COMPARTIR:Share on FacebookShare on Google+Tweet about this on TwitterShare on LinkedIn

O Small Cell Forum (SCF) e a  5G Americas anunciaram hoje a divulgação do relatório Planejamento de Alta Precisão para a Rede 5G com Células Pequenas. O relatório analisa o processo de alta precisão usado para planejar a localização de células pequenas, demonstrando que, comparadas com os tradicionais métodos manuais, a Aprendizagem de Máquina (AM) e Inteligência Artificial (IA) podem ser usadas para projetar redes, reduzindo o custo de instalação da rede e otimizando sua cobertura. O relatório foi produzido por grupos de trabalho de ambas as associações, liderados por: AT&T, iBwave, Keima e Nokia.

As redes estão usando células pequenas, que oferecem maior densidade, para atender è crescente demanda por dados móveis. Além de mais econômicas, as células pequenas são compactas e usam menos energia que as torres tradicionais, embora sirvam áreas menores. Isso exige que as células pequenas sejam localizadas mais próximas dos hotspots de demanda para cobrir as necessidades de dados móveis.

O bairro de Manhattan, na cidade de Nova York, foi um dos exemplos usados pelo relatório para mostrar que processos de design automatizados usando a IA e a AM algorítmica ofereceram cobertura apropriada e reduziram o número de células necessárias de 185 para apenas 111. Essa redução gerou grandes economias e também otimizou a cobertura.

O relatório também explica por que é importante medir a qualidade da rede, força e qualidade do sinal, padrões do tráfego e outras informações topográficas para maximizar o retorno sobre o capital investido pela operadora, demonstrando que a inclusão de modelos gerados por IA e AM incluídos no processo de implementação das células pequenas pode otimizar a cobertura e transmissão de dados e garantir investimentos mais eficientes.
Said Prabhakar Chitrapu, Presidente do Small Cell Forum: “As células pequenas serão um dos pilares da 5G, especialmente com a densidade das HetNets em áreas urbanas que exigem bastante espectro. É essencial que a nossa organização leva em consideração as implicações disso, e trabalha para desenvolver os processos necessários para viabilizar a implementação dessas células. Esse trabalho realizado pelos membros do Forum, trabalhando com nossos parceiros da 5G Americas, foi muito importante e mostra que comparadas com equipes trabalhando com métodos tradicionais, a Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina podem reduzir os custos, prazos e recursos necessários para a construção dessas redes. A IA e MA mostram muito potencial e investir hoje no planejamento de pequenas células por gerar muitos benefícios amanhã”.

Chris Pearson, Presidente da 5G Americas, disse: “A inteligência artificial e os algoritmos são ferramentas que podem elevar muito a eficiência no momento de escolher a localização de células pequenas. As operadoras e seus fornecedores terão a responsabilidade de integrar volumes imensos de dados com essas novas ferramentas para o planejamento de redes”.

Peter Love, Principal Arquiteto de 5G da Nokia: “A evolução para 5G deve ser considerada uma nova oportunidade de negócios para os Provedores de Serviços de Comunicações (PSCs) se transformarem em ‘Provedores de Serviços Digitais’, com uma mudança de paradigma focada em tecnologia, serviços para o usuário final e o ciclo de vida dos negócios. Usando análises de big data e aprendizagem de máquina para criar modelos digitais em casos de uso específico, podemos melhorar o retorno sobre investimento (RoI) em planejamento de redes e garantir melhores resultados empresariais. Isso seria positivo para os PSCs, o setor e todo o ecossistema 5G”.

Iris Barcia, COO da Keima: “Sabemos que as HetNets e a densificação serão o futuro das redes 5G. As ferramentas atuais não são apropriadas para a crescente complexidade dessas novas redes e precisamos de processos automatizados para reduzir o prazo e o investimento necessários em ambientes urbanos de maior densidade. As inovações em Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina podem oferecer muitas eficiências operacionais e econômicas, por que o software é capaz de aprender e adaptar para aproveitar de muitos inputs, cada um apresentando um volume imenso de dados granulares para suportar suas decisões. Essa é uma abordagem que vai mudar o planejamento de redes em todo o setor”.

O relatório também apresenta boas práticas para planejamento de alta precisão:

  • Para maximizar o retorno sobre investimento, as células pequenas devem ser localizadas o mais próximas possível dos locais que apresentam picos de demanda; as boas práticas estabelecem uma distância de 20-40 metros.
  • Para desenvolver algoritmos mais inteligentes, as operadoras de rede querem equipamentos capazes de estimar zonas de maior uso e que produzem relatório sobre a qualidade do sinal.  O processo de planejamento de redes geralmente apresenta erros de localização com menos de 20 metros de distância.
  • Qualquer processo usado para planejar a localização de células pequenas deve incluir modelos de aprendizagem de máquina. Os vários inputs e premissas usados serão fatores nos modelos gerados.

Além disso, é importante agregar conjuntos de dados muito grandes para fornecer dados suficientes que suportam os resultados produzidos pelos algoritmos. Com esses conjuntos de dados, os algoritmos terão acesso a informações sobre potência e disponibilidade do backhaul, a razão de sinal v. interferência, eficiência de espectro, estimativas de tráfego, sobreposição de cobertura das células, os termos dos contratos celebrados com os proprietários de cada local de instalação, entre outros fatores.

COMPARTIR:Share on FacebookShare on Google+Tweet about this on TwitterShare on LinkedIn

NO COMMENTS

DEJAR UN COMENTARIO