Зростання пропускної здатності мережі KDDI 5G SA на 52% завдяки AI від Samsung

Як Samsung AI RAN Speed Optimizer покращує продуктивність 5G SA від KDDI до 52%

Неймовірний прорив у світі 5G технологій відбувся завдяки партнерству між мобільним оператором KDDI та Samsung. Новітня система автоматизованого управління, Samsung AI RAN Speed Optimizer, продемонструвала значне покращення продуктивності мереж 5G SA (Standalone) на цілих 52% під час пікових навантажень.

В умовах комерційної мережі в Японії новаторські технології показали, що автоматичне впровадження інтелектуальної оптимізації на базових станціях істотно перевищує традиційні методи конфігурації, забезпечуючи вражаючий приріст ємності. Казухіро Фурухата, головний технолог KDDI, підтверджує, що завдяки використанню AI кожен осередок мережі може налаштовуватися індивідуально, перетворюючи цю мрію на реальність за допомогою інновацій.

Випробування проводили у надзвичайно різних середовищах: міських, заміських та сільських зонах на 100 МГц спектра середнього діапазону (3,7 ГГц). Незважаючи на виклики, такі як значні перешкоди сигналу у міських умовах, платформа продемонструвала середнє збільшення пропускної здатності на 31% у всіх зонах тестування, підіймаючи показники до 52% у переповнених міських локаціях.

Програмне рішення є частиною Suites Samsung CognitiV Network Operations, яке знижує витрати на оптимізацію частот. Воно автоматично управляє параметрами рівнів потужності та кутами формування діаграм направленості, зменшуючи ризики втрати пакетів у завантажені години.

Додатково, KDDI впроваджує віртуалізовану архітектуру RAN для більшої адаптивності та швидкого реагування на зміни в мережевому середовищі. Це рішення надає можливість одночасно обробляти телеметрію та реалізовувати зміни параметрів на десятках сайтів, що підвищує ефективність при зростанні витрат на енергозабезпечення та обчислювальні ресурси.

Співпраця між KDDI та Samsung стала основою для створення моделей автоматизованої оптимізації, здатних охопити ширші комерційні частоти та складні сценарії агрегації носіїв. Навчання AI на реальних даних є критично важливим для подальшого вдосконалення мережевих рішень і значного внеску в майбутнє телекомунікацій 5G SA.