La tecnología 5G podría influir en la predicción meteorológica

Según un estudio, la tecnología 5G incide en los sistemas de monitorización meteorológica. Asimismo, también se advierte de un crecimiento del consumo eléctrico y de emisiones contaminantes.

La nueva generación promete conexiones más eficientes, con capacidad de transferencia de datos 10 veces superior a las del 4G. La tecnología 5G supone una mejora no sólo a nivel de uso personal sino que su aplicación será aplicable en otros campos: robótica, ciudades inteligentes, internet de las cosas, operaciones remotas, conducción autónoma, etc.

No obstante, y de acuerdo con una investigación publicada en Nature, la implementación de la tecnología 5G trae consigo consecuencias colaterales negativas. Según datos del estudio, las interferencias causadas por los dispositivos con esta tecnología afectan a los satélites que miden la concentración de vapor en la atmósfera, clave imprescindible para las predicciones meteorológicas. Los medidores de vapor causarán interferencias provocadas por la tecnología 5G de modo que afectará a la elaboración de pronósticos meteorológicos fiables.

Asimismo, Ramón Rodríguez, el director asociado de Sostenibilidad y Energía en Arup España apunta que con la tecnología 5G “descargar una serie equivale al consumo de una antigua bombilla de 60 vatios encendida durante 20 horas”. Este es uno de los efectos colaterales de la nueva telefonía previstos ya que se prevé un aumento de las emisiones contaminantes debido al aumento del uso de las redes.

No obstante, Ramón Rodríguez insiste en que existen mecanismos para hacer frente a los nuevos retos de la telefonía y sus potenciales efectos adversos para el medioambiente. El directivo afirma que existen recursos para mejorar la eficiencia de los centros de datos lo que, además, favorecerá el retorno de la inversión: “Se puede conseguir un ahorro de entre un 28% y un 32% en el consumo por gigabyte y el correspondiente en emisiones contaminantes”, afirma.

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Fuente: El 5G amenaza la predicción del tiempo

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