As telecomunicações começaram a divulgar os benefícios das redes 5G há seis anos. No entanto, a corrida para fornecer internet sem fio ultrarrápida hoje se assemelha a uma disputa entre a tartaruga e a lebre, já que algumas operadoras de rede móvel lutam com requisitos de rede caros e complexos.
A empresa de análise avançada de dados HEAVY.AI apresentou hoje soluções para colocar as operadoras em pé de igualdade. Seu produto inicial, HeavyRF, oferece uma ferramenta de planejamento e operações de rede de última geração baseada na plataforma NVIDIA Omniverse para criação de digital twins.
“Construir redes 5G globalmente custará trilhões de dólares na próxima década, e nossos clientes de rede de telecomunicações estão preocupados com o quanto desse dinheiro não é bem gasto”, disse Jon Kondo, CEO da HEAVY.AI. “Usando análises avançadas HEAVY e simulações em tempo real baseadas no NVIDIA Omniverse, eles verão grandes economias de tempo e dinheiro.”
A HEAVY.AI também anunciou que a Charter Communications está colaborando na incorporação da ferramenta em suas operações de modelagem e planejamento para sua rede de telecomunicações Spectrum, que tem 32 milhões de clientes em 41 estados dos EUA. A colaboração estende o relacionamento da HEAVY com a Charter, aproveitando as operações de análise existentes para o planejamento da rede 5G.
“Os novos recursos de digital twins da HEAVY.AI nos dão uma maneira de explorar e ajustar nossas redes 5G em expansão de maneiras que não eram possíveis antes”, disse Jared Ritter, diretor sênior de análise e automação da Charter Communications.
Sem a abordagem do digital twin, as operadoras de telecomunicações devem: colocar fisicamente torres de microcélulas em áreas densamente povoadas para entender a interação entre transmissores de rádio, o ambiente e humanos e dispositivos que estão em movimento ou usar ferramentas que oferecem menos detalhes sobre os principais fatores como densidade de árvores ou interferência de arranha-céus.
As primeiras implantações de 5G precisavam de 300% mais estações base para o mesmo nível de cobertura oferecido pela geração anterior, chamado Long Term Evolution (LTE), devido às bandas de espectro mais altas. Um site 5G consumirá 300% mais energia do que um site LTE e custará 4 vezes mais do que um site LTE, se forem implantados da mesma forma, segundo a pesquisadora Analysys Mason.
Esses números preocupantes estão levando a indústria a buscar eficiências. Aproveitando análises aceleradas por GPU e mapeamento geofísico em tempo real, a solução de digital twin da Heavy.AI permite que as empresas de telecomunicações testem cenários de propagação de radiofrequência (RF) em segundos, alimentados pelo módulo HeavyRF. Isso resulta em economia significativa de tempo e custo, porque as estações base e as microcélulas podem ser posicionadas e sintonizadas com mais precisão na primeira instalação.
O módulo HeavyRF suporta os objetivos das empresas de telecomunicações de planejar, construir e operar novas redes com mais eficiência, integrando firmemente as principais informações de negócios, como dados de mobilidade e encomendas, e dados de experiência do cliente nos fluxos de trabalho de planejamento de RF.
O uso de um digital twin sincronizado por RF permitiria que os planejadores da Charter Communications otimizassem a capacidade e a cobertura, além de ver interativamente como as mudanças nos padrões de implantação se traduzem na aquisição e retenção de clientes no nível doméstico.
O objetivo é usar machine learning e pipelines de big data para espelhar continuamente as condições existentes do mundo real.
O digital twin usará os recursos de computação paralela das GPUs modernas para simulação visual, bem como para gerar simulações físicas de sinais de RF usando ray tracing RTX, em tempo real, impulsionado pelo RTX Renderer da NVIDIA Omniverse.
Para as empresas de telecomunicações, não se trata apenas de investir em redes tradicionais. Com o surgimento de aplicações e serviços de IA, essas empresas buscam estabelecer as bases para dispositivos habilitados para 5G, veículos autônomos, aparelhos, robôs e infraestrutura urbana.
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