T-Mobile US i Ericsson prezentują formowanie wiązki wspomagane AI w sieci 5G-Advanced

Image: Illustrative image · Wikimedia Commons · Public domain · Source

T-Mobile US i Ericsson testują zarządzanie formowaniem wiązki za pomocą AI w sieci 5G-Advanced, osiągając do 50% wzrost zaawansowanego formowania wiązki i poprawę wydajności sieci podczas szczytowego ruchu.

T-Mobile US, we współpracy z Ericsson, testuje podejście oparte na sztucznej inteligencji do alokacji zasobów radiowych w swojej sieci 5G-Advanced, koncentrując się na ulepszeniu technik formowania wiązki w celu lepszego zarządzania ruchem bezprzewodowym. Próba polega na wykorzystaniu superwizowanego modelu AI, wytrenowanego na rozległych danych z sieci T-Mobile, który działa na platformach obliczeniowych RAN i krzemowych firmy Ericsson. Model ten przewiduje rosnące zapotrzebowanie w czasie rzeczywistym, pozwalając sieci dynamicznie przekierowywać zasoby sygnału odniesienia sondowania (SRS) — krótkich transmisji z urządzeń umożliwiających sieci precyzyjne pomiary i kierowanie wiązek między stacją bazową a urządzeniami użytkowników.

Tradycyjna alokacja zasobów dla SRS była sztywna i oparta na regułach, jednak system AI T-Mobile dostosowuje się w czasie rzeczywistym, optymalizując formowanie wiązki w odpowiedzi na aktualne warunki ruchu. Testy na nowo uruchomionych stacjach w Nowym Jorku wykazały znaczną poprawę wydajności w szczytowych okresach użytkowania. Kluczowe korzyści to około 50% wzrost zaawansowanego formowania wiązki przy użyciu pełnopasmowego SRS, 16% wzrost przepustowości w kierunku downlink, 12% wzrost efektywności spektralnej oraz 10% wzrost całkowitej ilości danych w downlink.

Wyniki te bazują na wcześniejszych osiągnięciach partnerów, którzy w maju zgłosili około 10% poprawy efektywności spektralnej dzięki AI-native schedulerowi i ulepszonej adaptacji łącza na podstawie rzeczywistego ruchu sieciowego. Ankur Kapoor, dyrektor ds. sieci w T-Mobile, podkreślił, że podejście oparte na AI doskonale sprawdza się w ich sieci 5G-Advanced, szczególnie ze względu na stosowanie spektrum Time Division Duplex (TDD), które używa tego samego pasma zarówno dla uplinku, jak i downlinku, gdzie T-Mobile przoduje, zwłaszcza w średnich częstotliwościach.

Partnerzy podkreślają, że wraz z dalszym wzrostem ruchu danych mobilnych — w dużej mierze napędzanym przez treści wideo oraz adopcję 5G sięgającą ponad 3,1 miliarda subskrypcji na całym świecie — sieci muszą ewoluować, stając się coraz bardziej inteligentne i adaptacyjne. Jaco du Plooy z Ericssona zaznaczył, że próba jest kluczowym krokiem w kierunku samooptymalizujących się sieci wspieranych przez zaawansowaną technologię krzemową.

Patrząc w przyszłość, Kapoor przewiduje, że sieci 6G będą wymagały jeszcze większych możliwości wykrywania, uczenia się i reakcji w czasie rzeczywistym, aby wspierać nowe zastosowania jak rozproszona sztuczna inteligencja, robotyka i wizja AI, przy czym rozwijająca się krajowa sieć 5G-Advanced T-Mobile służy jako poligon doświadczalny dla tych przyszłych technologii. Ta próba podkreśla rosnącą rolę AI w optymalizacji zarządzania zasobami sieci i poprawie doświadczeń użytkowników przy rosnącym zapotrzebowaniu na dane mobilne.