Caso de estudio

TM Forum Catalyst C23.0.472: AI-powered cooperation for efficient networks

Operadores con cobertura radio solapada acuerdan quién da servicio en una zona en horas de baja demanda; MEF.DEV participó y aportó la capa de integración alineada con ODA.

Línea de solución Agentes de AI multiproveedor bajo su control

La tarea

Las redes de acceso radio de varios operadores suelen cubrir las mismas zonas. El Catalyst se propuso que los operadores acordaran, en horas de baja demanda, cuál de ellos da servicio en una zona, y que después reconfiguraran todas sus redes según esa decisión —de forma automática y sin interrumpir otras operaciones de negocio— para reducir el consumo de energía.

Roles

Un equipo del Catalyst con operadores como impulsores del proyecto y proveedores que aportaron los componentes de OSS e AI, el algoritmo de decisión de cobertura y la capa de integración. MEF.DEV se encargó de la capa de integración.

Pasos del bucle cerrado

  1. Los operadores firman un acuerdo de cooperación para compartir la responsabilidad de cobertura en zonas acordadas durante los periodos de baja demanda.
  2. Un algoritmo de decisión reparte la responsabilidad de cobertura entre los operadores.
  3. Los intents para la red se traducen en operaciones: los elementos radio se apagan o encienden, y el núcleo de red y la conectividad se adaptan a la nueva topología.
  4. La gestión del rendimiento informa de la demanda y del consumo de energía, lo que alimenta la siguiente decisión.

La contribución de MEF.DEV

El componente Enterprise Integration y una Process Flow Management API alineada con TM Forum Open Digital Architecture, que combina los sistemas de los participantes. Construido sobre MEF.DEV con BPMN low-code: interfaces de gestión, lógica adicional del bucle de control y transformaciones entre APIs estándar y no estándar.

Estándares

TM Forum Open Digital Architecture; integración orientada a eventos entre componentes de la arquitectura.

Fuentes: TM Forum Catalyst C23.0.472 — AI-powered cooperation for efficient networks (2023)

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