El proyecto «Internet para Todos» de Telefónica utiliza Big Data, Machine Learning e inteligencia artificial con el fin de conectar a 100 millones de habitantes de América Latina que carecen de servicios confiables.
Los tres pasos en este proceso son: localizar e identificar a los desconectados, optimizar las redes de transporte y optimizar las operaciones de red.
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«Creo que el tipo de enfoque impulsado por datos para la resolución de problemas complejos demostrado en este proyecto es la clave para la sostenibilidad de los operadores de red en el futuro», escribió Patrick López, vicepresidente de operaciones de red de Telefónica, en una publicación de LinkedIn. «No es solo un problema rural, es necesario aumentar la eficiencia y optimizar el despliegue y las operaciones para seguir reduciendo los costos».
El proyecto sugiere que la herramienta moderna más sofisticada puede ser un facilitador importante para proporcionar servicios básicos a poblaciones aisladas. La estrategia para conectar a estas personas -que están desconectadas por razones geográficas, de densidad de población y / o socioeconómicas- es a través de reducciones de costos sistemáticas, optimización de inversiones y despliegues dirigidos, según el artículo.
El primer paso es simplemente determinar el tamaño de esta población. Los datos eran viejos y escasos y la población era móvil. El programa utiliza imágenes satelitales de alta definición a escala nacional y modelos de redes neuronales. Los algoritmos visuales de aprendizaje automático entrenados por datos censales permiten que el sistema cuente literalmente cada casa y asentamiento. Esa información se combina con datos regulatorios, sesiones de datos geolocalizados y mapas de despliegue de Telefónica.
Los resultados fueron impresionantes: se identificó al 95% de la población objetivo con menos del 3% de falsos positivos y menos de 240 metros de desviación en las ubicaciones de las antenas. En otras palabras, una impresionante variedad de herramientas y métodos proporcionó una imagen muy precisa de la distribución de la población.
El siguiente paso fue el trabajo crucial y costoso de acumular datos de redes de transporte. Este proceso agregó datos de carreteras e infraestructura de fuentes públicas al modelo. Se generaron gráficos que mostraron grupos de asentamientos. El análisis de gráficos identificó rutas de transporte optimizadas por densidad.
Las eficiencias operacionales y la minimización del tiempo de inactividad son clave, especialmente cuando un viaje para arreglar algo puede llevar días. Esto hace que la capacidad de detectar y realizar un mantenimiento preventivo sea vital. También hace que sea importante crear rutas de determinación que sean lo más eficientes posible. El modelo incluía análisis de fallas históricas y métricas de red. El resultado fue un modelo que automatiza la supervisión del estado de la red. Se predijeron posibles fallas y se optimizaron las rutas de mantenimiento.
Diferentes proveedores de servicios, operadores y otras organizaciones están profundamente involucrados en el impulso de encontrar y atender a estas poblaciones remotas en países como Perú. Puedes encontrar unas diapositivas del proyecto aquí.
Una idea en el aire, literal y figurativamente, es el Proyecto Loon. La filial Alphabet utiliza globos en lo alto de la estratosfera para proporcionar una amplia cobertura a la tierra. El proyecto Loon, que ganó su nombre porque incluso Google pensó que la idea era un poco extraña, se utilizó para proporcionar conectividad a Puerto Rico después del huracán María. Telefónica se asoció con El Project Loon para brindar cobertura a raíz de las inundaciones en mayo de 2017.
Referencias:
- https://www.fiercetelecom.com/telecom/telefonica-s-internet-for-all-project-uses-modern-tools-to-find-and-connect-latin-americans
- https://www.telefonica.com/en/web/press-office/-/telefonica-and-project-loon-collaborate-to-provide-emergency-mobile-connectivity-to-flooded-areas-of-peru
