Fernando Murias, Presidente y CEO de Digital Global Systems (DGS) – Serie de Entrevistas

Fernando se unió a Digital Global Systems (DGS) en 2013 desde PriceWaterhouseCoopers, donde ocupó varios puestos de liderazgo en Estados Unidos y América Latina.

Fernando ha estado a la vanguardia de los modelos de inversión innovadores para empresas de tecnología de vanguardia; acuerdos de asociación novedosos que utilizan estructuras de CAPEX ligero; y visión estratégica del valor empresarial que aprovecha las nuevas tecnologías y constructos operativos. En sus roles, Fernando ha creado un valor empresarial significativo utilizando carteras de propiedad intelectual únicas y innovaciones emergentes en datos, análisis y inteligencia artificial.

DGS es una plataforma de software de próxima generación para despliegues inalámbricos que caracteriza el entorno de Frecuencia de Radio en múltiples dimensiones.

Con visibilidad en el borde de la red, los operadores de la red pueden desconflictar entornos de RF, optimizar la compartición de espectro y realizar completamente sus ambiciones de 5G.

¿Cómo utiliza la plataforma de conciencia de RF de DGS la inteligencia artificial para mejorar la gestión del espectro para los operadores de satélites?

En DGS, hemos desarrollado nuestra plataforma de conciencia de RF con un objetivo en mente: llevar inteligencia y adaptabilidad a la forma en que se gestiona el espectro, especialmente en el dominio de satélites en rápida evolución. Nuestra tecnología de inteligencia artificial permite a los operadores de satélites obtener una visión integral y en tiempo real del uso del espectro, detectar y mitigar la interferencia, y optimizar dinámicamente el rendimiento de la red. En un entorno espacial que se está volviendo cada vez más congestionado, especialmente con el aumento de los servicios directos a dispositivos, nuestra plataforma impulsada por inteligencia artificial garantiza que el espectro se utilice de manera eficiente, se minimice la interferencia y se maximice la confiabilidad del servicio.

¿Qué técnicas de inteligencia artificial específicas se utilizan en la conciencia de RF para analizar y mitigar la interferencia en entornos de espectro congestionados?

Utilizamos una combinación de técnicas de aprendizaje automático patentadas y modelos de inferencia autónoma para analizar el entorno de RF. Específicamente, utilizamos reconocimiento de patrones y modelos de inferencia autónoma de máquina a máquina para detectar firmas de interferencia, clasificar tipos de señales y hacer recomendaciones para ajustar dinámicamente los parámetros de la red, como la formación de haces, la asignación de frecuencia y los niveles de potencia. Esto permite a los operadores de satélites responder en tiempo real a la congestión y la interferencia, garantizando un rendimiento óptimo incluso en entornos de espectro congestionados.

¿Puede explicar cómo el reconocimiento de patrones impulsado por inteligencia artificial mejora la calidad de la señal y la confiabilidad de la red en las comunicaciones por satélite?

El reconocimiento de patrones es fundamental para mejorar las comunicaciones por satélite. Nuestra plataforma identifica eventos de interferencia recurrentes, patrones de degradación de la señal y otras anomalías en más de 50 características de la señal. Al aprender de estos patrones, nuestro sistema de inteligencia artificial puede optimizar proactivamente la red, ajustando parámetros antes de que surjan problemas de rendimiento. Esto no solo mejora la calidad de la señal, sino que también aumenta la confiabilidad y la disponibilidad de las comunicaciones, lo cual es fundamental para aplicaciones empresariales, de consumidor y, especialmente, militares.

¿Cómo optimiza la conciencia de RF impulsada por inteligencia artificial la eficiencia del procesamiento a bordo para reducir los requisitos de procesamiento para los enlaces de satélite a dispositivo (D2D)?

Nuestras técnicas patentadas de inteligencia artificial reducen la carga computacional necesaria para establecer y mantener enlaces D2D en un 25% a 40%. Logramos esto mediante la simplificación de los conjuntos de entrenamiento utilizados por nuestros modelos de inteligencia artificial y la aplicación de métodos de inferencia autónoma que minimizan la necesidad de procesamiento crudo a bordo del satélite. Esto resulta en un menor consumo de energía, una carga térmica reducida y una vida útil más larga del satélite, lo que hace que nuestra solución no solo sea más inteligente, sino también más sostenible para los servicios D2D basados en el espacio.

