Автор: Денис Аветисян
Новые подходы к оптимизации радиосетей с использованием ИИ открывают возможности для повышения эффективности, устойчивости и доступности современных сетей мобильной связи.
В статье рассматривается архитектура системы, объединяющая ИИ-управление Радиодоступом (RAN) и размещение ИИ-приложений на периферии сети для оптимизации работы сетей LTE и 5G-NR, особенно в условиях ограниченной пропускной способности каналов связи.
Несмотря на экспоненциальный рост объемов телеметрии в сетях связи LTE и 5G-NR, большинство развертываний по-прежнему полагаются на статичные, вручную настроенные конфигурации. В данной работе, посвященной ‘Real-World Applications of AI in LTE and 5G-NR Network Infrastructure’, предложена архитектура, интегрирующая интеллектуальную оптимизацию радиодоступа (RAN) на основе обучения с подкреплением и размещение приложений искусственного интеллекта на периферии сети. Это позволяет повысить устойчивость, эффективность и доступность сети, особенно в регионах с ограниченной пропускной способностью каналов связи. Возможно ли, таким образом, обеспечить устойчивое развитие и инклюзивность сетевой инфраструктуры нового поколения?
Пределы Традиционного Планирования RAN
Традиционное планирование радиодоступа (RAN) исторически основывалось на статичных предположениях о нагрузке и ручном вмешательстве в настройку сети. Такой подход, эффективный в прошлом, сегодня оказывается неспособным адекватно реагировать на динамично меняющиеся потребности пользователей и взрывной рост мобильного трафика. Предполагаемые паттерны использования, заложенные в основу планирования, часто расходятся с реальностью, что приводит к неоптимальному распределению ресурсов и снижению качества обслуживания. Ручное управление, требующее значительных временных и трудовых затрат, попросту не успевает за темпами изменения сетевой нагрузки и географическим расширением зон покрытия, особенно в условиях высокой плотности абонентов и постоянного увеличения объема передаваемых данных.
Несмотря на широкое распространение мобильных устройств — проникновение в большинство регионов достигает 75-90% — традиционные методы планирования радиодоступа (RAN) испытывают трудности с обеспечением оптимального пользовательского опыта в реальном времени. Эти подходы, основанные на статичных предположениях, не способны оперативно адаптироваться к быстро меняющимся моделям трафика. В результате, даже при высокой плотности мобильных подписок (в некоторых регионах более 110 на 100 жителей) и ежегодном росте мобильного трафика на 20-30%, сети часто не могут обеспечить стабильную и качественную связь, что негативно сказывается на восприятии услуг связи конечными пользователями и требует дополнительных инвестиций в инфраструктуру.
Несмотря на повсеместное распространение мобильной связи, характеризующееся более чем 110 подписками на 100 жителей, и стремительный рост мобильного трафика — в некоторых регионах до 20-30% в год — традиционные методы планирования радиодоступа (RAN) приводят к неоптимальной работе сети. Это проявляется в снижении качества обслуживания пользователей, увеличении операционных расходов и, как следствие, в неудовлетворенности абонентов. Постоянно растущая нагрузка на сеть, в сочетании с устаревшими подходами к планированию, препятствует эффективному использованию ресурсов и не позволяет обеспечить стабильно высокое качество связи, необходимое для современных цифровых сервисов.
Современные сети радиодоступа испытывают растущую потребность в интеллектуальной, основанной на данных оптимизации. Традиционные методы планирования, полагающиеся на статические предположения, больше не способны эффективно справляться с динамическими изменениями трафика и потребностями пользователей. В условиях экспоненциального роста мобильного широкополосного доступа, с показателем более 110 подписок на 100 жителей, и ежегодного увеличения трафика на 20-30%, необходим переход к системам, которые автоматически анализируют данные в реальном времени и адаптируют параметры сети для обеспечения оптимальной производительности и качества обслуживания. Такой подход позволяет не только повысить эффективность использования ресурсов, снизить операционные затраты, но и значительно улучшить пользовательский опыт, обеспечивая стабильную связь даже в условиях высокой нагрузки.
