Si bien el uso de gemelos digitales y de IA por parte de las operadoras no es ninguna novedad, la evolución de esta última tecnología permite dedicar los gemelos a casos de uso avanzados, como por ejemplo mejoras en la planificación y optimización de la red, marcos de investigación en 6G y modelos de formación.

Se llama gemelo digital a la generación o recopilación de datos digitales con el objetivo de representar un objeto físico. En la mayoría de gemelos digitales se recurre a una combinación de IA y aprendizaje automático, datos de sensores y 3D en tiempo real para generar una simulación digital de una entidad física cualquiera.

Las operadoras se sirven de algoritmos de IA y automatización de bucle cerrado para crear gemelos digitales impulsados por la tecnología de IA, a fin de resolver problemas complejos del mundo real con niveles de riesgo menores y resultados más rápidos.

Mike Irizarry, director de Tecnología de la operadora UScellular, asegura que su empresa está colaborando con un socio para utilizar IA generativa en la creación de gemelos digitales de sus torres de telefonía móvil.

En vez de mandar operarios a subir a cada una de las torres, o consultar diagramas que las representen, se capturarán imágenes de estas por medio de drones y se introducirán en una base de datos, que a su vez se incorporará a un gran modelo lingüístico de Markov, ajustado y optimizado específicamente para la clasificación de imágenes.

El objetivo último es disponer de un gemelo digital de las torres de telefonía móvil de la operadora, con el que una persona provista de un casco de realidad virtual podrá correlacionar si las antenas de una torre determinada están fuera de servicio debido a tormentas u otros factores.

Según Irizarry, “permitiría enviar a una persona provista del equipo adecuado a repararla en un período de tiempo más breve y de manera mucho más rentable. Estamos estudiando esa aplicación de la IA generativa y los gemelos digitales, pero aún no se ha hecho realidad.”

La IA generativa y los gemelos digitales también podrían usarse, al igual que Google Maps, para supervisar y reparar centros de datos mediante la creación de representaciones 3D de los mismos.
El directivo explica que se “podría ver el calor y el consumo eléctrico de un centro de datos concreto sin tener que visitarlo”.

IA y gemelos digitales para la investigación de la 6G

El fabricante de chips Nvidia ha presentado una plataforma que democratiza la investigación en 6G mediante IA y gemelos digitales. La plataforma en cuestión, llamada Nvidia 6G Research Cloud, dispone de varios componentes interconectados que permiten a proveedores, investigadores y operadoras probar algoritmos de IA en su plataforma Aerial Omniverse Digital Twin para 6G.

Los primeros participantes en el ecosistema son Ansys, Arm, ETH Zurich, Fujitsu, Keysight, Nokia, Northeastern University, Rohde & Schwarz, Samsung, SoftBank Corp. y Viavi.

Gracias a la potencia de los chips de Nvidia, las empresas asociadas podrán crear gemelos digitales de barrios o ciudades enteras.

Según Ronnie Vasishta, vicepresidente sénior de telecomunicaciones de Nvidia, “Omniverse es capaz de crear gemelos digitales de alta precisión física y gran calidad visual, con la posibilidad de escalar desde un servidor, un armario o un chip hasta todo el planeta. Estamos creando un gemelo digital de la Tierra.”

Vasishta explica que Omniverse simula la franja de radiofrecuencia del espectro mediante el trazado de rayos, con lo que puede ayudar a las operadoras a decidir dónde colocar las antenas y terminales, al tiempo que simula la ubicación de los dispositivos móviles en movimiento.

El directivo explica que el gemelo digital también permite a operadoras y fabricantes simular con precisión la propagación de la radiofrecuencia en zonas donde haya obstáculos tales como cristal, hormigón o follaje.

Vasishta afirma que “los efectos de las reflexiones, refracciones, difracciones y absorciones de la radiofrecuencia en las distintas bandas de frecuencia se hacen visibles”.

El gemelo digital está concebido para funcionar en contextos tan variados como una única estación base conectada a unos pocos dispositivos móviles y cientos de estaciones base conectadas a millares de dispositivos.

Vasishta señala que, en su opinión, “la propagación de radiofrecuencia es quizás uno de los aspectos más interesantes, aparte de la recopilación de datos. La capacidad de simular a escala la antena real, incluidas las interferencias de interfaz y otros elementos, los datos es donde realmente hemos dedicado más tiempo para asegurarnos de que se trata de una implementación precisa.”

