Чому ШІ змінює планування мобільних мереж 6G
AI формує майбутні мобільні мережі 6G: що чекає операторів?
AI змінює підхід до проєктування мобільних мереж 6G. Операторам варто бути готовими до невизначених вимог до ємності мереж. Next Generation Mobile Networks Alliance опублікувала дослідження, яке показує, що операторські мережі мають адаптуватися до підтримки AI-додатків. Публікація об’єднує погляди мобільних операторів для керування стандартами всередині 3rd Generation Partnership Project.
Зараз основний обсяг споживання мобільних даних — це відео, яке займає 70-75% усього трафіку. Проте взаємодії AI можуть цілком змінити структуру трафіку, коли користувачі перейдуть до використання технологій доповненої реальності або автономного транспорту. Такі пристрої створюють запит на безперервне оновлення зображень довкілля та сенсорних даних.
Гнучкість мережі – ключ до успіху
Операторам необхідно розробляти мережі, які здатні адаптуватися до цих змін. Стандартизація має враховувати регулювання трафіку завантаження та вивантаження без значних змін у стандартах. Базові станції можуть потребувати більше слотів для завантаження, щоб збільшити можливості передачі.
Лоран Лебуше, голова ради NGMN Alliance та Orange Group CTO, коментує: “З огляду на різноманіття майбутніх AI-кейсів, критично, щоб стандарти 6G дозволяли адаптацію без суттєвих архітектурних змін.”
Нові моделі оплати та інтеграція адміністраторів AI
Для монетизації інфраструктури телекомунікації розглядають нові моделі оплати, включаючи систему токенів для конкретного споживання ресурсів. Підприємницькі додатки вимагають динамічних мереж для співпраці фізичних AI-агентів. Це може включати приватні мережі на вимогу для промислових роботів.
Розподілені обчислення дозволяють обробляти дані в режимі реального часу, забезпечуючи ефективну роботу з невелику часом затримки. Також важливим є забезпечення доступу до однорідної інформаційної структури для обміну даними між різними пристроями.
Інтеграція AI в мережі радіодоступу
Інтеграція AI в радіодоступі потребує вибіркового впровадження. Значні обсяги даних на рівні управління середовищем можуть отримати користь від алгоритмічної обробки, проте функції, що вже працюють близько до оптимальних меж, можуть не відчути суттєвих переваг.
Експерти відзначають, що для мінімізації негативного впливу на функції мережі радіодоступу виконання AI-висновків повинно відбуватися на кінцевому обладнанні.
Як підкреслює Анита Доблер, CEO NGMN Alliance: “Розповсюдження AI-кейсів, зокрема з автономними можливостями, швидко змінює умови, в яких будуються та експлуатуються мережі.”
Для уникнення прогалин у надійності і доступності, необхідно підтримувати альтернативи без AI технологій та забезпечувати еволюцію API для інтеграції AI-компонентів. Оператори повинні запровадити механізми довіри для забезпечення безпеки комунікацій між агентами.
