Big Data para mejorar la calidad de la red de telefonía móvil

PROYECTO
30/10/2019
ITI junto a la empresa Arca. participan en el proyecto SILEX para la detección de anomalías en la monitorización en tiempo real de la red de acceso radio móvil.

Ir al trabajo, volver de la facultad, llevar y recoger a los hijos de las actividades extraescolares, trasladarte de residencia el fin de semana y por supuesto, viajar en vacaciones ¿Cuántos desplazamientos realizamos en nuestro día a día? Una acción tan cotidiana como ir de un punto, a otro, entraña, sin embargo, un servicio cada vez más demandado: la hiperconectividad.

Según el INE, el primer trimestre de 2019 se registró en España un incremento 2,8% en el número de desplazamientos, siguiendo una tendencia creciente desde 2016. Ante este el aumento de los desplazamientos, especialmente en los periodos estivales, y de la necesidad de estar conectados todo el tiempo, disponer de calidad de servicio de nuestro operador de telecomunicaciones marcará la diferencia.

En este contexto, es vital la creación de nuevas herramientas que permitan la optimización de las infraestructuras de acceso a la red, sea cual sea el lugar en el que se encuentre el usuario. Conseguirlo no sólo permitirá ofrecer servicios más competitivos, sino que llegará a tener impacto en toda la cadena de valor de las telecomunicaciones.

Con esta premisa, el centro tecnológico ITI junto a la empresa de telecomunicaciones, Arca. se han unido en torno al proyecto SILEX para la investigación de técnicas de Inteligencia Artificial y tecnologías Big Data para la mejora del servicio de telefonía móvil.

Así, a través de la captura y procesamiento de información geoespacial del acceso a la red y del estado de las antenas de telefonía, se obtendrán indicadores en tiempo real de calidad del servicio. Los datos analizados en el proyecto contemplan el territorio nacional, diferentes tecnologías de redes de móviles y fabricantes de antenas.

De esta forma, será posible aplicar qué variables influyen en el servicio, detectar precozmente cualquier anomalía y reaccionar rápidamente ante cualquier factor que indique un problema en el servicio.

En definitiva, estas tecnologías permitirán desarrollar SILEX como herramienta de apoyo a la toma de decisiones, permitiendo maximizar el potencial de la infraestructura de acceso a la red sabiendo en todo momento lo que está pasando y dónde.

 

Tratamiento masivo de información geoespacial

Hasta la fecha se han utilizado diferentes tecnologías para el tratamiento de información geoespacial, como por ejemplo postGIS, pero pocas de ellas son capaces de procesar de grandes volúmenes de información a gran velocidad.

En los últimos años se han desarrollado nuevas herramientas en el contexto de Big Data, para procesar grandes volúmenes de datos beneficiándose de la computación distribuida, como Hadoop Map Reduce y Spark, pero carecían de algunas funcionalidades para el cómputo distribuido de información geoespacial que facilitaran el desarrollo de aplicaciones que explotaran este tipo de datos complejo.

En este proyecto se han investigado y desarrollado tecnologías especializadas en el tratamiento masivo de este tipo de información, consiguiendo procesar en pocos minutos millones de eventos de acceso a la red desde las carreteras españolas.

El resultado permitirá medir y mejorar la calidad de acceso al servicio en tramos de carreteras en casi tiempo real, suponiendo un avance significativo hasta la fecha ya que en la actualidad la información es recogida y procesada en intervalos de tiempo del orden de meses.

De esta forma, será posible aplicar qué variables influyen en el servicio, detectar precozmente cualquier anomalía y reaccionar rápidamente ante cualquier factor que indique un problema en el servicio.

En definitiva, estas tecnologías permitirán desarrollar SILEX como herramienta de apoyo a la toma de decisiones, permitiendo maximizar el potencial de la infraestructura de acceso a la red sabiendo en todo momento qué está pasando y dónde.

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