La plataforma también está provista de una pila RAN completa, definida por software, con la que investigadores y socios pueden personalizar, programar y probar los componentes de la red 6G en tiempo real. Los fabricantes como Nokia pueden aportar su propia pila RAN a la plataforma, pero se proporciona la pila de Nvidia, compatible con RAN abierta.

Vasishta añade que los usuarios de la plataforma de investigación pueden recopilar datos de su gemelo digital dentro de su modelo de canal, lo que les permite realizar el entrenamiento necesario para la optimización.

Según el directivo, “ahora se pueden usar la IA y el aprendizaje automático en conjunción con un gemelo digital a fin de realizar una simulación exhaustiva de un entorno, así como crear modelos de canal específicos de cada emplazamiento, de modo que siempre se pueda disponer de la mejor conectividad, o del menor consumo de energía, por ejemplo”.

Vasishta señala que la plataforma podría utilizar IA generativa para crear modelos predictivos a partir de los datos de las operadoras.

Explica que “al principio, deberá partir de datos reales, obtenidos por las operadoras sobre el terreno, para validar lo que recopile. Los datos de las operadoras serán útiles para la construcción del modelo entrenado, pero luego se podrán crear datos sintéticos y usarlos para entrenar un modelo propio.”

Planificación y pruebas de redes

Aparte de la investigación en 6G, la plataforma también sirve para la planificación de la red, a fin de que las operadoras puedan realizar simulaciones de grandes acontecimientos, como por ejemplo conciertos, o de la circulación de vehículos autónomos por la calle.

Vasishta afirma que “los modelos que se entrenen en el entorno de simulación se podrán desplegar. Quizás alguien quiera incorporar una estación base móvil adicional, o asignar mayores recursos de computación al núcleo 5G para ofrecer servicio a una zona específica.”

Ian Wong, director de radiofrecuencia y arquitectura inalámbrica de Viavi, explica que su empresa se dio cuenta muy pronto de la importancia de la IA y del aprendizaje automático en el desarrollo de su 6G Forward Programme, del que forma parte en asociación con la Northeastern University.

El proveedor de pruebas y mediciones está recurriendo a la IA y al aprendizaje automático a fin de ampliar el trazado de rayos destinado al modelado de propagación en un gemelo digital.

Wong explica que “en la industria, hemos utilizado durante mucho tiempo el trazado de rayos para modelar el entorno de propagación de las radiofrecuencias. Pero si llevamos esto a la escala de una ciudad concreta, no podemos quedarnos en el trazado de rayos mediante fuerza bruta. Juzgamos necesaria una IA con base en la física que nos permita disponer de modelos lo bastante precisos que, en última instancia, muestren a las operadoras cómo optimizar sus redes.”

Según el directivo, Viavi usa el gemelo digital con RAN abierta de la universidad, llamado Colosseum, en combinación con la IA, a fin de obtener los “datos de verdad, obtenidos sobre el terreno” para el modelado de la propagación de radio en un laboratorio.

Tommaso Melodia, de la Northeastern University, ha anunciado que la AI-RAN Alliance, de la que forman parte Nvidia, Softbank y su propia institución, elaborará durante los próximos meses un anteproyecto para la 6G acorde con las especificaciones del 3GPP, provisto de RAN abierta y productos de fabricantes diversos, en el que se utilizará IA. El plan podría incorporar trabajo realizado en la plataforma 6G Research Cloud de Nvidia.

Jane Rygaard, directora de alianzas corporativas de Nokia, afirma que el objetivo primario del gemelo digital usado en la plataforma 6G de Nvidia es la colaboración de toda la industria. Sin embargo, la directiva señala que también permitirá que quienes trabajen en ello se centren en áreas específicas de interés.

“Antes de empezar a construir verdaderos sistemas [6G], necesitaremos la colaboración que conduce a la estandarización. Debemos entender la complejidad de todos estos sistemas tomados como un conjunto. Esto significa que cosas tales como el hermanamiento deben hacerse de manera totalmente distinta, porque ya no podemos contemplarlo tan sólo desde un pequeño laboratorio relegado en un rincón.”

Las opiniones editoriales expresadas en este artículo son exclusivas del autor y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la GSMA, sus Miembros o Miembros Asociados.