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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

APLICADA A REDES – 5G

Mg./MsC. Henry A. Vasquez

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¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas basados en software que utilizan entradas de

datos para tomar decisiones por sí mismos. La IA incluye una variedad de tecnologías y

subconjuntos.

AI es un término general que cubre varias tecnologías diferentes

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¿Qué es la IA?

FUENTE: BECOMINGHUMAN.AI, RAJ RAMESH - GLOBALDATA

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Las siete tecnologías clave de IA

FUENTE: - GLOBALDATA

machine learning, data science, conversational platforms, computer vision, AI chips, smart robots, and context-aware computing

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Diferencias entre redes 2G / 3G / 4G y redes 5G

Enfoque de los servicios centrados en el consumidor. Redes diseñadas para casos de uso de voz y datos. Se utiliza para aplicaciones que no son sensibles a la latencia. Redes construidas predominantemente para humanos. Expectativas limitadas de nuevos ingresos.

Enfoque de los servicios centrados en el consumidor. Redes diseñadas para una amplia gama de casos de uso, que van desde aplicaciones industriales no críticas hasta aplicaciones industriales altamente críticas. Se utiliza para aplicaciones con un rango de sensibilidad de latencia (por ejemplo, 2 ms para conducción autónoma). Redes independientes 5G construidas principalmente para máquinas. Modelos de ingresos B2C (eMBB) y B2B & B2B2X (uRLLC, mMTC)

2G / 3G / 4G 5G

eMBB : enhanced mobile broadband uRLLC: ultra-reliable low latency mMTC : and massive machine-to-machine communications

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Diferencias entre redes 2G / 3G / 4G y redes 5G

OPEX

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Los proveedores de redes de hoy se enfrentan al desafío de adaptarse al panorama de

las TIC en constante evolución; necesitan lograr operaciones más ágiles y ajustadas que

estén respaldadas por una "red adaptable".

¿Qué constituye una red adaptativa?

- reglas y políticas establecidas

por el proveedor de la red y

- está bajo constante supervisión

humana

- Autoconfigurarse (self-configure)

- Autocontrolarse (self-monitor)

- Auto repararse (self-heal)

- Auto optimizarse constantemente (self-optimize)

- Evaluar las presiones de la red y reasignar

recursos automáticamente

Casos de uso de IA – Redes Adaptativas

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Software-Defined

Wide Area Network (SD-WAN)

Virtual

Customer Premises Equipment (vCPE)

Orchestration -> NFV orchestrator

(NFVO)

FUENTE: ANALYSYS MASON

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Impulsores (drivers) y beneficios de una red adaptativa

Mejorar la agilidad del servicio de red para innovar más rápido y aumentar los ingresos

Controlar el opex aumentando la productividad

Aplazar el gasto de capital o redirigirlo a nuevas oportunidades de crecimiento.

Casos de uso de redes adaptables

Aprovisionamiento de servicios automatizado con SDN

Garantía de red proactiva

Análisis y optimización de la capacidad de fibra

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La red digital y la plataforma de operaciones deben parecerse a un

sistema, pero actuar como una plataforma con propiedades

abiertas y extensibles

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La red digital y la plataforma de operaciones deben parecerse a un

sistema, pero actuar como una plataforma con propiedades

abiertas y extensibles

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El aseguramiento automatizado basado en ML / AI con sistemas MANO permite la automatización guiada y de circuito cerrado, lo que reduce aún más el opex

Management and orchestration (MANO) NFVO : NFV Orchestrator VNFM : the Virtual Network Functions (VNF) Manager VIM : the Virtual Infrastructure Manage

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CD-NO actúa como el cerebro de una red adaptativa, respaldada por IA y políticas

CD-NO : Cross-Domain Network Orchestration

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Descubrimiento de Contenido Incrementar los clients, compromiso con el servicio diferenciadores (por ejemplo, IPTV).

Atención al cliente Reducir los costos de soporte al cliente mientras que potencialmente aumenta satisfacción. También puede extender control a otros servicios básicos (por ejemplo, optimización de Wi Fi).

Smart Home Aproveche los puntos de contacto con el cliente para competir en la casa inteligente mercado. Potencial para extender ecosistema.

Smart vehicles Coloca al operador como un jugador creíble en el mercado de automóviles conectados.

Los operadores de telecomunicaciones están agregando cada vez más IA a sus puntos de contacto con los clientes.

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Evaluación al consumidor de los operadores

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