Qualcomm: “Estamos abriendo la puerta del 5G”

Parece que fue ayer cuando hablábamos de los primeros smartphones dotados de conectividad 4G, pero ya estamos a las puertas de hacer lo propio con la siguiente generación de comunicaciones móviles. 5G está ya a punto de ser una realidad gracias, por un lado, a que la asociación 3GPP definió la especificación standalone definitiva hace algunos meses y, por otro, a que fabricantes de infraestructura de red, operadores y fabricantes de dispositivos móviles, están en condiciones de comercializar sus primeras soluciones y productos más allá del tradicional “prototipado”.

A diferencia del 4G, el 5G irá mucho más allá de la conexión entre personas para proporcionar conectividad a todo lo que nos rodea, tal y como nos contaba Eloy Fustero, responsable de desarrollo de negocio de Qualcomm en España. Obviamente, el mercado de consumo será muy importante para el despliegue de esta quinta generación, pero lo cierto es que todo el ecosistema tiene puesta la carne en el asador para proporcionar soluciones que den respuesta a las crecientes necesidades en áreas como el internet de las cosas, los coches conectados y un largo etcétera de casos de uso.

Se trata de necesidades muy distintas que varían notablemente en función de tres factores: velocidad de transmisión, latencia y distancia entre los puntos a conectar de forma inalámbrica. Y todo parece indicar que 5G, a medida que se vaya desplegando en las distintas frecuencias de radio, será capaz de responder a todas ellas.

En el caso de los usuarios, una mejora en la velocidad tendrá cierta relevancia, pero también la latencia será importante en escenarios como el de videojuegos. En otros segmentos como el de los coches conectados, la latencia será el parámetro más crítico: una reducción en el tiempo de respuesta evitará accidentes. En el lado contrario, conexiones que no requieren una latencia reducida y tampoco una gran velocidad a la hora de emitir datos, pero sí que puedan hacerlo sin consumir demasiada energía al depender una batería de capacidad limitada.

Todos estos escenarios están previstos con el despliegue de las redes 5G, capaces do optimizar mucho más la banda de radio usada. “Inicialmente ya está lista la banda de los 3,5 GHz, pero el gran salto se dará con la banda milimétrica, que aún no ha salido a concurso para que los operadores puedan hacerse con su parte del espectro”, declaraba Fustero.

El responsable de desarrollo de negocio de Qualcomm en España marcaba una hoja de ruta para la adopción de la tecnología 5G: “Primero la veremos en smartphones de gama alta (con Snapdragon de la serie 800) y routers junto con los primeros despliegues de estaciones base e infraestructura de comunicaciones. En una segunda etapa se cubrirá el segmento de la automoción. Por último, asistiremos a un gran despliegue del 5G en todo lo relacionado con la Industria 4.0, la Salud, las Ciudades Inteligentes y el internet de las cosas en general”.

La inteligencia artificial se mueve a los dispositivos

Al ser preguntado por el que escribe, Fustero explicaba que Qualcomm lleva años trabajando en incorporar más capacidades de inteligencia artificial en sus desarrollos. No solamente en chipsets para smartphones, sino también en los diseñados para otros dispositivos. “Los algoritmos de inteligencia artificial se está ejecutando cada vez más cerca de las personas para ayudarles en su día a día”, explicaba. La apuesta de la compañía pasa por una fuerte inversión en I+D desde la división Qualcomm Research, todo ello combinado con el apoyo al ecosistema de desarrolladores para hacerle más fácil la tarea de crear apps que hagan uso de estos algoritmos de inteligencia artificial disponibles como instrucciones que se ejecutan en los chips móviles y no en la nube, a nivel de servidor.

Es aquí donde entra en juego el denominado Snapdragon Neural Processing Engine SDK, un kit de desarrollo de software que puede atacar directamente tanto al procesador Krio como a los gráficos Adreno o al chip Hexagon DSP, diseñado para la ejecución de instrucciones heterogéneas (su acercamiento a las redes neuronales). Este SDK soporta los modelos más extendidos como TensorFlow y Caffe/Caffe2, así como los que deseen definir los propios desarrolladores.

Y, como es habitual en este tipo de kits, incorpora todo tipo de herramientas, código fuente de ejemplo, manuales y APIs para facilitar la integración de estos desarrollos en las apps que cree el ecosistema.