Previo al Mobile World Congress (MWC) 2022 que se realizará en Barcelona, Nokia dio a conocer este martes una nueva solución de RAN inteligente para las redes 5G, que utiliza el aprendizaje automático en la gestión y automatización de la red.

Nokia Intelligent RAN Operations implementa funciones con ayuda del aprendizaje automático para detectar y resolver problemas de la red en tiempo real, incrementando la eficiencia, la calidad de la red y la experiencia de servicio para los usuarios.

La empresa finesa destacó que esta tecnología también permite disminuir los costos operativos, el consumo de energía en un 15 por ciento y la emisiones de dióxido de carbono por parte de las redes de quinta generación.

De acuerdo con estimaciones de Nokia, los operadores que usan su RAN inteligente pueden conseguir hasta un 80 por ciento de eficiencia operativa gracias a la optimización sin contacto y un 70 por ciento menos fallas a resolver.

La solución de RAN inteligente basada en aprendizaje automático está diseñada para soportar operaciones demandantes, como la gestión de diversos casos de uso, productivos y servicios 5G para consumidores finales y empresas.

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A diferencia de las generaciones anteriores de 2G a 4G, 5G exige soluciones automatizadas basadas en Inteligencia Artificial para administrar y configurar las capacidades de las redes en la entrega de servicios más especializados; por ejemplo, en ciudades inteligentes o en redes privadas.

“La configuración manual de los miles de parámetros disponibles en los nodos de la red, un aumento de diez veces en 4G, ya no es factible, explicó James Crawshaw, analista principal de Omdia

Y agregó que “los operadores necesitan soluciones automatizadas que aprovechen la Inteligencia Artificial para aumentar y aliviar la inteligencia humana, que luego se puede aplicar a los múltiples desafíos operativos de RAN que las computadoras aún no pueden resolver”.

En el Mobile World Congress 2022, la compañía finesa presentará una demostración de su solución Intelligent RAN Operations. La prueba en vivo enseñará cómo el aprendizaje automático ayuda a automatizar la configuración de las operaciones y reducir el consumo de energía.