución hacia redes más eficientes y adaptables.
