La ciencia de datos optimiza la red

La ciencia de datos se ha vuelto esencial en casi todas las industrias que utilizan datos, desde cadenas de suministro, atención médica, seguros y comercio electrónico. En el mundo de las telecomunicaciones, se requieren técnicas de ciencia de datos para optimizar las redes a través de técnicas de modelado predictivo.

Según Álex Agapitos, arquitecto principal de IA en el Centro de Investigación de Huawei Irlanda, la introducción de 5G, IoT y edge computing trae nuevas complejidades a las operaciones de red, lo que ha hecho que el mantenimiento manual sea inviable sin la ciencia de datos más reciente. “Las historias de éxito dominantes giran en torno a los casos de uso del mantenimiento reactivo/predictivo y la optimización de la red”, dijo.

Agapitos sostiene que otra transformación importante que ha traído la ciencia de datos es la optimización de redes autónomas. El modelado predictivo basado en el aprendizaje profundo permite que los modelos de simulación del entorno de la red se entrenen utilizando datos históricos y luego se combinen con algoritmos de optimización basados en datos que reconfiguran continuamente la red.

La llegada de aplicaciones hambrientas de datos, incluida la realidad virtual, los automóviles autónomos y los juegos, aumentará aún más la necesidad de soluciones autónomas basadas en datos en 5G y más allá. Dado que la ciencia de datos ya impulsa la optimización de redes autónomas, Agapitos pronostica una era de “redes de telecomunicaciones inteligentes” con “supervisión humana mínima” en el futuro.

Los avances en los sistemas de múltiples agentes permitirán modelar e implementar la red como una colección de agentes autónomos que perciben su entorno y toman medidas para cumplir cooperativamente un conjunto de objetivos globales, como mantener el rendimiento de la red en niveles casi óptimos en todo momento.

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