Questa versatilità richiede più di un hardware potente. Richiede reti intelligenti, capaci di apprendere, organizzarsi, ottimizzarsi e adattarsi autonomamente. Ed è qui che entrano in gioco l'intelligenza artificiale (IA) e l'automazione.
Dalle reti mobili ai sistemi di apprendimento
Tradizionalmente, le reti mobili erano piuttosto statiche: una volta configurate, funzionavano secondo parametri predefiniti e dipendevano dall'intervento umano. Ma la complessità delle reti odierne rende questo approccio sempre meno efficiente, soprattutto quando gli operatori collaborano con più fornitori e sono costretti ad espandere costantemente la propria infrastruttura.
L'automazione rappresenta un cambio di paradigma che consente di eseguire automaticamente e in tempo reale attività di routine come la distribuzione del carico di rete, la configurazione di nuove celle e il rilevamento dei guasti. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale si spingono oltre: sono in grado di analizzare grandi volumi di dati operativi, individuare schemi e generare proposte o misure specifiche per ottimizzare la rete sulla base di tale analisi.
Perché l'automazione non basta e l'intelligenza artificiale fa la differenza
Una rete automatizzata è in grado di eseguire processi predefiniti. Tuttavia, l'ambiente reale di una rete è dinamico, poiché il comportamento degli utenti cambia a seconda dell'ora del giorno e di potenziali eventi o emergenze. Anche i guasti tecnici non seguono schemi prevedibili.
È qui che l'intelligenza artificiale sprigiona tutto il suo potenziale: gli algoritmi possono rilevare i cambiamenti nel tempo e adattare la rete in modo proattivo. Ad esempio, contribuiscono a utilizzare le frequenze in modo efficiente, a prevedere i guasti o a garantire specifici requisiti di qualità (come una bassa latenza per i videogiochi o un'elevata affidabilità per i servizi di emergenza).
Questi sistemi apprendono continuamente, sia attraverso i dati raccolti dal funzionamento nel mondo reale, sia tramite simulazioni. Nel tempo, si creano reti sempre più autonome che richiedono l'intervento umano solo in casi eccezionali.
Esempi di utilizzo: ciò che è già una realtà oggi
Un esempio è il network slicing, che consente la creazione di reti virtuali ("segmenti") sulla stessa infrastruttura fisica, ognuna con le proprie caratteristiche prestazionali. Un veicolo a guida autonoma, ad esempio, potrebbe utilizzare una rete a bassissima latenza, mentre un dispositivo di domotica con un basso volume di dati utilizzerebbe una rete ottimizzata per l'efficienza energetica. L'intelligenza artificiale si occupa di allocare le risorse in modo flessibile ed efficiente e di prevenire le interferenze tra i diversi casi d'uso.
Un altro esempio è l'ottimizzazione energetica: molte reti mobili, soprattutto nelle aree rurali, non funzionano sempre a piena capacità. L'intelligenza artificiale può aiutare a disconnettere temporaneamente determinati componenti senza che l'utente se ne accorga. Ciò consente di risparmiare energia e ridurre i costi operativi senza compromettere la qualità della rete.
In che modo gli operatori di rete si stanno preparando per il futuro?
Attualmente, molti operatori si trovano in una fase di transizione, trasformando progressivamente i propri sistemi esistenti in reti più intelligenti. Per raggiungere questo obiettivo, utilizzano soluzioni software modulari che integrano le infrastrutture esistenti e sono al contempo compatibili con i nuovi standard come O-RAN (Open Radio Access Network).
È fondamentale adottare un approccio olistico, poiché l'intelligenza artificiale e l'automazione possono esprimere appieno il loro potenziale solo operando in tutte le aree della rete, dalla rete di accesso radio (RAN) alla rete centrale, inclusa la rete di trasporto. Solo in questo modo possono scambiarsi informazioni, coordinare le decisioni e sfruttare le sinergie.
Conclusione: l'intelligenza artificiale non è un accessorio, ma la chiave per la prossima generazione di reti
L'evoluzione del 5G e la futura transizione al 6G non saranno possibili senza l'intelligenza artificiale e l'automazione. Non si tratta di optional, ma di elementi fondamentali per una rete scalabile, flessibile ed efficiente.
Non si tratta solo di efficienza, ma anche di innovazione: nuovi servizi, modelli di business ed esperienze utente emergeranno proprio laddove le reti saranno più intelligenti. Chi investe oggi nei sistemi di apprendimento sta gettando le basi per la comunicazione di domani.
Articolo fornito da Nokia
