'Entrenamiento' de modelos de IA para tecnologías 5G-Advanced y 6G

El rendimiento de los sistemas RAN tradicionales está generando desafíos importantes para los operadores, incluidos un rendimiento limitado, alta latencia y una utilización reducida de recursos. Las implementaciones comerciales de 5G a menudo tienen que considerar el rendimiento del enlace ascendente, especialmente en el borde de la celda, donde la potencia de transmisión del equipo del usuario (UE) es limitada, lo que afecta la relación señal-ruido (SNR) recibida en la estación base.

Debido al alto ruido de fondo, los algoritmos de estimación de canal convencionales tienen dificultades en áreas de baja relación señal-ruido (SNR). El modelo de IA proporciona un nuevo enfoque al facilitar la estimación precisa del canal, optimizar la asignación de recursos y reducir el consumo de energía. Esto puede aumentar la capacidad del sistema, mejorar el rendimiento de la red y ofrecer una experiencia de usuario superior.

Esta colaboración permite a Samsung integrar un potente modelo de IA en su solución de software vRAN.

Las soluciones de simulación de canales de Keysight proporcionan generación de canales para una amplia gama de condiciones de canal, junto con procesamiento de señales en tiempo real y capacidades de radiofrecuencia (RF). Samsung ha logrado crear modelos de IA avanzados para la estimación de canales en receptores de enlace ascendente, mejorando significativamente la ganancia observable en un entorno de laboratorio. Por ejemplo, los experimentos de simulación muestran que el rendimiento en el borde de la celda de la red mejora hasta en un 30% cuando se utiliza un modelo de IA para la estimación del canal en lugar del método actual basado en reglas estáticas.

Se utiliza una configuración experimental completa, con equipos de radio y distribuidos que funcionan en la plataforma NVIDIA Aerial AI de Samsung, para evaluar el rendimiento de este modelo de IA. Este modelo de IA se implementa en la plataforma NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip y en las soluciones de emulación de canal y emulación de núcleo de Keysight.

Este logro estimulará la innovación y allanará el camino para la adopción generalizada de tecnologías RAN basadas en IA.

Van Thanh