{"id":734,"date":"2022-10-24T17:43:32","date_gmt":"2022-10-24T22:43:32","guid":{"rendered":"http:\/\/ciencianews.in\/?p=734"},"modified":"2022-10-24T17:43:35","modified_gmt":"2022-10-24T22:43:35","slug":"nvidia-omniverse-ayuda-a-la-planificacion-y-operacion-de-redes-de-telecomunicaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/2022\/10\/24\/nvidia-omniverse-ayuda-a-la-planificacion-y-operacion-de-redes-de-telecomunicaciones\/","title":{"rendered":"NVIDIA Omniverse ayuda a la planificaci\u00f3n y operaci\u00f3n de redes de telecomunicaciones"},"content":{"rendered":"\n

Ciudad de M\u00e9xico, M\u00e9xico.\u2014 24 de octubre de 2022\u2014 <\/strong>NVIDIA Omniverse<\/a> crea gemelos digitales<\/a> para la empresa de an\u00e1lisis de datos avanzados HEAVY.AI<\/a> presentando soluciones para poner a los operadores en una posici\u00f3n m\u00e1s equitativa. Su producto inicial, HeavyRF, ofrece una herramienta de operaciones y planificaci\u00f3n de red de pr\u00f3xima generaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u201cConstruir redes 5G a nivel mundial costar\u00e1<\/a> billones de d\u00f3lares durante la pr\u00f3xima d\u00e9cada, y nuestros clientes de redes de telecomunicaciones est\u00e1n preocupados por la cantidad de dinero que no se gast\u00f3 bien\u201d, dijo Jon Kondo, director ejecutivo de HEAVY.AI<\/a>. \u201cUsando an\u00e1lisis avanzados HEAVY y simulaciones en tiempo real basados en NVIDIA Omniverse, ver\u00e1n grandes ahorros en tiempo y dinero\u201d.<\/p>\n\n\n\n

HEAVY.AI<\/a> tambi\u00e9n anunci\u00f3 que Charter Communications est\u00e1 colaborando en la incorporaci\u00f3n de la herramienta en sus operaciones de modelado y planificaci\u00f3n para su red de telecomunicaciones Spectrum<\/a>, que tiene 32 millones de clientes en 41 estados de Estados Unidos. La colaboraci\u00f3n ampl\u00eda la relaci\u00f3n de HEAVY con Charter, bas\u00e1ndose en las operaciones de an\u00e1lisis existentes para la planificaci\u00f3n de redes 5G.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLas nuevas capacidades de los gemelos digitales de HEAVY.AI<\/a> nos brindan una forma de explorar y ajustar nuestras redes 5G en expansi\u00f3n de formas que antes no eran posibles\u201d, dijo Jared Ritter, director s\u00e9nior de an\u00e1lisis y automatizaci\u00f3n de Charter Communications.<\/p>\n\n\n\n

Sin el enfoque de los gemelos digitales, los operadores de telecomunicaciones deben: colocar f\u00edsicamente torres de microc\u00e9lulas en \u00e1reas densamente pobladas para comprender la interacci\u00f3n entre los transmisores de radio, el medio ambiente, los humanos y los dispositivos que est\u00e1n en movimiento, o utilizar herramientas que ofrezcan menos detalles sobre los factores clave, como la densidad de \u00e1rboles o la interferencia de gran altura.<\/p>\n\n\n\n

Los primeros despliegues de 5G necesitaban<\/a> un 300% m\u00e1s de estaciones base para el mismo nivel de cobertura ofrecido por la generaci\u00f3n anterior, llamada Long Term Evolution (LTE), debido a las bandas de espectro m\u00e1s altas. Un sitio 5G consumir\u00e1 un 300% m\u00e1s de energ\u00eda que un sitio LTE y costar\u00e1 4 veces m\u00e1s que uno LTE, si se implementan de la misma manera, seg\u00fan el investigador Analysys Mason.<\/p>\n\n\n\n

Esas cifras aleccionadoras est\u00e1n impulsando a la industria a buscar eficiencias. Aprovechando el an\u00e1lisis acelerado por GPU y el mapeo geof\u00edsico en tiempo real, la soluci\u00f3n de gemelos digitales<\/a> de Heavy.AI permite a las empresas de telecomunicaciones probar escenarios de propagaci\u00f3n de radiofrecuencia (RF) en segundos, con la tecnolog\u00eda del m\u00f3dulo HeavyRF. Esto da como resultado un ahorro significativo de tiempo y costos, porque las estaciones base y las microceldas se pueden colocar y ajustar con mayor precisi\u00f3n en la primera instalaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El m\u00f3dulo HeavyRF apoya los objetivos de las empresas de telecomunicaciones para planificar, construir y operar nuevas redes de manera m\u00e1s eficiente al integrar estrechamente informaci\u00f3n comercial clave, como datos de movilidad y paquetes, y datos de experiencia del cliente dentro de los flujos de trabajo de planificaci\u00f3n de RF.<\/p>\n\n\n\n

El uso de un gemelo digital sincronizado por RF permitir\u00eda a los planificadores de Charter Communications optimizar la capacidad y la cobertura, adem\u00e1s de ver de forma interactiva c\u00f3mo los cambios en los patrones de implementaci\u00f3n se traducen en la adquisici\u00f3n y retenci\u00f3n de clientes a nivel dom\u00e9stico.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo es utilizar el machine learning y los conductos de big data para reflejar continuamente las condiciones existentes del mundo real.<\/p>\n\n\n\n

El gemelo digital utilizar\u00e1 las capacidades de c\u00f3mputo paralelo de las GPU modernas para la simulaci\u00f3n visual, as\u00ed como para generar simulaciones f\u00edsicas de se\u00f1ales de RF utilizando el ray tracing<\/a> en RTX en tiempo real, impulsado por RTX Renderer de NVIDIA Omniverse.<\/p>\n\n\n\n

Para las empresas de telecomunicaciones, no se trata solo de invertir en redes tradicionales. Con el auge de las aplicaciones y servicios de IA, estas empresas buscan sentar las bases para dispositivos habilitados para 5G, veh\u00edculos aut\u00f3nomos, electrodom\u00e9sticos, robots e infraestructura urbana.
———————————————————-
Contacto: samcarbajalreportera@gmail.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ciudad de M\u00e9xico, M\u00e9xico.\u2014 24 de octubre de 2022\u2014 NVIDIA Omniverse crea gemelos digitales para la empresa de an\u00e1lisis de datos avanzados HEAVY.AI presentando soluciones para poner a los operadores en una posici\u00f3n m\u00e1s equitativa. Su producto inicial, HeavyRF, ofrece una herramienta de operaciones y planificaci\u00f3n de red de pr\u00f3xima generaci\u00f3n. \u201cConstruir redes 5G a nivel mundial costar\u00e1 billones de d\u00f3lares durante la […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-734","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/734","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=734"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/734\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":735,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/734\/revisions\/735"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=734"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=734"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=734"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}