La inteligencia artificial (IA) ha llegado para avanzar hacia una gestión más sostenible y eficiente de las redes, a medida que los usuarios y el trafico de internet crecen.
La IA es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados como inteligentes. En otras palabras, es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos”.
Un sistema de inteligencia artificial es capaz de analizar grandes volúmenes de datos (big data). Este sistema, identifica patrones y tendencias, pudiendo formular predicciones de forma automatizada con rapidez y precisión. La Inteligencia Artificial permite que nuestras experiencias cotidianas sean mas inteligentes gracias a los análisis predictivos junto a otras técnicas.
Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial en nuestro día a día:
- – Siri, funciona como un asistente personal, ya que utiliza un procesamiento de lenguaje natural. A su vez, Siri nos conoce gracias al uso que hacemos de nuestro teléfono y aprende de nosotros (IA), permitiendo así una experiencia personalizada.
- – Google fotos, a través del análisis de imágenes, agrupa las fotos similares. Por ejemplo, en función del paisaje, generando así un álbum llamado “naturaleza” incluyendo fotos relacionadas en esta categoría.
- – Amazon, ofrece productos que nos interesan con relación a artículos buscados anteriormente, o según que artículos hemos añadido a nuestra cesta.
La inteligencia artificial aplicada a la ingeniería de telecomunicaciones:
Un ejemplo de IA aplicada a sistemas de telecomunicaciones, lo propone el científico Imed Hadj Kacem para Orange. En su estudio explica que un determinado algoritmo de inteligencia artificial puede, por ejemplo, predecir y anticiparse a la congestión de una red de comunicaciones.
Mediante técnicas de “machine learning” (capacidad de las máquinas para aprender), este algoritmo puede monitorizar cuatro indicadores clave en la calidad de la red móvil. Estos indicadores son la latencia, el rendimiento del enlace de bajada, usuarios medios del enlace de bajada por celda y carga de la celda. Si uno de esos indicadores excede un umbral determinado, se multiplica la probabilidad de congestión en la red.
Este algoritmo, con una tasa de éxito del 80%, permite anticiparse a problemas y distribuir la carga de la celda que pueda encontrarse en colapso. Esto supone poder distribuir su carga hacia las celdas colindantes como medida de precaución evitando un colapso en la red.
