Mayores velocidades de conexión y una mejor cobertura gracias a 5G transformarán los servicios y aplicaciones de banda ancha móvil
11.09.2019 • 09:31hs • Conectividad
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La próxima frontera: ¿cómo evolucionará la conexión y velocidad a internet gracias al 5G?
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La Banda Ancha Móvil Mejorada (enhanced Mobile Broadband, eMBB) será muy posiblemente una de las primeras categorías de casos de uso que se pondrá en marcha con la 5G.
Junto con URLLC (Comunicaciones Ultra Confiables y de Baja Latencia) y MMIoT (Internet de las Cosas Masiva) conforman las tres clasificaciones principales de casos de uso para la nueva generación de tecnologías móviles.
En eMBB se agrupan aquellas aplicaciones y modelos de negocios cuyos requerimientos son principalmente tasas de transferencia de datos muy altas y una mejor cobertura de servicio, según se explica en una infografía de 5G Americas.
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La Banda Ancha Móvil Mejorada se caracteriza por brindar acceso de banda ancha a través de una amplia área de cobertura, siendo capaz de atender ubicaciones concurridas, áreas comerciales o de oficinas y también en sistemas de transporte público de alta velocidad.
En definitiva, busca proveer la máxima experiencia de usuario tanto en ambientes internos como externos, incluso en condiciones que presentan desafíos a la infraestructura de redes inalámbricas tradicionales.
Esto incluye, por ejemplo, pequeñas áreas con una elevada concurrencia de usuarios, como pueden ser estadios de fútbol, espectáculos musicales y otros eventos con gran cantidad de usuarios y dispositivos conectándose a las redes en simultáneo. O incluso sistemas de transporte que requieren enlaces de comunicación muy robustos, como los trenes de alta velocidad.
Algunas características innovadoras que traerá la Banda Ancha Móvil mejorada serán la capacidad de interacción entre múltiples usuarios, el uso de realidad aumentada y la capacidad de brindar reconocimiento de contexto, todas funciones que demandan una alta velocidad de conexión y disponibilidad de cobertura.
Por ejemplo, el reconocimiento de contexto (Context Recognition) transmite grandes cantidades de datos que involucran información sensorial, procesamiento de señales y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para ayudar a identificar el entorno en el que se encuentra el usuario.
De esta manera, los dispositivos serán capaces de conocer las circunstancias en las que se encuentran los usuarios —por ejemplo, conduciendo un automóvil, trabajando en su oficina, cenando o esperando el transporte de regreso a su hogar— y brindarles asistencia y opciones acorde a sus necesidades en tiempo y lugar.
