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Entendiendo los gemelos digitales de red

En telecomunicaciones, los gemelos digitales de red están transformando la forma en la que los operadores de red gestionan, optimizan y predicen el rendimiento de la misma.

Un gemelo digital de red es una réplica virtual muy detallada de una red real que no sólo modela los elementos físicos (por ejemplo, torres de radio, enrutadores, conmutadores y servidores de centros de datos), sino también la parte «invisible» de la red, como las señales, la cobertura, las interferencias, el comportamiento del tráfico y la movilidad de los usuarios a través de las capas de frecuencia.

Los gemelos digitales de red tienen varios usos en las empresas de telecomunicaciones, desde I+D hasta planificación, despliegue y operaciones. Por ejemplo, utilizando gemelos digitales de red para identificar anomalías en el consumo de energía en todas las celdas.

Un gemelo digital proporciona un laboratorio virtual para la experimentación en tiempo real, antes de introducir cambios en la red física, minimizando así los riesgos. Puede representar cualquier escala o complejidad, desde una única función de red o protocolo inalámbrico hasta toda la red móvil, y se utiliza para probar, analizar, optimizar, supervisar o validar con un riesgo mínimo (o nulo) para la red real. Gartner predice que los gemelos digitales de red mejorarán el tiempo de respuesta a las solicitudes en un 20% en todas las redes.

Sin embargo, el volumen de datos, la naturaleza dinámica de las redes y la necesidad de escalabilidad plantean retos considerables a la hora de crear gemelos digitales de red. Su creación y mantenimiento son desalentadoramente complejos. La inteligencia artificial generativa (GenAI) podría simplificar y mejorar la tecnología de los gemelos digitales de red.

Según el Instituto de ±õ²Ô±¹±ð²õ³Ù¾±²µ²¹³¦¾±Ã³²Ô ÎÚÑ»´«Ã½, el 96% de las empresas mundiales de telecomunicaciones tienen la GenAI como una de sus principales prioridades y el 86% de ellas ya la han adoptado en cierta medida. En el contexto de los gemelos digitales de red, GenAI puede utilizarse para automatizar la generación y actualización de estos modelos virtuales, haciendo que el proceso sea más eficiente y menos propenso a errores.

La Gen AI se une a los gemelos digitales de red

La GenAI ya se está utilizando para facilitar el desarrollo y despliegue de gemelos digitales. Por ejemplo, Aira Technologies ha creado RANGPT, una aplicación basada en LLM para consultar y controlar de forma segura la RAN mediante GenAI. Con , un experto en tecnología inalámbrica puede analizar datos, obtener información, experimentar iterativamente y, en última instancia, desplegar código, como una aplicación RAN, en unas pocas horas.

La GenAI permite simplificar la creación y el mantenimiento de gemelos digitales de red de varias maneras.

1. Generación de datos: La GenAI admite la creación de datos sintéticos para complementar los datos del mundo real, lo que facilita el entrenamiento de modelos de gemelos digitales sin grandes conjuntos de datos. Según Gartner, el uso de GenAI para crear datos sintéticos es un área de rápido crecimiento. Para 2026, el , frente a menos del 5% en 2023.
2. Modelado de sistemas complejos: La Gen AI simplifica el modelado de sistemas complejos, sobre todo de sistemas con dinámicas no lineales o interacciones intrincadas, mediante el aprendizaje de patrones y relaciones a partir de los datos. Por ejemplo, una herramienta de IA generativa podría modelar el comportamiento de los canales de radio en distintas condiciones geográficas y meteorológicas. Ericsson ha creado un utilizando , una plataforma de colaboración y simulación de mundos virtuales en tiempo real para flujos de trabajo 3D basada en Gen AI. Ayuda a simular con precisión la interacción entre las celdas 5G y el entorno, por ejemplo, los fenómenos físicos y los aspectos relacionados con la movilidad. Esto podría ayudarnos a desarrollar redes más rápidas y fiables en el futuro.
3. Generación de escenarios realistas: Generación de escenarios realistas: La GenAI puede utilizarse para crear diversos escenarios y análisis hipotéticos que ayuden a evaluar los riesgos y las estrategias de mitigación. Por ejemplo, una herramienta podría explorar varios escenarios de movilidad de usuarios a distintas velocidades. Qualcomm ha creado un acelerado por Gen AI que representa con precisión la red física de acceso radioeléctrico (RAN), para ayudar a los operadores a responder a estas preguntas «hipotéticas», como cuántos usuarios puede admitir un nodo de red manteniendo ciertos parámetros de calidad de servicio (QoS). 
4. Generación de insights visuales: La Gen AI permite crear modelos fundacionales de clases de activos de utilities, utilizando imágenes visuales a gran escala. Estas arquitecturas de redes neuronales proporcionan información valiosa para el mantenimiento y la supervisión. Por ejemplo, se pueden utilizar para visualizar torres, líneas de transmisión, transformadores, etc.
5. Colaboración humana: La Gen AI permite a un experto humano trabajar más eficazmente con la red, combinando su conocimiento con la información basada en datos de la red. Esto puede mejorar la toma de decisiones y la resolución de problemas. Por ejemplo, la Gen AI podría crear una interfaz de comunicación entre los humanos y la red. Los ingenieros podrían consultar el estado de la red a través de un simple texto del tipo “¿cuántos usuarios de móviles están realizando llamadas a través de este emplazamiento de radio?”

