T-Mobile US un Ericsson demonstrē AI pilnveidotu staru veidošanu 5G-Advanced tīklā

Attēls: Illustrative image · Wikimedia Commons · Public domain · Avots

T-Mobile US un Ericsson testē AI pārvaldītu staru veidošanu 5G-Advanced tīklā, sasniedzot līdz pat 50% pieaugumu uzlabotajā staru veidošanā un uzlabotu tīkla efektivitāti maksimālas slodzes laikā.

T-Mobile US sadarbībā ar Ericsson testē mākslīgā intelekta (AI) vadītu pieeju radio resursu sadalei savā 5G-Advanced tīklā, koncentrējoties uz staru veidošanas tehniku pilnveidošanu bezvadu datu plūsmas labākai pārvaldībai. Mēģinājums ietver uzraudzītu mācību AI modeli, kas ir apmācīts uz plaša T-Mobile tīkla datu apjoma un darbojas uz Ericsson RAN aprēķinu un pusvadītāju platformām. Šis modelis reāllaikā paredz pieaugošu pieprasījumu, ļaujot tīklam dinamiskā veidā pārvirzīt sounding reference signal (SRS) resursus — īsas ziņas no ierīcēm, kas ļauj tīklam precīzi izmērīt un virzīt starus starp šūnu un lietotāja ierīcēm.

Tradicionālā SRS resursu sadale bija stingra un balstīta uz noteikumiem, taču T-Mobile AI sistēma pielāgojas reāllaikā, optimizējot staru veidošanu atbilstoši pašreizējai datu plūsmai. Testi uz jaunuzstādītām bāzes stacijām Ņujorkā parādīja būtiskus veiktspējas uzlabojumus maksimālas slodzes periodos. Galvenie ieguvumi ietvēra aptuveni 50% pieaugumu uzlabotajā staru veidošanā, izmantojot pilnas joslas SRS, 16% uzlabošanos lejupielādes lietotāja caurlaidspējā, 12% pieaugumu spektrālajā efektivitātē un 10% palielinājumu kopējā lejupielādes datu apjomā.

Šie rezultāti balstās uz iepriekšējiem partneru sasniegumiem, kas maijā ziņoja par aptuveni 10% uzlabojumu spektrālajā efektivitātē, pateicoties AI-nativam plānotājam un uzlabotai saites adaptācijai dzīvas tīkla datu plūsmas apstākļos. T-Mobile galvenais tīkla birojs Ankur Kapoor uzsvēra, ka AI pieeja īpaši labi atbilst viņu 5G-Advanced tīklam, jo tas balstās uz Time Division Duplex (TDD) spektru, kas izmanto to pašu joslu gan augšupielādei, gan lejupielādei, un šajā jomā T-Mobile ir līderis, īpaši vidēja joslas frekvencēs.

Partneri uzsver, ka, mobilā datu plūsma turpinot pieaugt — lielā mērā to veicina video satura pieaugums un 5G adopcija ar vairāk nekā 3,1 miljardu abonementiem visā pasaulē — tīkliem jāattīstās, lai kļūtu arvien gudrākiem un adaptīvākiem. Ericsson Jaco du Plooy šos testus nosauca par nozīmīgu soli pretī pašoptimizējošiem tīkliem, kurus atbalsta uzlabota pusvadītāju tehnoloģija.

Skatoties nākotnē, Kapoor paredz, ka 6G tīkli prasīs vēl lielākas spējas reāllaikā uztvert, mācīties un reaģēt, lai atbalstītu jaunās lietojumprogrammas, piemēram, izkliedētu AI, robotiku un redzes mākslīgo intelektu, un T-Mobile paplašinātais valsts mēroga 5G-Advanced tīkls kalpos kā šādu tehnoloģiju izmēģinājuma vieta. Šis tests akcentē AI pieaugošo lomu tīklu resursu pārvaldības optimizēšanā un lietotāju pieredzes pilnveidošanā pastāvīgi pieaugošā mobilo datu pieprasījumā.