Huawei ha celebrado esta semana en Ginebra la quinta edición del ‘Ultra Broad Band Forum (UBBF)’. En él, David Wang, Director Ejecutivo de la Junta Directiva y Presidente de Productos y Soluciones de Huawei, ha afirmado que, en una era totalmente conectada e inteligente, la conducción autónoma se está convirtiendo en una realidad. Además, industrias como la automovilística o la aeroespacial se están modernizando y renovando a través de tecnologías autónomas.
Durante su ponencia, Wang ha asegurado: «El sector de telecomunicaciones se enfrenta a un problema estructural importante: las redes crecen año tras año, pero el coste permanente de los productos y sistemas (OPEX, por sus siglas en inglés) crece más rápido que los ingresos. Además, como los operadores de telecomunicaciones necesitan un esfuerzo 100 veces mayor para mantener sus redes que los over-the-top players (OTT, por sus siglas en inglés), es fundamental que creen redes de conducción autónomas.
Si hablamos de cambios y evolución, es clave destacar que la humanidad siempre se ha caracterizado por la búsqueda de una mayor productividad. En 1947, en EE.UU. se realizó el primer vuelo transatlántico autónomo. En 1983, se inauguró el primer metro sin conductor del mundo en Lille (Francia). En 2012, Google obtuvo la primera licencia de conducción autónoma del mundo en el estado de Nevada (EE.UU.). La licencia fue otorgada a sus coches sin conductor, que desde entonces, y hasta marzo de 2018 han recorrido un total de 8 millones de kilómetros. En definitiva, todos los cambios vividos en la industria están llevando a la sociedad hacia una nueva era.
David Wang, director del consejo ejecutivo y presidente de Soluciones y Productos de Huawei, durante el UBBF 2018.
A diferencia de los coches autónomos, la industria de las telecomunicaciones se está enfrentando a complejidades únicas. En términos de diversidad de servicios, una red de telecomunicaciones ofrece múltiples servicios tales como móviles, de banda ancha doméstica y para empresas. Por lo tanto, un sistema de conducción autónomo debe entender la intención que hay detrás de los diferentes servicios de manera precisa. Si hablamos de entorno operativo y las condiciones de la carretera, existen carreteras que funcionan como centros de datos, y carreteras urbanas y rurales que proporcionan acceso de banda ancha a los ciudadanos. Por lo tanto, los sistemas de conducción autónomos deben ser capaces de adaptarse a entornos complejos que involucran múltiples tecnologías: desde la perspectiva de las operaciones de ciclo de vida completo hasta los diferentes roles como son la planificación, los costes de operación y mantenimiento (O&M, por sus siglas en inglés) y el suministro de servicios.
Además, Wang ha destacado: «La evolución hacia las redes de conducción autónomas debe avanzar según el panorama actual y seguir tres principios clave. En primer lugar, debemos centrarnos en los principales problemas relacionados con OPEX. En segunda instancia, tenemos que empezar desde un único dominio a múltiples dominios, desde una sola tarea hasta multitarea para luego formar un sistema de circuito cerrado. Y, por último, debemos desarrollar modelos de datos y capacidades de intercambio impulsados por la experiencia».
Asimismo, las redes de conducción autónomas van mucho más allá de la innovación de un solo producto, se trata de innovar en arquitectura de sistemas y en modelos de negocio. Por ello, Huawei pide que todos los actores de la industria trabajen juntos para definir los estándares y guiar tanto la innovación tecnológica como el despliegue. Basándonos en la experiencia del servicio y la eficiencia operativa, Huawei propone cinco niveles de redes de conducción autónoma para la industria de las telecomunicaciones.
– Nivel 0 o manual de O&M: el sistema ofrece funcionalidades de seguimiento asistido, lo que significa que todas las tareas dinámicas deben ser ejecutadas manualmente.
– Nivel 1 o asistido de O&M: el sistema ejecuta una subtarea basada en las reglas existentes para aumentar la eficacia de la ejecución.
– Nivel 2 de red autónoma parcial: el sistema permite un O&M de ciclo cerrado para ciertas unidades en ciertos entornos externos, bajando el listón para la experiencia y habilidades personales.
– Nivel 3 de red autónoma condicional: basándose en las capacidades del nivel 2, el sistema puede detectar cambios ambientales en tiempo real y, en ciertos dominios, optimizar y ajustarse al entorno externo para permitir la administración de circuito cerrado basado en la intención.
– Nivel 4 de red altamente autónoma: basándose en las capacidades del nivel 3, el sistema permite, en un entorno de dominio cruzado más complejo, la gestión predictiva o activa de servicio cerrado y las redes impulsadas por la experiencia del cliente. De esta manera, permite a los operadores resolver los errores de red antes de las quejas de los clientes, reducir las interrupciones del servicio y, en última instancia, mejorar la satisfacción del cliente.-
– Nivel 5 de red autónoma completa: este nivel es el objetivo final para la evolución de la red de telecomunicaciones. En este último nivel, el sistema posee capacidades de automatización de circuito cerrado en múltiples servicios, múltiples dominios y todo el ciclo de vida, logrando redes de conducción autónomas.
«En el camino hacia la conducción autónoma, las redes de telecomunicaciones se enfrentan a numerosos desafíos, entre ellos, la invisibilidad en el estado de la red y la separación de los sistemas de O&M» ha afirmado Wang. «Esto nos exige reformar e innovar sistemáticamente la arquitectura de red y las tecnologías claves. Por ello, en primer lugar, necesitamos construir una capa de inteligencia en las redes físicas para detectar el estado de la red en tiempo real y simplificar la arquitectura y los protocolos de red. En segundo lugar, utilizaremos modelos unificados para construir digital twin networks y hacer que el estado de la red sea rastreable y predecible. Además, la Inteligencia Artificial (IA) puede introducirse aquí también para habilitar los sistemas de O&M predictivo. En tercer lugar, se necesita una plataforma cloud abierta para apoyar la capacitación y optimización de algoritmos de IA, y el desarrollo ágil de aplicaciones tales como planificación, diseño, provisión de servicios, garantía de O&M y optimización de red. En definitiva, el objetivo es automatizar las operaciones de red de ciclo cerrado a lo largo de todo el ciclo de vida».
Por otra parte, Huawei ha realizado diferentes innovaciones y exploraciones en redes de conducción autónoma, y ha desarrollado Intent-Driven Network (IDN) y otras soluciones que cubren diversos escenarios, como el acceso de banda ancha, redes IP, redes ópticas, redes de centros de datos y líneas privadas empresariales, con el objetivo de ayudar a los operadores y empresas a digitalizar sus redes centradas en la experiencia del servicio.
Por su parte, Huawei y los principales operadores globales lanzaron conjuntamente el proyecto NetCity para definir escenarios empresariales e implementar innovaciones siguiendo el modelo de desarrollo y operaciones de software (DevOps, por sus siglas en inglés) para implementar rápidamente tecnologías de vanguardia.
En este sentido, Wang ha comentado: «Hay un largo viaje hacia las redes de conducción autónomas. Para hacer realidad nuestro sueño, la industria debe trabajar unida y seguir adelante. Huawei se compromete a desarrollar soluciones TIC líderes a través de la innovación continua y a transformar la complejidad mientras creamos simplicidad para nuestros clientes. Juntos, abrazaremos un mundo totalmente conectado e inteligente».
Sobre Huawei
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