La tecnología móvil ha transformado profundamente nuestra sociedad. Ahora está surgiendo una nueva ola transformadora: la revolución de la inteligencia artificial.
A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más a nuestra vida diaria, no solo está cambiando la forma en que interactuamos con nuestros dispositivos, sino que también está remodelando la infraestructura que impulsa nuestro mundo digital: las redes de acceso por radio (RAN).
Noriyuki Fujino, director sénior de la división de desarrollo de redes de radio de SoftBank, afirmó: “En SoftBank Corp., ya hemos comenzado a tomar medidas para transformar nuestra arquitectura de red para dar soporte a la era de la inteligencia artificial y prepararnos para el aumento masivo del tráfico de datos que generarán los servicios mejorados con inteligencia artificial. Estamos colaborando estrechamente con Nokia en este proceso”.
La Alianza AI-RAN ha presentado un marco para AI-RAN que considera tres dimensiones : IA en RAN , IA para RAN e IA y RAN . Espero que hayas tenido la oportunidad de asistir al evento Tech Winter Horizon 2024 de Nokia la semana pasada, donde exploramos todos estos diferentes aspectos de AI-RAN.
Ahora, voy a profundizar un poco más en el impacto de la IA en las redes 5G y por qué el enlace ascendente será la piedra angular de los servicios emergentes impulsados por IA.
El rápido avance de las aplicaciones mejoradas con IA
Imagine un mundo en el que su teléfono inteligente no solo sea inteligente, sino que sea realmente genial. Un mundo en el que su dispositivo pueda editar fotos con la habilidad de un artista profesional, participar en charlas ingeniosas que rivalicen con las mentes más brillantes e incluso predecir sus necesidades antes de que usted se dé cuenta de ellas. Esto no es ciencia ficción; es la realidad que se está desarrollando ante nuestros ojos gracias a los rápidos avances en la tecnología de inteligencia artificial.
Pero lo más importante es que toda esta información tiene un precio. Y ese precio se paga en datos, muchos, muchos datos, que requieren una conexión de enlace ascendente sólida.
El gráfico que se muestra a continuación muestra una predicción moderada del tráfico móvil global de los consumidores. Como podemos ver, se espera que tanto el tráfico directo como el indirecto de IA crezcan a una CAGR mayor que el tráfico no relacionado con IA. Cuando los usuarios finales crean avisos hacia servicios y herramientas de IA, generan tráfico directo de IA. El tráfico indirecto de IA se genera mediante algoritmos basados en IA. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales podría utilizar algoritmos de IA para maximizar la participación del usuario sugiriendo contenido de video ad hoc que coincida con el perfil del usuario. Esto generalmente hará que el usuario consuma más contenido de video sugerido por IA, lo que aumenta el volumen de tráfico.
El Informe sobre el tráfico de la red global de Nokia Bell Labs proporciona más información sobre el crecimiento proyectado del tráfico de la red, incluido el tráfico de IA.
Tradicionalmente, las redes móviles se han optimizado para el tráfico de descarga. Después de todo, hemos pasado años consumiendo contenido: reproduciendo videos, descargando archivos y navegando por sitios web. Pero la IA está cambiando el guion. Nuestros dispositivos no son solo receptores pasivos de información; son participantes activos en una compleja danza de intercambio de datos.
Vamos a analizarlo con algunas estadísticas reveladoras de nuestra investigación.
- Las velocidades de datos instantáneos en el enlace ascendente alcanzan decenas de megabits por segundo.
- Incluso las tareas multimodales, como la escritura asistida por IA y la generación de imágenes mejoradas con IA, pueden aumentar el uso del enlace ascendente a 25 Mbps cuando se envía el contenido para su procesamiento.
- Las conversaciones de voz con asistentes de IA, si bien consumen menos datos, son sensibles a la latencia y requieren velocidades de enlace ascendente constantes de 1 a 3 Mbps.
- Los volúmenes de datos en el enlace ascendente están aumentando y ascienden a decenas de megabytes más de datos por día.
