Modelo de predicción de demanda de espectro para servicios basados en tecnologías del Internet de las Cosas (IoT) en Colombia

El volumen de datos generados actualmente por aplicaciones del IoT es relativamente pequeño comparado con el del amplio mercado de datos móviles que según [2 está entre 20 y 65 petabytes por año, lo que significa el 1% del total del tráfico de datos generados son sobre tecnologías celulares. Sin embargo, se estima que el número de conexiones de dispositivos IoT excederá la cifra de mil millones por día. Aunque la mayoría de aplicaciones del IoT continúen basando su conectividad de corto alcance en las bandas ISM (Industrial, Scientific, Medical) y de largo alcance en las redes celulares existentes (2G, 3G y 4G) [3, ésta forma de conectividad según la proyección de crecimiento del número de dispositivos IoT conectados representará un problema de congestión en diferentes bandas del espectro radioeléctrico, todo debido a que estas redes no fueron inicialmente concebidas para este tipo de dispositivos en donde se debe soportar miles de millones de comunicaciones de apenas unos pocos Kbytes, cada una con una duración de alrededor de un segundo. Este tipo de redes con conectividades inalámbricas a gran escala pueden llegar a exceder la capacidad del canal, haciendo necesario el uso de más recursos y por ende requiriendo mayor ocupación de las bandas del espectro radioeléctrico. Por otro lado las LPWAN son redes optimizadas para transmitir bajas tasas de datos con un alto volumen de comunicaciones, las cuales permiten tener una alternativa de comunicaciones de largo alcance para dispositivos IoT. Aunque en Colombia estas tecnologías no han incursionado del todo con apenas unos pilotos en las principales ciudades del país, sin duda son vías habilitadoras que impulsan aún más el crecimiento de servicios de IoT en bandas no licenciadas. La planeación de las bandas requeridas para el despliegue de servicios de IoT representa así un desafío debido a que actualmente en Colombia no se cuentan con modelos de predicción de demanda de espectro que consideren las tendencias de crecimiento de tecnologías del Internet de las Cosas (IoT). Para justificar por qué es necesario generar un modelo que permita la estimación de demanda de espectro para aplicaciones del IoT en Colombia, es importante en primer lugar poner en consideración el por qué este tipo de tecnologías impactarán de forma masiva nuestra sociedad. Aunque el Internet de las cosas tiene un vasto número de definiciones dependiendo desde que perspectiva se mire, los análisis hechos por diferentes empresas y consultoras en tecnología han permitido identificar los segmentos de mercado y rastrear su crecimiento a lo largo del tiempo, permitiendo hacer proyecciones del número de dispositivos conectados basados en este nuevo paradigma. Hace algunos años las proyecciones del mercado estimaban que el número de dispositivos conectados en el mundo llegaría a ser 100 mil millones. Hoy en día la mayoría de predicciones apuntan a que serán entre 20 y 30 mil millones. La Tabla I resume las proyecciones y tendencias del número de dispositivos IoT conectados según estudios hechos dados por diferentes compañías y consultoras de tecnología. Las proyecciones de crecimiento de dispositivos de IoT permiten Justificar indirectamente por qué este tipo de tecnologías tendrán un impacto potencial en la ocupación espectro radioeléctrico, especialmente los dispositivos conectados inalámbricamente. Por otro lado, los modelos actuales de predicción de demanda de espectro se han aplicado para servicios celulares, de acceso inalámbrico fijo (FWA), de Broadcasting, Satelital o de microondas. Sin embargo no se reportan modelos de predicción de demanda de espectro que se apliquen a servicios basados en tecnologías del Internet de las Cosas. En Colombia, aunque los servicios y productos de IoT no han incursionado masivamente, se espera que en los próximos años esta situación cambie, aumentando el número de dispositivos que conectaran de forma inteligente nuestros objetos. Así en materia de planeación de espectro es importante generar un modelo que permita predecir la demanda para tomar medidas que se ajusten a las necesidades futuras para su despliegue exitoso.