How will AI improve energy efficiency in the RAN?

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la forma en que se gestionan las redes de acceso radio (RAN) en las telecomunicaciones modernas. Estas redes, responsables de conectar dispositivos móviles a la infraestructura central, consumen una proporción significativa de la energía total utilizada en las redes móviles. Este elevado consumo energético está impulsando la búsqueda de soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos sin comprometer el rendimiento. En este contexto, la IA emerge como una herramienta esencial para abordar estos desafíos, integrándose en la estructura misma de las RAN para optimizar su funcionamiento y contribuir a objetivos de sostenibilidad a largo plazo.

Una de las principales aplicaciones de la IA en las RAN es su capacidad para gestionar dinámicamente los recursos de red. Tradicionalmente, estas redes operaban bajo configuraciones estáticas que requerían mantener picos de rendimiento incluso cuando no era necesario, resultando en un consumo energético excesivo. Con la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, las RAN ahora pueden ajustar la asignación de recursos en tiempo real, adaptándose a la demanda real de tráfico. Esto permite, por ejemplo, reducir la potencia de transmisión o desactivar ciertos componentes durante períodos de baja actividad, como las horas nocturnas, sin afectar la experiencia del usuario. Este enfoque, denominado «uso inteligente de la energía», no solo mejora la eficiencia energética, sino que también minimiza el desgaste del hardware y prolonga su vida útil.

Además, la IA está facilitando la creación de redes más autónomas. Sistemas avanzados de autoorganización y autooptimización permiten que las RAN identifiquen y solucionen problemas de manera proactiva, anticipándose a posibles fallos y optimizando continuamente su configuración para adaptarse a condiciones cambiantes. Esto incluye desde el ajuste de parámetros de señal hasta la redistribución de cargas de tráfico entre diferentes celdas. La capacidad de estos sistemas para tomar decisiones rápidas y precisas reduce la necesidad de intervención humana, liberando recursos para abordar otros aspectos críticos de la gestión de la red.

La integración de infraestructuras avanzadas, como unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento neural (NPU), también está jugando un papel crucial en esta transformación. Estas tecnologías permiten que las RAN soporten no solo las cargas de trabajo tradicionales, como la transmisión de datos, sino también aplicaciones basadas en IA que requieren un alto rendimiento computacional. Al combinar funciones de red y procesamiento de IA en una sola plataforma, los operadores pueden maximizar la utilización de sus recursos y generar nuevas fuentes de ingresos. Por ejemplo, una red puede dedicarse a gestionar tráfico móvil durante el día y luego utilizar sus capacidades de procesamiento para ejecutar tareas de IA, como el análisis de datos o la simulación de modelos, durante la noche.

Otro avance significativo es el desarrollo de tecnologías específicas para mejorar la eficiencia energética. Por ejemplo, la gestión dinámica de canales de radiofrecuencia permite ajustar la asignación de frecuencias en función del tráfico, mientras que las soluciones de desconexión selectiva apagan celdas o componentes no utilizados en momentos de baja demanda. Estas estrategias, combinadas con herramientas de planificación basadas en gemelos digitales, están llevando la optimización energética a un nuevo nivel. Empresas líderes en telecomunicaciones ya están implementando estas soluciones, logrando reducciones significativas en el consumo energético y avanzando hacia metas de sostenibilidad más ambiciosas.

El impacto de la IA no se limita a la optimización interna de las redes; también está transformando el modelo de negocio de los operadores. Al permitir que las RAN se conviertan en plataformas multipropósito, los operadores pueden ofrecer nuevos servicios, como el alojamiento de aplicaciones de IA o la provisión de capacidades de análisis de datos a terceros. Esto no solo diversifica las fuentes de ingresos, sino que también posiciona a las telecomunicaciones como un actor clave en la economía digital emergente. La capacidad de las redes para adaptarse y evolucionar en respuesta a las demandas del mercado refuerza su papel como infraestructura crítica en un mundo cada vez más interconectado.

Finalmente, la transición hacia redes nativas de la nube y definidas por software está sentando las bases para un futuro aún más dinámico. Estas arquitecturas, caracterizadas por su flexibilidad y modularidad, facilitan la integración de la IA en todos los niveles de operación de la red. En lugar de depender de sistemas centralizados, las redes del futuro podrán implementar soluciones híbridas que combinen elementos distribuidos y centralizados según las necesidades específicas de cada región o mercado. Esto es especialmente importante en un contexto global, donde no todas las redes cuentan con la infraestructura necesaria para adoptar un modelo completamente centralizado.

Para leer más ingrese a:

https://content.rcrwireless.com/how-will-ai-improve-energy-efficiency-in-the-ran-report

https://8928696.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/8928696/20241211%20AI%20in%20the%20RAN%20Editorial%20Report.pdf

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