Puede que estas cifras no signifiquen mucho para el usuario medio, pero para los ingenieros de redes son una señal de alarma. Estamos ante un posible aumento del tráfico de datos de enlace ascendente que podría saturar nuestra infraestructura de red actual si no estamos preparados. A modo de comparación, el enlace ascendente típico en las redes 5G actuales es de 10 a 15 Mbps de media, y en muchas redes, incluso es inferior a 5 Mbps.
El enigma del tráfico de la IA
A medida que exploramos el mundo del tráfico generado por IA con más detalle, descubrimos una nueva combinación de flujos de datos. No es solo el volumen de datos lo que importa, sino las características únicas del tráfico de IA que pueden plantear desafíos para nuestras redes.
Ráfagas e impredecibilidad : una de las características que definen el tráfico de IA es su ráfaga. A diferencia de la transmisión de un video, donde los datos fluyen a una velocidad relativamente constante, las aplicaciones de IA tienden a generar ráfagas de datos breves e intensas. Imagínese lo siguiente: está utilizando una herramienta de edición de fotos con IA. Cada vez que realiza un cambio, se produce un pico en el tráfico de enlace ascendente a medida que su dispositivo envía la imagen actualizada a la nube para su procesamiento. Estos picos pueden alcanzar hasta decenas de Mbps, pero solo duran entre 1 y 2 segundos, lo que hace que sea esencial que las redes asignen recursos de manera eficiente.
Capacidad de respuesta en tiempo real : otro factor crucial es la latencia. Una latencia baja es fundamental para muchas aplicaciones de IA, especialmente aquellas que implican interacciones en tiempo real, como conversaciones de voz. Esto ejerce una presión adicional sobre las redes para que gestionen grandes volúmenes de datos con una capacidad de respuesta ultrarrápida.
Procesamiento en el dispositivo frente a procesamiento en la nube : Curiosamente, los distintos fabricantes de dispositivos están adoptando distintos enfoques para el procesamiento de IA, lo que afecta directamente al tráfico de la red. Tras probar el software comercial más reciente de los dispositivos Apple , Google Pixel y Samsung *, descubrimos tres enfoques. Algunos dispositivos prefieren el procesamiento en el dispositivo, lo que reduce la carga de la red, pero sigue requiriendo un enlace ascendente significativo para la sincronización en la nube. Por el contrario, otros dispositivos dependen en gran medida del procesamiento en la nube, lo que genera un tráfico de red más constante. Y, por último, algunos adoptan una posición intermedia, con algunas tareas procesadas en el dispositivo y otras en la nube. Esta diversidad de enfoques añade otra capa de complejidad a la planificación y optimización de la red.
Impacto de la IA en el tráfico ascendente y descendente
Preparándose para el futuro aumentado por la IA
Mientras estamos al borde de esta revolución de la IA, la pregunta no es si las redes móviles se verán afectadas, sino cómo podemos prepararnos para el futuro en el que estas aplicaciones de IA de alta demanda se convertirán en la norma en lugar de la excepción, causando un aumento inevitable en el tráfico de enlace ascendente.
Las operaciones de redes móviles deben considerar:
- Realización de modelos de tráfico exhaustivos para pronosticar patrones futuros de uso de IA.
- Invertir en actualizaciones de infraestructura de red para manejar el aumento previsto en el tráfico de enlace ascendente.
- Colaborar con desarrolladores de IA y fabricantes de dispositivos para optimizar las aplicaciones para la eficiencia de la red.
Las estrategias tradicionales de optimización de redes se han centrado principalmente en la capacidad de enlace descendente. Ahora, los operadores de redes móviles deberían comenzar a preparar sus redes para manejar mayores demandas de enlace ascendente.
Si bien las redes 5G ya son capaces de manejar cargas de datos significativas, las demandas únicas del tráfico de IA están impulsando la evolución de la tecnología. Los productos y soluciones de Nokia están diseñados para manejar las demandas del futuro.
