eMBB revolucionará a banda larga móvel

Mais velocidade de conexão e uma melhor cobertura graças a 5G irão transformar os serviços e aplicações de banda larga móvel, oferecendo aos usuários uma elevada qualidade de serviços e funções completamente inovadoras como realidade aumentada, reconhecimento de contexto e interação entre múltiplos usuários.
A Banda Larga Móvel Melhorada (enhanced Mobile Broadband, eMBB) provavelmente será uma das primeiras categorias de casos de uso lançado em conjunto com a 5G. Junto com a URLLC (Comunicações Ultra Confiáveis e de Baixa Latência) e MMIoT (Internet das Coisas Massiva) compõem as três classificações principais de casos de uso para a nova geração de tecnologias móveis. No eMBB se agrupam aquelas aplicações e modelos de negócios cujos requerimentos são principalmente taxas de transferência de dados muito altas e uma melhor cobertura de serviço, segundo explicado na infografia da 5G Americas.

A Banda Larga Móvel Melhorada caracteriza-se por oferecer acesso de banda larga através de uma ampla área de cobertura, sendo capaz de atender localizações concorridas, áreas comerciais ou de escritórios e também em sistemas de transporte público de alta velocidade.

Definitivamente, busca prover a máxima experiência de usuário em ambientes internos como externos, incluindo condições que apresentam desafios para a infraestrutura de redes sem fio tradicionais. Isto inclui, por exemplo, pequenas áreas como uma elevada concorrência de usuários, como acontece em estádios de futebol, espetáculos musicais e outros eventos com grande quantidade de usuários e dispositivos conectando-se às redes de forma simultânea. Ou incluindo sistemas de transporte que requerem links de comunicações muito robustos, como os trens de alta velocidade.

Algumas características inovadoras que trará a Banda Larga Móvel melhorada são a capacidade de interação entre múltiplos usuários, o uso da realidade aumentada e a capacidade de oferecer reconhecimento de contexto, todas funções que demandam uma alta velocidade de conexão e disponibilidade de cobertura. Por exemplo, o reconhecimento de contexto (Context Recognition) que transmite grandes quantidades de dados que envolvem informação sensorial, processamento de sinais e algoritmos de aprendizagem automático (Machine Learning) para ajudar a identificar o ambiente em que se encontra o usuário.

Desta forma, os dispositivos serão capazes de reconhecer circunstancias nas quais se encontram os usuários, por exemplo, conduzindo um automóvel, trabalhando em seu escritório, jantando ou esperando pelo transporte para retorno à sua casa, e oferecer-lhes assistência e opções conforme suas necessidades de tempo e lugar.