• Samsung Electronics y KT Corporation han demostrado con éxito la optimización de la red de acceso de radio basada en IA en una red comercial en vivo, lo que muestra avances potenciales para el desarrollo de 6G.
  • La validación destaca ganancias técnicas, pero también plantea preguntas sobre la complejidad operativa del mundo real, los costos y el camino hacia una adopción comercial amplia.

Qué sucedió: optimización de red impulsada por IA validada en una red en vivo

SamsungElectronics y KT Corporation han demostrado con éxito la optimización de lared de acceso de radio basada en IA (AI RAN)en la red móvil comercial de KT en Seongnam, provincia de Gyeonggi. La validación, anunciada esta semana, marca la primera vez que la tecnología se prueba en condiciones operativas reales en lugar de simulaciones controladas.

La prueba de campo cubrió alrededor de 18.000 usuarios en áreas con diferentes desafíos de calidad de señal. AI RAN ajusta los parámetros de radio a nivel de usuario individual, en lugar de aplicar una optimización uniforme a toda una celda. Al aprender de los patrones de uso y el comportamiento de movimiento, el sistema predice la inestabilidad de la conexión y ajusta proactivamente las configuraciones de red para reducir las fallas.

Según las empresas, los usuarios que anteriormente experimentaban problemas repetidos de conexión vieron una caída significativa en las fallas después de que se aplicaron los ajustes impulsados por AI RAN. La calidad del servicio también mejoró para otros usuarios dentro de las mismas zonas geográficas, lo que indica beneficios más amplios a nivel de celda.

La división de investigación de Samsung y el Laboratorio de Redes Futuras de KT planean expandir las pruebas a entornos comerciales adicionales, considerando la optimización impulsada por IA como un componente fundamental de las futuras arquitecturas 6G.

Lea también:AWS lanza Project Rainier con 500.000 chips Trainium2
Lea también:Telus y Samsung impulsan la actualización de Open RAN

Por qué es importante

La validación es un hito significativo para el desarrollo de RAN de próxima generación, particularmente a medida que los proveedores y operadores globales exploran cómo la inteligencia artificial puede responder a la creciente complejidad de las redes futuras. Se espera que AI RAN desempeñe un papel importante en 6G, donde miles de millones de dispositivos conectados, nuevos patrones de movilidad y requisitos de latencia ultrabaja exigirán una toma de decisiones automatizada en tiempo real dentro de la red.

Sin embargo, quedan varias preguntas estratégicas. Escalar la optimización basada en IA en redes grandes y de múltiples proveedores introduce desafíos operativos y de costos. La tecnología requiere una infraestructura de procesamiento de datos extensa, lo que genera preocupaciones sobre la eficiencia, la interoperabilidad y el mantenimiento a largo plazo.

Otra incertidumbre es la viabilidad comercial. Los operadores de todo el mundo han sido cautelosos con las funciones de red impulsadas por IA que mejoran el rendimiento interno pero no crean nuevas fuentes de ingresos. Hasta que AI RAN habilite capacidades por las que los clientes o empresas estén dispuestos a pagar, la monetización a gran escala sigue siendo incierta.

Los resultados logrados en un entorno controlado de Corea del Sur también pueden ser difíciles de trasladar directamente a mercados con geografías, ecosistemas de hardware o condiciones regulatorias más diversas. El avance es técnicamente prometedor, pero queda un trabajo significativo antes de que AI RAN se convierta en un componente estándar de las redes principales.