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人工智能在5G和6G網絡中的應用

2023-05-29
作者:是德科技6G營銷總監(jiān)Sarah LaSelva
來源:是德科技
關鍵詞: AI ChatGPT ML

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  人工智能(AI)革命已經到來,。 隨著ChatGPT等應用的公開發(fā)布,,人們得以利用深度神經網絡和機器學習(ML)的力量和潛力獲得親身體驗。ChatGPT是一個語言模型,該模型使用來自互聯(lián)網和書籍的海量文本數據進行了訓練,,能夠生成類似真人撰寫的文本。 這種類型的應用完美體現出了人工智能的優(yōu)勢,。它可以通過大量的訓練數據不斷優(yōu)化在復雜場景下的輸出,。

  無線網絡本質上是復雜的,會產生大量的數據,,并且隨著每一代新技術的引入,,其復雜性也在不斷增加。這些特性使得人工智能成為優(yōu)化無線網絡的理想工具,。

  AI在5G網絡中的應用

  隨著5G技術的成熟,,AI和ML已經被3GPP(第三代合作伙伴計劃)引入研究,3GPP是制定蜂窩技術標準的國際化標準組織,。目前正在考慮運用人工智能對空中接口進行改進,,包括網絡節(jié)能、負載均衡和移動性優(yōu)化等,。由于空中接口的潛在用例非常多,,所以在即將發(fā)布的3GPP R18中只選擇了其中一個小的子集進行研究,涵蓋信道狀態(tài)信息(CSI)反饋,、波束管理和定位等,。需要注意的是,3GPP并沒有開發(fā)人工智能/機器學習模型,。相反,,它試圖創(chuàng)建通用的框架和評估方法,以便將人工智能/機器學習模型部署到空中接口的不同功能中[1],。

  除了3GPP和空中接口之外,,O-RAN 聯(lián)盟正在探索如何利用人工智能/機器學習來改善網絡編排和管理。例如,O-RAN 聯(lián)盟的架構有一個獨特功能,,該架構被稱為RAN 智能控制器,?(RIC)?,,主要用于輔助人工智能和機器學習優(yōu)化不同的使用場景,。RIC既可以管理近實時應用(xApps),也能管理非實時應用(rApps),。用于提高頻譜效率和能源效率的xApps以及利用人工智能進行網絡編排和管理的rApps目前已經存在,。隨著O-RAN生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展和成熟,將有更多xApps/rApps以及利用基于RIC的人工智能和機器學習優(yōu)化的應用將會出現,。

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  圖1:ORAN網絡

  6G 網絡原生AI技術

  6G雖然處于起步階段,,但能夠確定的是,人工智能/機器學習將成為未來無線通信系統(tǒng)各個方面的基本組成部分,。在網絡層面,,盡管沒有正式定義,但 “AI原生 ”這一術語已經在業(yè)內被廣泛使用,。觀察這些AI原生網絡的方式之一是根據RAN(無線接入網)當前的虛擬化技術和解聚趨勢來推斷上圖(圖1),。網絡中的每個區(qū)塊都可能包含人工智能/機器學習模型,這些模型在不同的供應商和應用之間可能會有所差異(圖2),。

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  圖2:ORAN 6G網絡

  AI原生網絡也可以用來指稱為運行原生人工智能/機器學習模型而構建的網絡。請參考下面的設計流程(圖3),。在傳統(tǒng)的5G網絡中,,空中接口是由不同的部分組成的,每個部分均由人類進行設計,。在5G-Advanced網絡中,,每個部分都將利用機器學習技術來優(yōu)化特定的功能。在6G網絡中,,可能會由人工智能使用深度神經網絡設計整個空中接口,。

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  圖3:從與AI結合到 AI原生網絡的發(fā)展[2]

  人工智能/機器學習優(yōu)化

  借鑒人工智能 / 機器學習可用于改善網絡編排和管理的想法,6G寄希望于利用人工智能和機器學習來解決優(yōu)化挑戰(zhàn),。例如,,人工智能可以根據實時運行情況打開和關閉組件,以降低整個網絡的功耗,。如今,,xApps和rApps通過開啟和關閉處于非工作狀態(tài)的功率放大器等高耗能組件在基站層面實現了這一目標。然而,,人工智能快速解決具有挑戰(zhàn)性的計算問題和分析海量數據的能力,,為我們在更大范圍內乃至全市或者全國范圍內優(yōu)化網絡性能提供了可能。可以在使用頻率比較低的時間段關閉整個基站,,也可以對小區(qū)進行重新配置,,以綠色低碳、節(jié)能環(huán)保的方式使用盡可能少的資源來滿足用戶的實時需求,。目前還無法以這種方式重新配置基站和整個城市的網絡,,重新配置和測試對網絡配置的任何更改通常需要幾天或幾周的時間。盡管如此,,不同人工智能技術的發(fā)展前景十分廣闊,,它們仍然是基礎設施提供商的首要考量因素。

  總結

  人工智能在無線網絡中的應用不會等到6G網絡出現時才開始,。整個生態(tài)系統(tǒng)正在進行積極的研究,,以開發(fā)新的模型,并將這些模型集成到現存的和未來的無線通信系統(tǒng)中,。然而,,這些模型仍然是新推出的,需要對其嚴謹性和可靠性進行評估,。 在不同的數據集上適當地訓練人工智能模型,,量化它們對傳統(tǒng)技術的改進,并為人工智能驅動的模塊定義新的測試方法,,這些都是隨著新技術的采用而必須采取的關鍵步驟,。隨著人工智能模型和測試方法與技術的成熟,毫無疑問,,人工智能將在未來5-10年內徹底改變無線通信行業(yè),。

  參考資料

  [1] https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2201/2201.01358.pdf

  [2] [Hoy21] J. Hoydis et al, “Toward a 6G AINative Air Interface”, IEEE Comm. Magazine, May 2021.



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