Cette approche intègre la génération de données, l'entraînement de l'intelligence artificielle/apprentissage automatique (IA/AA) et l'évaluation des performances dans un flux de travail automatisé unique, afin d'accélérer l'innovation et de réduire les risques de déploiement pour les opérateurs et les fabricants.
À mesure que l'IA s'intègre plus profondément au RAN, les ingénieurs doivent valider les algorithmes dans des conditions de réseau réelles et diversifiées. La collecte de données, l'entraînement des modèles et l'évaluation des performances sont généralement effectués dans des environnements distincts, ce qui rend difficile la comparaison, la reproduction et la fiabilité des résultats avant le déploiement, notamment pour les fonctions de la couche physique telles que l'estimation de canal, qui ont un impact direct sur les performances, la fiabilité et l'expérience utilisateur.
Pour relever ce défi, la suite d'outils de simulation AI-RAN de Keysight orchestre un flux de travail complet qui automatise la génération de scénarios et de jeux de données réalistes, l'entraînement de modèles d'IA/ML et l'évaluation comparative reproductible. Les ingénieurs peuvent ainsi comparer les approches de manière cohérente et obtenir des informations précises sur les performances avant les essais sur le terrain. Au MWC, ce flux de travail est déployé de bout en bout sur les plateformes informatiques et radio de partenaires afin de valider le comportement du RAN basé sur l'IA dans un environnement réaliste et contrôlé.
Cette démonstration intègre la suite d'outils de simulation IA RAN de Keysight à la plateforme de test NVIDIA Aerial Testbed, une plateforme de test IA RAN complète fonctionnant sur des systèmes tels que les NVIDIA GH200 et NVIDIA DGX Spark, ainsi qu'avec le jumeau numérique NVIDIA Aerial Omniverse et des équipements radio commerciaux comme la plateforme Titan O-RU d'Analog Devices. Les modèles d'IA/ML, développés par Samsung, NVIDIA et Keysight, sont entraînés et évalués au sein d'un flux de test unifié afin de fournir des informations exploitables sur les performances.
Soma Velayutham, vice-président IA et Télécoms chez NVIDIA, a déclaré que la validation d'algorithmes complexes en conditions réelles est essentielle à mesure que l'IA est intégrée au réseau d'accès radio, et qu'un flux unifié simplifie la chaîne de données nécessaire à l'entraînement, à la validation et au déploiement des réseaux 5G et 6G natifs de l'IA.
Charlie Zhang, vice-président exécutif de Samsung Research America, a souligné que la collaboration révolutionne le déploiement des réseaux en comblant le fossé entre les modèles théoriques et leur mise en œuvre concrète, offrant ainsi une base solide et commercialement viable pour l'avenir des réseaux 6G.
Balaji Raghothaman, directeur technique 6G chez Keysight, a insisté sur le fait que l'IA dans le RAN n'apporte de valeur que si elle peut être validée avec certitude, et que ce flux de travail automatisé aide les opérateurs et les fournisseurs à accélérer les déploiements, à réduire les risques et à prendre des décisions éclairées grâce à l'introduction de capacités RAN basées sur l'IA.