Искусственный Интеллект в Оптимизации RAN: Новый Параллель
Оптимизация радиодоступа (RAN) с применением искусственного интеллекта (ИИ) предполагает использование алгоритмов машинного обучения для динамической настройки параметров сети. Вместо статических, предварительно заданных конфигураций, система непрерывно анализирует данные о работе сети и адаптирует такие параметры, как мощность передачи, углы наклона антенн и параметры управления мощностью, для достижения оптимальной производительности. Этот подход позволяет сети автоматически реагировать на изменения в условиях распространения сигнала, нагрузке на сеть и перемещении абонентов, обеспечивая повышение пропускной способности, снижение задержек и улучшение качества обслуживания.
Для интеллектуальной адаптации сети радиодоступа (RAN) активно применяются методы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) и графовые нейронные сети (Graph Neural Networks). Обучение с подкреплением позволяет системе самостоятельно находить оптимальные стратегии управления параметрами сети, основываясь на получаемых наградах за улучшение ключевых показателей. Графовые нейронные сети, в свою очередь, эффективно моделируют взаимосвязи между базовыми станциями и абонентами, учитывая топологию сети и характеристики радиоканала. Сочетание этих технологий позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям в реальном времени, оптимизируя производительность и повышая качество обслуживания.
Система оптимизации радиосети, управляемая искусственным интеллектом, использует данные в реальном времени, такие как RSRP (Reference Signal Received Power), SINR (Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio) и статистику HARQ (Hybrid Automatic Repeat Request), для динамической настройки параметров сети. Анализ этих показателей позволяет системе выявлять закономерности и адаптироваться к изменяющимся условиям радиосреды. На основе полученных данных алгоритмы машинного обучения определяют оптимальные конфигурации, направленные на максимизацию пропускной способности сети и минимизацию задержек передачи данных. Постоянный мониторинг и анализ этих метрик обеспечивают непрерывную оптимизацию и поддержание высокой производительности сети.
Цифровой двойник представляет собой виртуальную среду, предназначенную для тестирования и валидации стратегий оптимизации сети до их внедрения в реальную эксплуатацию. Эта технология позволяет моделировать поведение сети и прогнозировать влияние изменений параметров без риска нарушения работы действующей инфраструктуры. Используя исторические данные и модели трафика, цифровой двойник обеспечивает возможность проведения A/B-тестирования различных алгоритмов оптимизации, оценки их эффективности и выявления потенциальных проблем совместимости до их фактического применения. Это значительно снижает риски, связанные с развертыванием новых стратегий, и гарантирует стабильность работы сети после внесения изменений.
Периферийные Вычисления: Интеллект, Перенесенный к Краю Сети
Размещение приложений непосредственно на инфраструктуре радиодоступа (RAN) посредством Edge Hosting позволяет снизить зависимость от централизованных облачных соединений и минимизировать задержки. Вместо передачи данных в удаленный облачный центр для обработки, вычисления выполняются локально, на базовых станциях или другом оборудовании RAN. Это обеспечивает более быстрое время отклика, что критически важно для приложений, требующих обработки в реальном времени, таких как дополненная и виртуальная реальность, а также для автономного транспорта. Сокращение расстояния передачи данных также снижает нагрузку на транспортную сеть и повышает общую производительность сети.
Развертывание и управление приложениями на инфраструктуре радиодоступа (RAN) осуществляется посредством использования виртуальных сетевых функций (VNF) и контейнерной платформы Docker Engine. VNF представляют собой программные реализации сетевых функций, таких как брандмауэры или системы обнаружения вторжений, которые могут быть гибко развернуты на стандартном оборудовании. Docker Engine обеспечивает контейнеризацию этих функций, что позволяет упаковать приложение со всеми его зависимостями в единый, переносимый блок. Это упрощает развертывание, масштабирование и обновление приложений, а также обеспечивает изоляцию и эффективность использования ресурсов. Использование Docker Engine также способствует автоматизации процессов управления приложениями и интеграции с системами оркестрации контейнеров.
Локализованная обработка данных, обеспечиваемая размещением приложений непосредственно на инфраструктуре радиодоступа (RAN), критически важна для приложений, требующих минимальной задержки и оперативной обработки информации. В частности, технологии дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) нуждаются в немедленном отклике для обеспечения реалистичного взаимодействия, а системы автономного транспорта требуют обработки данных в реальном времени для безопасной навигации и принятия решений. Минимизация задержки, достигаемая за счет локальной обработки, позволяет этим приложениям функционировать эффективно и надежно, что невозможно при использовании централизованной облачной инфраструктуры.