Así pues, la IA generativa puede ayudar a acelerar la creación de gemelos digitales de redes, representando con precisión sus funciones y comportamientos relevantes, haciéndolos más accesibles y asequibles que nunca.

Sorteando los riesgos

Como cualquier otra tecnología, el uso de Gen AI para los gemelos digitales de red tiene retos que deben abordarse antes de que pueda desplegarse comercialmente. Por ejemplo, puede producir contenidos tóxicos, sesgados o alucinados. También existen riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos, como la posible filtración de información sensible o el uso indebido de datos personales.

Por tanto, es esencial considerar cuidadosamente los riesgos de la Gen AI. Esto incluye la necesidad de marcos para mitigar estos riesgos, junto con salvaguardas (guardrails), un conjunto de políticas predefinidas y protocolos operativos para regular el comportamiento y los resultados de un modelo.

Estas salvaguardas proporcionan límites éticos, cumplimiento legal, adecuación contextual y medidas de seguridad, evitando resultados perjudiciales o sesgados y el uso indebido de información sensible.

Like any other technology, the use of GenAI for network digital twins has challenges that must be addressed before it can be deployed commercially. For example, it can produce toxic, biased, or hallucinated content. There are also data privacy and security risks, like the potential leakage of sensitive information or misuse of personal data. 

So, careful consideration of GenAI’s risks is essential. This includes the need for frameworks to mitigate these risks, along with ‘guardrails’, a set of predefined policies and operational protocols to regulate a model’s behavior and output.  

These guardrails provide ethical boundaries, legal compliance, contextual appropriateness and security measures, preventing harmful or biased outputs and misuse of sensitive information.  son ejemplos de frameworks programables de estas salvaguardas.

°ä´Ç²Ô³¦±ô³Ü²õ¾±Ã³²Ô:&²Ô²ú²õ±è; 

Gracias a la IA Generativa, la hasta ahora compleja tarea de desarrollar gemelos digitales de red es cada vez más fácil. La GenAI está cambiando la forma en que construimos, mantenemos e interactuamos con estas réplicas virtuales, abriendo las puertas a una optimización e innovación de red sin precedentes. Los gemelos digitales acelerados por Gen AI y

La visión de ÎÚÑ»´«Ã½ es que la Gen AI se introducirá de forma gradual y constante utilizando un enfoque de IA híbrida. Esto combina los beneficios de Gen AI con fuentes de conocimiento estructurado y razonamiento simbólico, como se muestra en la siguiente figura, y, en cada paso de este viaje, ayudará a simplificar tangiblemente los gemelos digitales de red.

A corto plazo, la atención se centrará en utilizar GenAI para construir partes del gemelo digital de red. A medio plazo, ayudará a que estos gemelos sean más inteligentes y actúen como copilotos. A largo plazo, asistiremos al auge de los gemelos generativos multiagente para automatizar tareas complejas de gestión de redes.

Los gemelos digitales de red se han convertido en una herramienta esencial para los CSP, ya que les permiten probar, optimizar y gestionar las redes con un riesgo mínimo. Ahora es crucial que los operadores construyan estos gemelos digitales de forma rápida y eficiente. La IA Generativa simplifica su creación, mantenimiento y optimización automatizando procesos, generando datos sintéticos, modelando sistemas complejos y permitiendo interacciones intuitivas entre humanos y redes. ÎÚÑ»´«Ã½ ve a la Gen AI como un habilitador transformador de gemelos digitales de red, impulsando avances graduales hacia soluciones de gestión de red más inteligentes y autónomas que mejoren el ROI y la eficiencia operativa.

¿Qué es lo próximo?:

1. Planificar y preparar: Definir objetivos, evaluar la infraestructura existente y establecer una estrategia de datos sólida mediante la identificación de casos de uso clave, la consolidación de datos de alta calidad y el aprovechamiento de datos sintéticos a través de la IA Generativa. Identifica las carencias y garantiza la alineación con los objetivos de la red.

2. Construir y pilotar: Utilizar la IA Generativa para automatizar la creación y el mantenimiento del gemelo digital, integrar herramientas y plataformas escalables, implementar barreras de protección y marcos de seguridad. Poner a prueba la solución a pequeña escala, perfeccionarla en función de los comentarios y formar a los equipos para una adopción eficaz.

3. Optimizar and escalar: Supervisar las principales métricas de rendimiento mediante una interfaz generativa para la colaboración humana, actualizar continuamente el gemelo digital con información en tiempo real y ampliar su alcance a toda la red. Avanzar hacia una gestión autónoma de la red para mejorar el retorno de la inversión y la eficiencia operativa.

Nos encontramos en la encrucijada de una transformación tecnológica. Si se aplica correctamente, la Gen AI combinada con la tecnología de gemelos digitales redefinirá el panorama de las telecomunicaciones. Pero las ventajas de GenAI solo pueden aprovecharse realmente con una estrategia adecuada. Para tener éxito, las compañías de telecomunicaciones deben definir cuidadosamente sus marcos políticos y sus barreras de protección para utilizar esta nueva tecnología de forma segura. ÎÚÑ»´«Ã½ puede ayudar.

TelcoÎÚÑ»´«Ã½ es una serie de publicaciones sobre las últimas tendencias y oportunidades en el sector de las telecomunicaciones, impulsadas por una comunidad de expertos y líderes de opinión de todo el mundo.