Cómo AI y ML en Open RAN alivian la complejidad de la red

Desafíos del operador

Según Walsh, los MNO se enfrentan a la presión de hacer evolucionar las operaciones comerciales para aumentar las ganancias y diferenciarse de la competencia. Además de estos desafíos, las nuevas tecnologías como 5G han brindado a los usuarios finales mayores expectativas sobre la calidad del servicio que pueden esperar de los proveedores.

Algunas de esas expectativas incluyen lo siguiente:

• alto rendimiento
• baja latencia
• modernización de la red
• calidad y consistencia

"Los operadores móviles deben encontrar nuevas formas de aumentar su margen y mejorar las eficiencias operativas de la red con un entorno de entrega de servicios más flexible y ágil, mientras reducen tanto el Capex como el Opex", dijo Walsh.

Pero brindar estos servicios de red aumenta tanto los costos como la complejidad, dijo Walsh. Por ejemplo, usar 5G y generaciones anteriores de conectividad celular —como 3G y 4G— para admitir redes de acceso requiere una mayor capacidad de RAN y redes más densas.

La densificación de la red —el proceso de agregar más torres celulares para aumentar la capacidad de una red— puede mejorar la conectividad y la confiabilidad, entre otros beneficios. Sin embargo, el desafío de la densificación es que es difícil para los operadores recibir permiso para establecer nuevos sitios celulares. Pero se prevé que las redes 5G sean 100 veces más densas que las redes 3G, y la densificación es fundamental para implementar 5G y lograr sus beneficios, dijo Walsh.

IA y ML en Open RAN pueden permitir la auto-optimización

Las arquitecturas RAN abiertas permiten a los operadores proporcionar capacidades de auto-optimización de la red, que utilizan la automatización para administrar una red de manera más eficiente. Walsh describió los siguientes cuatro componentes que ayudan a impulsar la eficiencia de la red:

• automatización
• arquitectura
• aplicaciones
• IA y AA

1. Automatización

La automatización de las tareas de la red y el aprovisionamiento sin contacto pueden simplificar las operaciones y la gestión de la red, dijo Walsh. Los operadores utilizan la automatización para aumentar la escala de sus operaciones sin emplear más personal.

2. Arquitectura

Un avance con la arquitectura Open RAN es la incorporación de marcos ML. Por ejemplo, el controlador inteligente RAN permite a los operadores controlar la RAN mediante programación tanto dentro como fuera del tiempo real.

3. Aplicaciones

Las aplicaciones Open RAN admiten modelos ML, que automatizan la red y toman decisiones basadas en datos. Según Walsh, las organizaciones de terceros o los MNO pueden desarrollar las aplicaciones Open RAN.

4. IA y ML

Los modelos predictivos de IA y ML utilizan algoritmos para procesar datos mediante el análisis de eventos de datos anteriores y actuales y la búsqueda de patrones. La implementación de estas herramientas y la automatización dentro de las arquitecturas Open RAN ayuda a eliminar el error humano y sirve como un avance significativo en la industria de las redes, dijo Walsh.

Desafíos de implementación de RAN abierta

Idealmente, según Walsh, la combinación de los cuatro componentes anteriores da como resultado la creación de redes inteligentes que se optimizan automáticamente.

Pero el escepticismo sobre Open RAN permanece, a pesar de los casos de uso. Similar a AI y ML, Open RAN es un desarrollo reciente en el mundo de las redes, y los MNO dudan en implementarlo. Un estudio de Mobile World Live, junto con Aspire Technology, encuestó a 370 operadores de varias industrias y descubrió que los operadores están divididos sobre la implementación de Open RAN.

Gran parte de esa renuencia se debe al hecho de que los operadores no están informados sobre la tecnología. Se estima que el 57% de los encuestados dijeron que necesitan aprender más sobre Open RAN o que no están familiarizados con la tecnología. La investigación de Eightfold AI reafirma esto; Según un estudio tomado de un conjunto de datos de 500 000 perfiles de empleados de telecomunicaciones, el 33 % de los roles de operaciones e ingenieros de red no están equipados para ofrecer ofertas innovadoras. Algunas de esas ofertas incluyen tendencias emergentes de tecnología de redes, como 5G y Open RAN.

Futuro de AI y ML en Open RAN 5G

Los expertos predicen que el mercado Open RAN crecerá a medida que se desarrolle la tecnología, y las brechas de habilidades y conocimientos probablemente se reducirán dentro de ese período de tiempo. La mayoría de los encuestados dijeron a Mobile World Live que creen que Open RAN requiere de dos a cinco años más de maduración antes de que puedan ocurrir implementaciones a gran escala. Más proveedores también pueden tener servicios para integrar Open RAN 5G con AI y ML para ese momento.

Parallel Wireless, por ejemplo, actualmente ofrece una arquitectura de nube Open RAN que admite 5G y generaciones celulares anteriores, junto con marcos de IA y ML, para ayudar a los operadores a modernizar sus redes. Sin embargo, Parallel Wireless no es el único proveedor que ha progresado en esta área. Otros actores de la industria están comenzando a avanzar en la automatización de redes 5G habilitadas para Open RAN.

En febrero de 2022, Anuta Networks reveló ATOM, su red 5G independiente configurada con Open RAN como servicio. Según Anuta, ATOM incorpora herramientas analíticas predictivas de IA y ML, entre otras características. A fines de 2021, Ericsson anunció su plataforma de automatización inteligente, un servicio que agrega capacidades de automatización a las redes tradicionales y RAN 4G y 5G, incluida Open RAN.