Resumen

Presentamos un marco innovador para la predicción proactiva de abandono de servicio en entornos de slicing 5G, basado en aprendizaje federado multimodal. El sistema integra métricas de rendimiento de red, patrones de uso de aplicaciones y datos de comportamiento de usuario distribuidos en puntos de presencia PoP, preservando la privacidad y superando los silos de datos. Mediante un ensamblado dinámico de modelos locales basados en redes neuronales recurrentes con LSTM y un mecanismo de ponderación Shapley AHP, se consigue una mayor precisión predictiva frente a enfoques centralizados. La detección en tiempo real permite intervenciones proactivas y asignación óptima de recursos, reduciendo el abandono y mejorando la eficiencia de la red.

Introducción

El slicing 5G permite asignaciones dinámicas de recursos adaptadas a requisitos de servicio concretos, pero esa dinamización complica la detección temprana de clientes con riesgo de abandono de servicio cuando la calidad percibida disminuye. Los datos relevantes residen en PoP geográficamente dispersos y suelen estar sujetos a regulaciones de privacidad y restricciones comerciales. Proponemos una solución basada en aprendizaje federado multimodal que preserva la privacidad y aprovecha múltiples fuentes de información para mejorar la predicción de abandono.

Fundamentos teóricos

El aprendizaje federado permite entrenar modelos sin compartir datos crudos entre PoP. La extensión multimodal incorpora: datos de rendimiento de red NPD como latencia, jitter y pérdida de paquetes; patrones de uso de aplicaciones AUP como volumen de datos y duración de sesiones; y datos de comportamiento UBD como frecuencia de conexión, tipo de dispositivo y plan de suscripción. Cada PoP fusiona modalidades mediante vectores de características F_i = [W_NPD * NPD_i, W_AUP * AUP_i, W_UBD * UBD_i] donde las W se calculan dinámicamente con un enfoque Shapley-AHP que combina teoría de juegos y análisis multicriterio para asignar importancia a cada modalidad.

Arquitectura y modelos

Cada PoP entrena localmente una red neuronal recurrente con capas LSTM para series temporales y una red más ligera para datos conductuales. Un servidor central coordina la agregación de actualizaciones de modelo sin recibir datos privados. La fusión multimodal y el ensamblado ponderado de modelos locales permiten un balance entre personalización local y conocimiento global.

Metodología

El sistema incluye módulos de ingestión y normalización, descomposición semántica y estructural con transformadores para extraer características relevantes de logs, una tubería de evaluación con comprobación de consistencia lógica, sandbox de verificación de fórmulas, análisis de novedad, previsión de impacto y bucles de autoevaluación meta que ajustan pesos de forma recursiva. Además incorpora un bucle humano IA híbrido para validar casos atípicos mediante aprendizaje activo y refuerzo.

Diseño experimental

Se evaluó el sistema con datos históricos anónimos de 12 meses procedentes de 100 PoP de un operador europeo. División de datos: entrenamiento 70%, validación 15% y prueba 15%. Se comparó con regresión logística y un modelo profundo centralizado. Nuestra solución MMFL alcanzó un AUC de 0.87 frente a 0.75 para regresión logística y 0.82 para el modelo centralizado. Mejora también en Precision@5 y Recall@5, mostrando ventaja práctica para identificar los clientes de mayor riesgo.

Hipercalificación y explicabilidad

Se introdujo una métrica de confianza denominada HyperScore que combina la calidad global del modelo con transformaciones no lineales para ofrecer una puntuación de fiabilidad por cada predicción. Complementamos esto con explicaciones tipo Shapley para entender la contribución de cada modalidad y mejorar la interpretabilidad operativa, facilitando decisiones de intervención en tiempo real.

Escalabilidad y hoja de ruta comercial

En fase piloto a corto plazo se integrará con sistemas OSS/BSS y despliegues limitados de PoP. A medio plazo está prevista la extensión a toda la huella de red y la integración con herramientas de automatización para intervención proactiva. A largo plazo se planea compatibilidad con tecnologías NR emergentes y plataformas de optimización basadas en IA, ofreciendo un servicio comercializable a operadores móviles y proveedores de servicios cloud.

Aplicaciones prácticas y servicios Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, aplicamos estos avances para crear soluciones personalizadas que integran inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Nuestro equipo desarrolla software a medida y aplicaciones a medida que combinan modelos federados con pipelines robustos de ingestión y monitorización. También ofrecemos consultoría en inteligencia artificial para empresas, agentes IA y despliegues de Power BI, así como servicios de ciberseguridad y pentesting, integración con plataformas AWS y Azure, y soluciones de inteligencia de negocio para mejorar la retención de clientes y la eficiencia operativa.

Conclusión

El aprendizaje federado multimodal es una vía prometedora para predecir abandono de servicio en entornos MANO 5G, al combinar privacidad con una visión holística del cliente. La integración de modelos locales con ponderaciones Shapley-AHP y mecanismos de explicabilidad permite intervenciones proactivas que reducen la pérdida de clientes y optimizan recursos. Q2BSTUDIO puede acompañar a operadores y empresas en la implementación de estas soluciones, ofreciendo desarrollo de software a medida, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio, agentes IA, power bi, y estrategias robustas de ciberseguridad para un despliegue seguro y escalable.

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