Erfolgreicher KI-Test im 5G-Netzwerk: SoftBank und Ericsson optimieren Link-Adaption in Japan

KI-gesteuerte Optimierung im 5G-Netz: SoftBank und Ericsson testen innovativen Scheduler

In einer wegweisenden Zusammenarbeit haben SoftBank und Ericsson in Japan erfolgreich einen KI-basierten Scheduler für die Link-Adaption in einem kommerziellen 5G-Netzwerk getestet. Dieser Feldversuch, der als erster seiner Art in Japan gilt, demonstriert das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI), die Leistung und Effizienz mobiler Netzwerke signifikant zu steigern. Die Implementierung von KI direkt im Radio Access Network (RAN) ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen, die auf komplexen und sich ständig ändernden Funkbedingungen basieren.

Die Technologie im Detail: KI-native Link-Adaption

Die herkömmliche Link-Adaption in Mobilfunknetzen basiert auf regelbasierten Algorithmen, die aus Offline-Analysen und statischen Parameterkonfigurationen abgeleitet werden. Im Gegensatz dazu nutzt der von Ericsson entwickelte KI-native Scheduler Machine-Learning-Modelle, die direkt auf der Basisbandausrüstung laufen. Diese Modelle sind darauf trainiert, kontinuierlich aus Funkbedingungen zu lernen und daraus in Echtzeit Rückschlüsse zu ziehen, um die optimalen Übertragungsparameter festzulegen.

Der Fokus liegt dabei auf drei Kernbereichen:

• Optimierung für Randbereiche: Verbesserung der Link-Parameter für Nutzer an Zellgrenzen oder in Gebieten mit hoher Interferenz.
• Stabilisierung des Durchsatzes: Gewährleistung einer stabilen Benutzerdurchsatzrate unter schwierigen Funkbedingungen, einschließlich stark frequentierter Bereiche.
• Erhöhung der Spektraleffizienz: Ermöglichung, mehr Datenverkehr in bestehenden Frequenzbändern zu übertragen, ohne dass zusätzliche Spektrumskapazitäten oder Hardware erforderlich sind.

Beeindruckende Ergebnisse aus dem Feldversuch

Der Test wurde nicht in einer Laborumgebung, sondern direkt im kommerziellen 5G-Netzwerk von SoftBank durchgeführt, was die Relevanz der Ergebnisse für reale Anwendungsszenarien unterstreicht. Die Evaluierung umfasste vier Schlüsselmetriken: spektrale Effizienz, Benutzerdurchsatz, Robustheit und Stabilität. Die Ergebnisse sind bemerkenswert:

• Eine Steigerung der spektralen Effizienz um bis zu 25 Prozent.
• Ein Anstieg des Downlink-Benutzerdurchsatzes um bis zu 50 Prozent an den Messstellen im Vergleich zu konventionellen Technologien.
• Über alle evaluierten Standorte hinweg wurde eine durchschnittliche Verbesserung der spektralen Effizienz und des Downlink-Benutzerdurchsatzes um etwa 10 Prozent festgestellt.

Diese Zahlen deuten auf eine signifikante Leistungssteigerung hin, die direkt den Endnutzern zugutekommt und gleichzeitig die Effizienz der Netzwerkinfrastruktur optimiert.

Aufgabenverteilung und strategische Ausrichtung

Die Zusammenarbeit zwischen SoftBank und Ericsson war klar strukturiert. SoftBank definierte die Anforderungen für die Evaluierungsbereiche basierend auf den Verkehrseigenschaften seines Netzwerks. Ericsson trainierte das KI-Modell des Schedulers mit realen Netzwerkdaten, implementierte und optimierte es, um die Kanalkapazität vorherzusagen und die geeignete Downlink-Übertragungsrate in Echtzeit auszuwählen.

Mårten Lerner, Head of Networks Strategy & Product Management bei Ericsson, betonte die Bedeutung der Integration von "Telco-Grade AI" in das RAN, um eine Echtzeit-Optimierung mit der vorhandenen Ericsson-Hardware zu ermöglichen. Jawad Manssour, Präsident von Ericsson Japan, hob hervor, dass mobile Netzwerke eine immer wichtigere Rolle bei der Realisierung des vollen Werts von KI spielen werden.

Dieser Feldversuch ist Teil einer breiteren Kollaboration der beiden Unternehmen, die auf den Aufbau sogenannter "AI-nativer RANs" abzielt. Dies ist ein entscheidender Schritt in Richtung zukünftiger 5G Advanced- und 6G-Implementierungen, bei denen KI-gesteuerte Netzwerke eine zentrale Rolle spielen werden.

Die Notwendigkeit von KI im RAN angesichts steigenden Datenverkehrs

Der Hintergrund dieser Entwicklung ist der exponentiell wachsende Datenverkehr, der durch die zunehmende Nutzung von generativer KI, KI-Assistenten, autonomen Agenten und immersiven Anwendungen in alltäglichen Umgebungen entsteht. Diese Technologien führen nicht nur zu höheren Verkehrsaufkommen, sondern auch zu neuen Verkehrsmustern und anspruchsvolleren Konnektivitätsanforderungen.

SoftBank und Ericsson argumentieren, dass die Bewältigung dieser Nachfrage mehr erfordert als nur den Ausbau der Netzwerkkapazität. Die direkte Anwendung von KI innerhalb des RAN ermöglicht es Betreibern, sich flexibel an wechselnde Funk- und Verkehrsbedingungen anzupassen, die Leistung und Effizienz zu optimieren und die bereits eingesetzten Ressourcen besser zu nutzen.

Teruyuki Oya, SVP und CNO von SoftBank, unterstrich, dass SoftBank im Rahmen seiner Wachstumsstrategie "Activate AI for Society" die Vorteile von KI für mehr Menschen und Industrien zugänglich machen will. Die Demonstration der Effektivität des KI-nativen Schedulers ist ein wichtiger Meilenstein für die Weiterentwicklung des RAN durch KI und ein großer Schritt zur Realisierung von Netzwerken, die die zukünftige KI-Ära unterstützen werden.

Ausblick auf die Zukunft

Dieser erfolgreiche Feldversuch in Japan unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI für die Entwicklung und Optimierung mobiler Kommunikationsnetze. Die Fähigkeit, Netzwerkressourcen in Echtzeit und adaptiv zu verwalten, wird entscheidend sein, um den steigenden Anforderungen der digitalen Welt gerecht zu werden und den Weg für die nächste Generation von Mobilfunktechnologien zu ebnen. Die Partnerschaft zwischen SoftBank und Ericsson setzt hier einen wichtigen Impuls und zeigt, wie Innovationen in der KI-Technologie direkt zu messbaren Verbesserungen in der Netzwerkleistung und dem Benutzererlebnis führen können.

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