{"id":20893,"date":"2020-10-27T17:37:29","date_gmt":"2020-10-27T23:37:29","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=20893"},"modified":"2020-10-27T17:38:18","modified_gmt":"2020-10-27T23:38:18","slug":"pruebas-de-red-en-la-era-5g","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tecnologia-5g\/pruebas-de-red-en-la-era-5g\/","title":{"rendered":"Pruebas de red en la era 5G"},"content":{"rendered":"

Los operadores de redes m\u00f3viles necesitan probar la estabilidad y el rendimiento de sus redes para garantizar un buen servicio, pero debido a la enorme cantidad de datos involucrados, esto es casi imposible con m\u00e9todos manuales, por lo que los operadores est\u00e1n recurriendo a la inteligencia artificial para resolver este desaf\u00edo.<\/span>
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Con la llegada de la quinta generaci\u00f3n de comunicaciones m\u00f3viles, los probadores de redes se enfrentan a una situaci\u00f3n novedosa.\u00a0Muchos aspectos de 5G (diversas bandas de frecuencia, diferentes programas de implementaci\u00f3n de los operadores de red, la amplitud de aplicaciones como IoT, comunicaciones m\u00f3viles convencionales, redes de tr\u00e1fico, etc.) est\u00e1n dando lugar a redes y datos de prueba altamente diferenciados.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de estos datos en la forma agregada habitual conduce r\u00e1pidamente a resultados distorsionados e interpretaciones incorrectas.\u00a0La IA puede ofrecer una buena soluci\u00f3n a este dilema.\u00a0Los m\u00e9todos basados \u200b\u200ben algoritmos solo reflejan teor\u00edas espec\u00edficas.<\/span><\/p>\n

Puede que estos no sean los ideales, pero los datos en s\u00ed son fiables.\u00a0Los m\u00e9todos de IA, como el reconocimiento de patrones, son capaces de evaluar conjuntos de datos sin ideas preconcebidas y descubrir relaciones que permanecer\u00edan ocultas para los analistas humanos.<\/span><\/p>\n

Big data necesita inteligencia artificial<\/span><\/strong><\/p>\n

El t\u00e9rmino “inteligencia artificial” se ha difundido mucho en los \u00faltimos a\u00f1os, a menudo sin una definici\u00f3n clara de lo que significa y sin diferenciar entre sistemas que pueden aprender (una caracter\u00edstica de la IA) y sistemas que simplemente se basan en algoritmos complejos.<\/span><\/span><\/p>\n

El t\u00e9rmino “aprendizaje autom\u00e1tico” es un poco m\u00e1s espec\u00edfico.\u00a0Aqu\u00ed el objetivo es derivar autom\u00e1ticamente reglas generales a partir de un gran volumen de datos.\u00a0Una vez completado el proceso de aprendizaje, se pueden tomar decisiones de s\u00ed \/ no basadas en dependencias o caracter\u00edsticas multidimensionales.<\/span><\/span><\/p>\n

Las reglas de decisi\u00f3n se aprenden mediante la aproximaci\u00f3n entre puntos de datos reales en lugar de ser formuladas por expertos humanos.\u00a0Este m\u00e9todo requiere vol\u00famenes de datos muy grandes y una fase de entrenamiento intensiva.\u00a0Pero en la fase de aplicaci\u00f3n, es capaz de interpretar correctamente nuevos datos de medici\u00f3n casi de forma espont\u00e1nea.<\/span>
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Aprendizaje supervisado y no supervisado<\/span><\/strong><\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico se puede dividir aproximadamente en dos tipos: supervisado y no supervisado.<\/span><\/span><\/p>\n

El objetivo del aprendizaje supervisado es encontrar relaciones estad\u00edsticas entre los datos y los eventos o etiquetas predefinidas para generar estimaciones de entradas desconocidas.\u00a0Una aplicaci\u00f3n muy utilizada es el reconocimiento de objetos, en el que la presencia y posici\u00f3n de un objeto particular en una imagen (por ejemplo, “Un gato est\u00e1 \/ no est\u00e1 presente en la imagen”) se determina mediante la interpretaci\u00f3n de patrones en varias etapas (bordes, \u00e1reas coloreadas , etc.).<\/span><\/span><\/p>\n

Para la capacitaci\u00f3n, el software de aprendizaje se presenta con im\u00e1genes etiquetadas por humanos y resuelve caracter\u00edsticas que permiten tomar decisiones.\u00a0Estas reglas est\u00e1n ocultas en la red neuronal del sistema de IA en lugar de formularse en algoritmos.<\/span><\/span><\/p>\n

Un ejemplo de reconocimiento de patrones no visual es la determinaci\u00f3n de la puntuaci\u00f3n de estabilidad de llamada (CSS) para las pruebas de red.<\/span><\/span><\/p>\n

El aprendizaje no supervisado funciona sin etiquetas.\u00a0Los algoritmos deben reconocer de forma independiente patrones o agregados de datos multidimensionales para derivar conclusiones utilizables de ellos, por ejemplo, con el objetivo de medir las diferencias entre puntos de datos nuevos y conocidos.\u00a0Una tarea t\u00edpica del aprendizaje no supervisado es la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, que identifica datos inusuales sin el apoyo de expertos.<\/span>
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M\u00e9todos de IA<\/span><\/strong><\/p>\n

