Ciudad de México, México.— 24 de octubre de 2022— NVIDIA Omniverse crea gemelos digitales para la empresa de análisis de datos avanzados HEAVY.AI presentando soluciones para poner a los operadores en una posición más equitativa. Su producto inicial, HeavyRF, ofrece una herramienta de operaciones y planificación de red de próxima generación.
“Construir redes 5G a nivel mundial costará billones de dólares durante la próxima década, y nuestros clientes de redes de telecomunicaciones están preocupados por la cantidad de dinero que no se gastó bien”, dijo Jon Kondo, director ejecutivo de HEAVY.AI. “Usando análisis avanzados HEAVY y simulaciones en tiempo real basados en NVIDIA Omniverse, verán grandes ahorros en tiempo y dinero”.
HEAVY.AI también anunció que Charter Communications está colaborando en la incorporación de la herramienta en sus operaciones de modelado y planificación para su red de telecomunicaciones Spectrum, que tiene 32 millones de clientes en 41 estados de Estados Unidos. La colaboración amplía la relación de HEAVY con Charter, basándose en las operaciones de análisis existentes para la planificación de redes 5G.
“Las nuevas capacidades de los gemelos digitales de HEAVY.AI nos brindan una forma de explorar y ajustar nuestras redes 5G en expansión de formas que antes no eran posibles”, dijo Jared Ritter, director sénior de análisis y automatización de Charter Communications.
Sin el enfoque de los gemelos digitales, los operadores de telecomunicaciones deben: colocar físicamente torres de microcélulas en áreas densamente pobladas para comprender la interacción entre los transmisores de radio, el medio ambiente, los humanos y los dispositivos que están en movimiento, o utilizar herramientas que ofrezcan menos detalles sobre los factores clave, como la densidad de árboles o la interferencia de gran altura.
Los primeros despliegues de 5G necesitaban un 300% más de estaciones base para el mismo nivel de cobertura ofrecido por la generación anterior, llamada Long Term Evolution (LTE), debido a las bandas de espectro más altas. Un sitio 5G consumirá un 300% más de energía que un sitio LTE y costará 4 veces más que uno LTE, si se implementan de la misma manera, según el investigador Analysys Mason.
Esas cifras aleccionadoras están impulsando a la industria a buscar eficiencias. Aprovechando el análisis acelerado por GPU y el mapeo geofísico en tiempo real, la solución de gemelos digitales de Heavy.AI permite a las empresas de telecomunicaciones probar escenarios de propagación de radiofrecuencia (RF) en segundos, con la tecnología del módulo HeavyRF. Esto da como resultado un ahorro significativo de tiempo y costos, porque las estaciones base y las microceldas se pueden colocar y ajustar con mayor precisión en la primera instalación.
El módulo HeavyRF apoya los objetivos de las empresas de telecomunicaciones para planificar, construir y operar nuevas redes de manera más eficiente al integrar estrechamente información comercial clave, como datos de movilidad y paquetes, y datos de experiencia del cliente dentro de los flujos de trabajo de planificación de RF.
El uso de un gemelo digital sincronizado por RF permitiría a los planificadores de Charter Communications optimizar la capacidad y la cobertura, además de ver de forma interactiva cómo los cambios en los patrones de implementación se traducen en la adquisición y retención de clientes a nivel doméstico.
El objetivo es utilizar el machine learning y los conductos de big data para reflejar continuamente las condiciones existentes del mundo real.
El gemelo digital utilizará las capacidades de cómputo paralelo de las GPU modernas para la simulación visual, así como para generar simulaciones físicas de señales de RF utilizando el ray tracing en RTX en tiempo real, impulsado por RTX Renderer de NVIDIA Omniverse.
Para las empresas de telecomunicaciones, no se trata solo de invertir en redes tradicionales. Con el auge de las aplicaciones y servicios de IA, estas empresas buscan sentar las bases para dispositivos habilitados para 5G, vehículos autónomos, electrodomésticos, robots e infraestructura urbana.
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