¿Cuál es el papel de la inferencia autónoma de máquina a máquina en la tecnología de inteligencia artificial de DGS para la gestión del espectro?

La inferencia autónoma de máquina a máquina es una piedra angular de nuestra tecnología. Con más de 100 patentes que cubren esta capacidad (de nuestras 320 patentes emitidas), hemos habilitado nuestra plataforma para operar sin supervisión humana constante. Puede interpretar el uso del espectro, detectar anomalías, predecir la interferencia y tomar decisiones en tiempo real para optimizar el rendimiento. Este tipo de autonomía inteligente es esencial para las redes de satélites del futuro, que deben adaptarse rápidamente y operar de manera confiable en condiciones muy dinámicas.

Con el creciente congestionamiento en la órbita terrestre baja (LEO), ¿cómo garantiza la conciencia de RF una comunicación por satélite ininterrumpida y escalable?

LEO se está convirtiendo en un entorno muy activo, con miles de satélites y millones de usuarios. Nuestra plataforma de conciencia de RF ayuda a los operadores de satélites a prosperar en este entorno al proporcionar un monitoreo de RF continuo, mitigación de interferencia y optimización dinámica del espectro. Al ajustar los parámetros de la señal en tiempo real y brindar una conciencia granular de las condiciones del espectro, permitimos a los operadores escalar sus servicios sin comprometer la calidad ni la confiabilidad. En resumen, les ayudamos a navegar el congestionamiento y convertirlo en oportunidad.

¿Cómo mejora el análisis de espectro impulsado por inteligencia artificial la conciencia situacional y las comunicaciones para aplicaciones militares?

En entornos de defensa, la confiabilidad de las comunicaciones puede ser cuestión de vida o muerte. Nuestro análisis de espectro impulsado por inteligencia artificial permite a los operadores militares mantener la conciencia situacional incluso en entornos contestados o degradados. Al analizar continuamente el espectro electromagnético y detectar la interferencia, incluidos los intentos potenciales de interferencia, nuestra plataforma proporciona inteligencia accionable que mejora tanto la resistencia como la ventaja táctica. La capacidad de detectar, clasificar y mitigar amenazas en tiempo real es un juego cambiable para las operaciones militares modernas.

¿Qué avances futuros prevé DGS en la gestión autónoma de redes de satélites a medida que la inteligencia artificial se vuelve más integral para las operaciones de satélites?

Predecimos un futuro en el que las redes de satélites operen con una intervención humana mínima. Eso significa no solo optimizar el rendimiento y mitigar la interferencia de manera autónoma, sino también provisionar servicios de manera autónoma, adaptarse a los cambios regulatorios y incluso orquestar la transferencia de satélite a tierra en tiempo real. Nuestra tecnología establece la base para estos avances, permitiendo redes de satélites inteligentes, adaptables y seguras que se escalen con la demanda y operen de manera eficiente en múltiples dominios.

¿Cómo apoya la conciencia de RF impulsada por inteligencia artificial la integración de satélites LEO con redes terrestres 5G?

La integración sin problemas entre satélites y redes terrestres 5G es esencial para extender la cobertura y lograr una conectividad global real. Nuestra plataforma de conciencia de RF garantiza que los sistemas de satélites puedan coexistir con las redes terrestres al gestionar dinámicamente el espectro, identificar y mitigar la interferencia entre redes, y optimizar las características de la señal para entornos híbridos. Esto es especialmente crítico en áreas urbanas y de alto tráfico, donde el uso del espectro es denso y muy variable.

¿De qué manera puede ayudar la gestión de espectro de RF impulsada por inteligencia artificial a abordar la escasez de espectro en el mercado de comunicaciones por satélite en expansión?

El espectro es un recurso finito, y su uso eficiente es uno de los mayores desafíos que enfrenta nuestra industria. Nuestra plataforma impulsada por inteligencia artificial aborda esto al permitir la compartición dinámica del espectro, la optimización en tiempo real y la mitigación inteligente de la interferencia. Estas capacidades permiten a los operadores extraer el máximo valor del espectro disponible, apoyando a más usuarios, más dispositivos y más servicios sin necesidad de ancho de banda adicional. A medida que el mercado continúa creciendo, este tipo de gestión inteligente será clave para desbloquear nueva capacidad y sostener el crecimiento a largo plazo.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información pueden visitar Digital Global Systems.