En respuesta a las necesidades de los operadores de red, Rohde & Schwarz utiliza m\u00e9todos de IA para aplicaciones como simplificar la optimizaci\u00f3n de redes m\u00f3viles o mejorar la evaluaci\u00f3n de diferencias cualitativas entre proveedores.<\/span><\/span><\/p>\n

El laboratorio de inteligencia de datos establecido en 2018 aborda estos problemas y apoya a los departamentos de I + D de Rohde & Schwarz con m\u00e9todos de an\u00e1lisis basados \u200b\u200ben datos.\u00a0Estos enfoques son especialmente prometedores para probar redes m\u00f3viles donde se generan grandes cantidades de datos, por lo que el an\u00e1lisis manual y la formulaci\u00f3n de reglas ya no son pr\u00e1cticos.\u00a0El aprendizaje autom\u00e1tico hace posible utilizar la informaci\u00f3n oculta en grandes conjuntos de datos, por ejemplo, para derivar nuevas m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n.\u00a0Un ejemplo es la puntuaci\u00f3n de estabilidad de la llamada.<\/span>
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Puntuaci\u00f3n de estabilidad de llamadas<\/span><\/strong><\/p>\n

El puntaje de estabilidad de llamadas es una nueva m\u00e9trica de evaluaci\u00f3n para comunicaciones confiables.\u00a0Una llamada telef\u00f3nica interrumpida repentinamente es una experiencia molesta, por eso los operadores de redes m\u00f3viles han estado probando la calidad de la voz y la estabilidad de la conexi\u00f3n durante muchos a\u00f1os.<\/span><\/span><\/p>\n

La estad\u00edstica m\u00e1s popular es la tasa de ca\u00edda de llamadas (CDR).\u00a0Pero dado que el n\u00famero de llamadas ca\u00eddas es muy bajo en redes maduras, es necesario realizar un gran n\u00famero de llamadas para obtener un valor estad\u00edsticamente significativo.\u00a0En consecuencia, las campa\u00f1as de prueba de manejo son largas y costosas.<\/span><\/span><\/p>\n

Arriba:\u00a0<\/span>Visualizaci\u00f3n de un escenario de optimizaci\u00f3n de red utilizando la puntuaci\u00f3n de estabilidad de llamadas del software de an\u00e1lisis R&S SmartAnalytics.\u00a0Los valores promedio de CSS se muestran en la parte superior izquierda, ordenados por regi\u00f3n.\u00a0En la parte superior derecha, las puntuaciones especialmente bajas est\u00e1n marcadas para un an\u00e1lisis posterior.\u00a0Los valores exactos se enumeran en la tabla con informaci\u00f3n adicional (aqu\u00ed se muestran resultados de muestra con fines de demostraci\u00f3n).<\/span><\/em><\/em>
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Por lo tanto, Rohde & Schwarz utiliza un m\u00e9todo para reemplazar el estado de la llamada binaria (ya sea completada con \u00e9xito o descartada) por un valor anal\u00f3gico finamente graduado.\u00a0Esto se hace mediante la creaci\u00f3n de un modelo estad\u00edstico generado por IA que vincula las condiciones de transmisi\u00f3n con el estado de la llamada.<\/span><\/span><\/p>\n

El CSS derivado del modelo permite medir la fiabilidad de la conexi\u00f3n m\u00f3vil durante toda la duraci\u00f3n de la llamada y clasificarla seg\u00fan la calidad.<\/span><\/span><\/p>\n

El diagn\u00f3stico tambi\u00e9n incluye llamadas inestables que se completaron con \u00e9xito, pero los datos demuestran que no estaban lejos de ser descartadas.\u00a0En las estad\u00edsticas CDR convencionales, esas llamadas inestables se evaluar\u00edan positivamente como llamadas exitosas, distorsionando la evaluaci\u00f3n de la calidad de la red.<\/span><\/span><\/p>\n

El valor de CSS se basa en informaci\u00f3n recopilada de millones de llamadas de prueba e incorporada en el modelo durante el proceso de aprendizaje.\u00a0La evaluaci\u00f3n es concluyente desde la primera llamada.\u00a0La calidad de la llamada de red se registra con mayor precisi\u00f3n y con menos esfuerzo de prueba.<\/span><\/span><\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, cada nueve segundos de una llamada, los datos de medici\u00f3n se env\u00edan al modelo estad\u00edstico como una serie de tiempo.\u00a0El modelo eval\u00faa los datos bas\u00e1ndose en las reglas aprendidas y genera un n\u00famero entre 0 y 1.<\/span><\/span><\/p>\n

Cuanto mayor sea el n\u00famero, menor ser\u00e1 la probabilidad de que ocurra una ca\u00edda en ese intervalo de nueve segundos.\u00a0La medici\u00f3n de CSS es parte de la plataforma de an\u00e1lisis R&S SmartAnalytics,<\/span><\/span><\/p>\n

Otra funci\u00f3n impulsada por la IA en este paquete de software es la detecci\u00f3n de anomal\u00edas mediante el aprendizaje no supervisado.\u00a0En ambos casos, el uso de inteligencia artificial conduce a resultados que no son posibles con los medios convencionales.<\/span><\/span><\/p>\n

Los m\u00e9todos de IA se utilizar\u00e1n cada vez m\u00e1s en el futuro para maximizar la explotaci\u00f3n del contenido de informaci\u00f3n de los datos de medici\u00f3n.<\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Network testing in the 5G era. (2020, 26 octubre). Recuperado 27 de octubre de 2020, de https:\/\/www.newelectronics.co.uk\/electronics-technology\/network-testing-in-the-5g-era\/231554\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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