En conversaciones con Taiwan Mobile, afirmaron que para los operadores de telecomunicaciones es igualmente importante aprovechar la IA para mejorar la eficiencia operativa de la red y optimizar el rendimiento de la misma, garantizando que los clientes disfruten de la mejor experiencia de servicio impulsada por IA. También creen que el poder combinado de la RAN, la nube y la IA está destinado a generar crecimiento y nuevas oportunidades. Taiwan Mobile está desarrollando aplicaciones y casos de uso innovadores mejorados con IA y acelerando la actualización de su servicio para respaldar la futura evolución del tráfico de datos.
Las soluciones 5G-Advanced de Nokia ayudan a abordar el aumento del tráfico de enlace ascendente
La cartera 5G-Advanced de Nokia ofrece una gama de potentes capacidades para optimizar el rendimiento del enlace ascendente y ofrecer una experiencia de usuario de primera calidad, lo que ayuda a nuestros clientes a hacer frente al aumento repentino del tráfico ascendente. Exploremos algunas de estas soluciones con más detalle.
2×2 Multiple Input Multiple Output (MIMO) : esta función puede duplicar la velocidad de enlace ascendente, ya que el dispositivo envía datos utilizando dos antenas en lugar de solo una. Funciona solo en la arquitectura independiente 5G. Además, puede combinar la potencia de 2×2 MIMO con la agregación de portadoras mediante la función de transmisión de enlace ascendente 5G.
Agregación de portadoras de enlace ascendente y descendente: al combinar la agregación de portadoras de enlace ascendente y descendente, podemos maximizar el uso de los recursos de espectro disponibles y dedicar más recursos al tráfico de enlace ascendente para lograr un rendimiento superior. Esto garantiza que incluso las aplicaciones más exigentes funcionen sin problemas.
MIMO multiusuario sin forzamiento (MU-MIMO): esta tecnología avanzada de formación de haz mitiga la interferencia, lo que permite la transmisión simultánea hacia y desde múltiples usuarios, maximizando la capacidad de enlace ascendente y garantizando un servicio fluido e ininterrumpido.
Reorganización del espectro: la reorganización del espectro FDD de 4G a 5G permite a los operadores asignar más ancho de banda al enlace ascendente 5G, mejorando aún más su capacidad y rendimiento.
Optimización de la programación: Nuestros algoritmos de programación avanzados garantizan que los recursos de enlace ascendente se asignen de manera eficiente, minimizando los retrasos y maximizando el rendimiento.
Segmentación de red para diferenciación de calidad de servicio (QoS): con capacidades de segmentación avanzadas, incluida la segmentación de borde, podemos priorizar diferentes aplicaciones y usuarios, lo que garantiza que las aplicaciones empresariales críticas y los servicios sensibles al tiempo, como las videoconferencias y los juegos en línea, reciban el ancho de banda que necesitan.
Gestión y optimización de red impulsada por IA/ML: al aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, podemos predecir patrones de tráfico y adaptar los recursos de la red en tiempo real, lo que garantiza un rendimiento óptimo en todas las condiciones de tráfico.
AI-RAN está impulsando la transformación
La revolución de la IA no es algo que se avecina, sino que ya está aquí. Para liderar esta transformación, los operadores de redes móviles y los proveedores de tecnología deben reconocer y adaptarse a las demandas únicas del tráfico de IA. Esto permitirá a los operadores aprovechar las oportunidades de monetización emergentes, impulsadas por la sinergia de la IA y la RAN.
Si desea saber más sobre cómo nuestra industria está abordando AI-RAN, lea este blog del presidente de redes móviles de Nokia, Tommi Uitto.
Entonces, la próxima vez que le haga una pregunta a su asistente de IA o edite una foto con una herramienta basada en la nube y mejorada con IA, tómese un momento para apreciar la compleja danza de datos que ocurre detrás de escena.
*Apple es una marca comercial de Apple Inc., registrada en los EE. UU. y otros países y regiones. Google Pixel es una marca comercial de Google. Samsung es una marca comercial de Samsung Electronics Co., Ltd. NOKIA Blog. H. H. Traducido al español
Contacto