Inteligencia artificial como herramienta para reducir la huella de carbono y evitar colapsos en Internet

Cada día el número de usuarios crece en Internet y con ellos el tráfico en la red de redes. Esto trae muchas ventajas para algunos y algunas desventajas para todos: necesitamos una gestión más sostenible de los recursos y reducir aspectos como la huella de carbono y los colapsos en la red.

En este sentido, la inteligencia artificial nos permite gestionar las comunicaciones móviles, permitiendo una mayor eficiencia energética y optimizando el funcionamiento de estos. Las últimas técnicas en análisis de datos (Big Data), permiten gestionar el funcionamiento de las redes de datos como nunca se había podido hacer antes.

La inteligencia artificial en las empresas de telecomunicaciones

La idea es muy simple. Que la IA sea capaz se anticiparse a la congestión de las redes de conexión. Es decir, predecir con unos minutos suficientes de antelación  la evolución de estos complejos sistemas para evitar congestiones.

Esto ya se ha obtenido en parte. Un algoritmo desarrollado por el equipo de ingenieros de Orange predice congestiones en redes móviles con una tasa de éxito del 80%, ahorrando tiempo a responsables y consumidores. Permite adelantarse a los inconvenientes que puedan surgir y repartir la carga de datos de las celdas en riesgo, saturando otras con menos opciones de colapso. Este algoritmo utiliza avanzadas técnicas de machine learning, que permiten monitorizar varios indicadores de calidad de una red de datos móviles: latencia, rendimiento de enlaces, usuarios medios y carga de las celdas.

Reducción de la huella de carbono

Pero todo se trata de mantener un sistema estable. Una de las grandes prioridades de las grandes empresas de telecomunicaciones hoy en día es mejorar la eficiencia y rendimiento de sus sistemas, reduciendo la huella de carbono.

Muchas empresas se han comprometido desde hace años en una reducción de al menos un 30% antes del año 25, y de alcanzar la neutralidad total antes de la décadas de los 40.

A partir del análisis de datos en tiempo real, se aplican modelos de IA que optimizan las redes de comunicaciones. Estos modelos revisan estos datos para comparar el rendimiento de consumo de cada estación y mejorar la capacidad de red que se entrega a los clientes. De esta forma, el sistema es capaz de identificar un rendimiento anormal y mostrar las zonas que necesitan mejoras.