Reestructuración de la distribución de medios en directo con la red 5G privada de Verizon con IA empresarial

Las emisoras de hoy en día se enfrentan a una serie de desafíos que afectan la eficiencia, aumentan los costes y repercuten en la calidad de las producciones en directo.

Los sistemas inalámbricos tradicionales suelen tener dificultades en entornos concurridos, como eventos en directo, donde la congestión de radiofrecuencia provoca caídas de señal y una mala calidad de vídeo. Esto afecta no solo a las señales de las cámaras, sino también a los monitores inalámbricos, los controles de iluminación y las comunicaciones del equipo. Las conexiones inalámbricas de larga distancia entre los equipos y los dispositivos también se ven limitadas por una infraestructura obsoleta.

Las producciones en directo ahora dependen de docenas, o incluso cientos, de transmisiones de cámara. El procesamiento de todo ese vídeo requiere una infraestructura costosa en el sitio, como camiones de producción con muchos servidores. Las soluciones inalámbricas y periféricas existentes no pueden escalarse fácilmente y a menudo no alcanzan el ancho de banda, mientras que las configuraciones con cable limitan la movilidad y la colocación de las cámaras. Los equipos de producción también se enfrentan al desafío creativo de monitorear múltiples fuentes en tiempo real para elegir las mejores tomas

Las plataformas en la nube ofrecen escalabilidad, pero tienen problemas con dos problemas importantes en la producción en directo: la latencia y la seguridad. La transmisión de datos en tiempo real desde y hacia entornos de nube remotos puede introducir retrasos y problemas de seguridad, especialmente para flujos de trabajo basados en IP como SMPTE ST 2110. La implementación de herramientas de computación intensiva como la IA en una ubicación determinada a menudo requiere conexiones complejas y costosas con centros de datos remotos.

A medida que crece la demanda de producción remota, herramientas de IA y flujos de trabajo flexibles de IP, está claro que los sistemas tradicionales no pueden seguir el ritmo. Las emisoras necesitan una solución más rápida, inteligente y fiable, diseñada para el futuro.

Para hacer frente a los desafíos de la radiodifusión moderna, Verizon ha desarrollado la red privada 5G con IA empresarial, una solución portátil y en el sitio diseñada específicamente para el sector de los medios de comunicación y el entretenimiento. Aporta la potencia de la computación de nivel de centro de datos y la conectividad celular privada directamente a los entornos de producción.

Hay dos componentes principales que impulsan la solución: 

La base es una red móvil privada dedicada, que ofrece una conectividad inalámbrica rápida, fiable y segura. Con los procesadores RAN Compute de Ericsson, utiliza una combinación de radios de onda milimétrica, de banda C y CBRS para admitir comunicaciones inalámbricas de alto rendimiento. La red es independiente del proveedor y configurable, con la capacidad de ajustar las velocidades de enlace ascendente/descendente para adaptarse a las necesidades de producción, ideal para vídeo en tiempo real, monitores, iluminación y comunicaciones.

En el lado de la computación, el módulo de IA de Verizon aporta potencia de procesamiento avanzada al perímetro. Basado en NVIDIA Holoscan para medios, permite la inferencia de IA en tiempo real para vídeo y audio y admite flujos de trabajo de varios proveedores mediante la orquestación de contenedores. La plataforma está totalmente basada en IP y cumple con los estándares de transmisión como SMPTE ST 2110, e incluye temporización (PTP), control (NMOS) y herramientas NVIDIA AI Enterprise como los microservicios NIM™. Se ejecuta en infraestructura sin sistema operativo que aprovecha las GPU NVIDIA L40S para ofrecer un alto rendimiento en computación, redes y almacenamiento.

Juntos, estos componentes permiten a las emisoras gestionar y procesar grandes volúmenes de transmisiones de cámaras directamente en la ubicación, sin depender de la nube. Esto reduce significativamente la latencia y simplifica las configuraciones al reducir el equipo voluminoso y las dependencias externas.

Además de mejorar la fiabilidad y la eficiencia inalámbrica, el sistema admite la formación in situ y la implementación de modelos de IA personalizados, incluidos: modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) y modelos de lenguaje de visión (VLM) para la automatización inteligente, al tiempo que se mantiene la seguridad de los datos confidenciales y se reducen los costes de implementación.

La configuración de la red 5G privada portátil de Verizon con IA empresarial comienza con estudio del emplazamiento para evaluar las condiciones de la red. Una ventaja importante es el uso del espectro con licencia de Verizon, que aumenta la capacidad inalámbrica y permite ajustar el enlace ascendente y descendente en función de las necesidades de producción.

Dado que la configuración está controlada por el entorno y definida por software, ofrece mayor fiabilidad y flexibilidad que los sistemas tradicionales, al tiempo que reduce el hardware y la complejidad in situ. Soporta fácilmente flujos de trabajo escalables e integrados con IA con menos recursos físicos.

La implementación suele ser más rápida que la infraestructura tradicional, lo que la hace ideal para producciones de gran volumen o remotas con una configuración mínima existente. En resumen, ofrece conectividad, potencia de computación y control de aplicaciones, dondequiera que se lleve a cabo la producción.

Construida para el futuro, la plataforma de Verizon puede expandirse fácilmente para admitir formatos emergentes como realidad extendida (XR) y vídeo volumétrico, gracias a su infraestructura acelerada por GPU y con tecnología de vanguardia. Esto abre nuevas posibilidades no solo en los medios de comunicación, sino también en sectores como la sanidad, los eventos en directo y la fabricación, donde el procesamiento de vídeo de alta velocidad y la IA en tiempo real son cada vez más importantes.

A medida que la 5G y la IA continúan evolucionando, el sistema podría aprovechar las capacidades de red autónoma, ajustando automáticamente los recursos de computación y ancho de banda para adaptarse a las necesidades de producción. Esto impulsaría una mayor eficiencia y control. Con el tiempo, la solución también puede cambiar la forma y el lugar en que se crea el contenido, lo que permitiría producciones totalmente remotas e híbridas, reduciría la necesidad de instalaciones centralizadas y ampliaría el acceso a talentos y recursos a nivel mundial.