Ця співпраця надасть дослідникам комплексний інструментарій для розробки нових застосувань штучного інтелекту (ШІ) для мережі радіодоступу (RAN). Додавання рішень Keysight для моделювання мереж дозволить дослідникам розробляти та перевіряти нові методи оптимізації радіодоступу за допомогою комплексних можливостей моделювання мереж Keysight.
Keysight зараз досліджує рішення для технології 6G.
Як і у випадку з ранніми дослідженнями 6G, технологія штучного інтелекту швидко розвивається, тому ймовірно, що 6G буде першим поколінням бездротових технологій, повністю підтримуючих штучний інтелект. Перевірка нових підходів до алгоритмів штучного інтелекту, оптимізованих для збільшення ємності, швидкості та типів мережевих застосувань, вимагає моделювання реальних мережевих умов у великих масштабах. Для навчання, тестування та вдосконалення алгоритмів штучного інтелекту перед комерціалізацією необхідні реалістичні інструменти моделювання для кожної частини бездротової системи.
Щоб допомогти дослідникам 6G створювати перспективні алгоритми штучного інтелекту, Keysight додає комплексні рішення для моделювання та тестування мереж до дослідницької хмари Nvida 6G. Keysight створює хмарні версії цих рішень та робить їх доступними на дослідницькій платформі гнучким та масштабованим способом. Завдяки дослідницькій хмарі Nvida 6G дослідники 6G можуть отримати доступ до рішень Keysight за реальних мережевих умов. Працюючи в хмарі, рішення Keysight для моделювання мереж тепер також працюватимуть швидше та будуть масштабованішими завдяки доступу до безперебійної мережі Nvida з прискоренням на графічних процесорах.
«Ми раді бути одним із перших оголошених партнерів з рішень для нової хмарної платформи 6G Research Cloud від Nvidia», – сказав Кайлаш Нараянан, старший віце-президент і президент групи комунікаційних рішень Keysight. «Інтеграція наших рішень у цю хмарну платформу надає дослідникам доступ до найточніших, найшвидших і масштабованих можливостей моделювання мереж на ринку. Ця доцільність і масштабованість мають вирішальне значення для розробки архітектур штучного інтелекту, які можуть оптимізувати радіосистеми наступного покоління».
Посилання на джерело






Коментар (0)