Размещение вычислительных ресурсов непосредственно на инфраструктуре радиодоступа (RAN) является ключевым фактором для реализации полного потенциала AI-Driven RAN Optimization. Это особенно важно в контексте недостаточного покрытия сетями 4G в сельской местности, которое, несмотря на высокий уровень владения мобильными телефонами, остается ниже 60%. Локализация обработки данных позволяет минимизировать задержки и обеспечивает необходимые ресурсы для алгоритмов искусственного интеллекта, оптимизирующих работу сети в режиме реального времени, что критически важно для обеспечения качественного обслуживания пользователей в областях с ограниченной пропускной способностью и высокой нагрузкой на сеть.
Beamlink: Интегрированная Архитектура Будущего
Архитектура Beamlink представляет собой следующее поколение радиодоступа (RAN), объединяющее базовые станции и периферийные вычисления посредством использования Bentocells. В отличие от традиционных RAN, где обработка данных централизована, Beamlink распределяет вычислительные ресурсы непосредственно к краю сети, ближе к конечному пользователю. Такой подход позволяет значительно снизить задержки, повысить пропускную способность и обеспечить более эффективное использование сетевых ресурсов. Использование Bentocells, как модульных и масштабируемых элементов, позволяет гибко адаптировать сеть к меняющимся потребностям, создавая высокопроизводительную и отзывчивую инфраструктуру для поддержки современных и будущих поколений мобильной связи.
Архитектура Beamlink активно использует принципы OpenRAN, что значительно расширяет гибкость и совместимость всей экосистемы. В отличие от традиционных, закрытых систем, OpenRAN позволяет интегрировать оборудование и программное обеспечение от различных производителей, создавая открытую и конкурентную среду. Это не только снижает зависимость от одного поставщика, но и ускоряет инновации, поскольку разработчики получают возможность создавать и внедрять новые функции и сервисы без ограничений, накладываемых проприетарными решениями. Такой подход способствует более быстрой адаптации к меняющимся требованиям сети и позволяет операторам развертывать более эффективные и экономичные решения, оптимизированные под конкретные нужды и задачи.
В архитектуре Beamlink центральную роль играет Maia — облачный контроллер, обеспечивающий оркестровку и управление распределенными сервисами искусственного интеллекта, функционирующими непосредственно на периферии сети. Maia динамически распределяет вычислительные ресурсы, оптимизируя производительность и эффективность обработки данных в реальном времени. Этот подход позволяет приложениям, таким как системы видеонаблюдения, обрабатывать видеопоток локально, снижая зависимость от централизованной инфраструктуры и значительно уменьшая объем передаваемых данных по каналам связи. Благодаря Maia, Beamlink обеспечивает гибкое масштабирование и адаптацию к меняющимся потребностям пользователей, создавая интеллектуальную и отзывчивую сеть нового поколения.
Интегрированный подход, реализованный в архитектуре Beamlink, обеспечивает создание высокочувствительной, эффективной и масштабируемой радиодоступовой сети (RAN), способной удовлетворить растущие требования сетей 5G и последующих поколений. Особое внимание уделяется оптимизации использования пропускной способности сети: для приложений, таких как системы видеонаблюдения с локальной обработкой искусственным интеллектом, потребление каналов связи для передачи данных может быть снижено с более 100 Мбит/с практически до нуля. Это достигается за счет переноса вычислительных задач непосредственно на периферию сети, что значительно уменьшает необходимость передачи больших объемов данных в централизованные дата-центры и, как следствие, снижает нагрузку на каналы связи и повышает общую эффективность системы.
Встроенный ИИ: Следующий Уровень Интеллекта RAN
Внедрение сервисов искусственного интеллекта, основанных на моделях, таких как большие языковые модели, непосредственно в радиодоступающую сеть (RAN) открывает новые горизонты для локального интеллекта. Это позволяет обрабатывать данные непосредственно на границе сети, минимизируя задержки и повышая скорость реагирования на изменяющиеся условия. В результате, RAN способна самостоятельно анализировать поступающую информацию, выявлять аномалии в режиме реального времени и оперативно оптимизировать свою работу для обеспечения максимальной производительности и надежности соединения. Такая архитектура обеспечивает не только более эффективное использование ресурсов сети, но и создает основу для персонализированного пользовательского опыта, адаптирующегося к индивидуальным потребностям каждого абонента.
Внедрение искусственного интеллекта непосредственно в радиодоступающую сеть (RAN) открывает возможности для реализации передовых функций, таких как обнаружение аномалий в режиме реального времени, проактивная оптимизация сети и персонализация пользовательского опыта. Система способна оперативно выявлять отклонения от нормальной работы, предсказывать потенциальные проблемы и автоматически корректировать параметры сети для поддержания оптимальной производительности. Более того, анализ данных о пользователях позволяет адаптировать сетевые ресурсы и предоставлять индивидуально настроенные услуги, учитывающие предпочтения и потребности каждого абонента, значительно повышая уровень удовлетворенности и качество обслуживания. Данный подход позволяет сети не просто реагировать на изменения, но и предвидеть их, обеспечивая стабильную и комфортную связь для всех пользователей.
Обработка данных непосредственно на периферии сети, в составе радиодоступа, позволяет существенно снизить зависимость от централизованных каналов связи и повысить общую устойчивость системы. Вместо передачи больших объемов информации в центральные узлы для анализа, критически важные вычисления осуществляются локально, в режиме реального времени. Это не только уменьшает задержки и нагрузку на магистральные сети, но и обеспечивает функционирование сети даже при временной потере связи с центром управления. Такой подход, основанный на децентрализации обработки данных, является ключевым фактором повышения надежности и отказоустойчивости современных радиосетей, особенно в условиях растущей нагрузки и усложняющихся требований к качеству связи.
Схождение искусственного интеллекта, периферийных вычислений и открытых архитектур кардинально преобразует будущее радиодоступа. Ранее централизованные сети, зависящие от мощных, но удаленных центров обработки данных, уступают место интеллектуальным, распределенным системам. Такой подход позволяет обрабатывать данные непосредственно на базовых станциях, минимизируя задержки и повышая надежность связи даже в условиях нестабильной инфраструктуры. Открытые архитектуры, в свою очередь, обеспечивают гибкость и масштабируемость, позволяя операторам связи быстро внедрять новые сервисы и адаптироваться к меняющимся требованиям рынка. В результате формируется самообучающаяся сеть, способная оптимизировать свою работу в режиме реального времени, предвидеть проблемы и обеспечивать бесперебойную связь для растущего числа пользователей и устройств.
Представленное исследование подчеркивает важность математической строгости в построении устойчивых и эффективных сетей связи. Авторы предлагают архитектуру, интегрирующую искусственный интеллект в оптимизацию сети Radio Access Network (RAN), что требует глубокого анализа и доказательства корректности алгоритмов. Как однажды заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно доказать, а не о том, что можно вычислить». Это высказывание особенно актуально в контексте 5G-NR, где оптимизация сети без строгого математического обоснования может привести к непредсказуемым последствиям и снижению надежности сети, особенно в условиях ограниченной пропускной способности магистральных каналов.
Что дальше?
Предложенная архитектура, безусловно, представляет интерес, однако истинная проверка любого решения — не в демонстрации работоспособности на синтетических данных, а в столкновении с беспощадной реальностью. Необходимо признать, что эффективность алгоритмов обучения с подкреплением напрямую зависит от точности модели среды. Любое упрощение, любая абстракция в описании радиоканала, поведения пользователей или характеристик оборудования — это потенциальный источник систематической ошибки, который нивелирует все математические изящества.
Особое внимание следует уделить вопросу вычислительной сложности. Асимптотическая оценка ресурсов, необходимых для обучения и развертывания моделей на периферийных устройствах, представляется критически важной. Иначе, кажущаяся оптимизация сети обернется лишь увеличением энергопотребления и задержек, что противоречит самой идее устойчивых сетей. Интересным представляется исследование компромисса между сложностью модели и ее обобщающей способностью — задача, требующая строгого математического обоснования.
Наконец, необходимо признать, что концепция «цифрового двойника» сама по себе не является панацеей. Точность и актуальность данных, используемых для построения этого двойника, — фундаментальная проблема, требующая разработки надежных механизмов синхронизации и верификации. В противном случае, мы имеем дело лишь с элегантной иллюзией, а не с инструментом реального управления сетью.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.02787.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- Акции Южуралзолото ГК прогноз. Цена акций UGLD
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
2026-02-05 05:18