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6G 系統將普遍采用人工智能(AI)和機器學習(ML),協助技術人員完成從物理層設計到網絡優化的各項任務!
復雜的無線網絡,每天生成海量的數據。隨著技術的更新迭代,復雜度更是在不斷增加。大量的數據集和與日俱增的復雜度使無線網絡成為理想的AI應用的目標。
隨著技術達到一定的成熟度,通過深度神經網絡(Neural networks)和機器學習(ML)的強大力量和潛力,人們正在獲得有關AI的第一手經驗。兩個重要的例子:一個是生成式AI (Descript AI)-- 一個使用AI和ML來轉化人類語言的軟件應用;另一個是ChatGPT, 是使用大量數據訓練的能生成類人文本的大語言模型(Large Language Model)。這兩個例子都表明,當AI經過了海量數據訓練后如何就一個復雜的問題,給出一個優化的答案。
作為一個工具,AI的核心優勢在于它的優化復雜場景的能力,而無線網絡的復雜應用場景恰好使其成為適合AI優化的對象。
在5G網絡中正在如何利用AI?
隨著5G的成熟,AI與ML正在被3GPP引入并加以研究。這些AI應用,主要集中在空口研究,包括降低網絡功耗,負載均衡和移動性優化。潛在的空口可應用場景非常多,在即將到來的3GPP Rel.18中只選取了一小部分,包括信道狀態信息(CSI)反饋,波束管理和定位等。
需要指出的是3GPP并不會開發AI/ML模型,只是試圖生成通用的框架和評估方法,用于AI/ML模型,這些模型將被加載到不同的空口應用中。
除了3GPP在空口方面的應用,O-RAN 聯盟(O-RAN Aliiance)也在尋求如何利用AI/ML改善網絡協同。例如,O-RAN 聯盟在其架構中有一個獨特的功能,稱為RAN 智能控制器(RIC), 用于管理AI/ML的優化應用。RIC 可以管理幾乎能實時運行的xApps和非實時運行的rApps。xApps 用來提高頻譜和能源的有效性;而rApps利用現在已有的AI應用來進行網絡協同。隨著O-RAN 生態的發展和不斷成熟,在RIC中,將有更多的xApps/rApps和基于AI/ML的應用。
圖1:ORAN網絡
6G如何利用AI?
6G正處于嬰兒期,但是已經非常清楚AI/ML將成為未來無線通信系統的基礎部分。在網絡側,術語原生AI(AI-native)盡管沒有正式定義,但是在行業中已經被廣泛應用。
一種觀察這些“AI-native”網絡的方法是,基于網絡虛擬化的趨勢和RAN(Radio Access Network)的退變,推演出上面的框圖(圖1)。每個網絡模塊都將可能包含AI/ML模型,這些模型會隨著供應商和應用的不同而不同(見圖2)。
圖2:ORAN 6G網絡
AI原生網絡(AI-native)也意味著網絡天生就可以運行AI/ML模型。參考下面的設計流程(圖3)。在傳統的5G網絡中,空口包含人們設計的不同的處理模塊;在5G-A(5G Advanced)網絡中,每個模塊將利用ML去優化特定的功能。在6G網絡里,AI可能采用深度神經網絡,設計整個空口。
圖3:從AI-infused到AI-native 網絡的演變
AI如何用于優化?
建立在AI/ML能夠改善網絡管理協同的理念之上,6G有望利用AI和ML來應對網絡優化方面的挑戰。例如,通過打開或關閉實時工作條件下的組件,AI可以優化網絡的功耗。
盡管現在xApps 和 rApps只可以在基站這一層級,通過打開/關閉耗能的組件,實現功耗優化。如功率放大器,當其不使用時,就可以及時關閉,從而降低功耗。但是,AI能夠快速解決計算問題和處理大量數據的能力,將有可能在更廣的范圍內,如整個城市或全國范圍內優化網絡。
當用戶很少時,整個基站可能被關閉。小區被配置成僅使用最少的資源,以功耗優化的方式去服務于實時需求。目前,還不能夠以這種方式重新配置基站和整個城市范圍內的網絡,因為這需要幾天或幾周的時間進行并測試各種網絡的變化。盡管如此,各種AI技術的進展,實現這樣的功能是非常有希望的,而且對于基礎網絡提供商而言,也是非常重要的。
無線網絡將不會等到6G才開始使用AI的強大功能。整個生態系統對于AI的研究都非常積極,以開發新的模型并把它們集成到現在和將來的無線系統里面去。當然,這些模型都還很新,還需要對其嚴謹性和穩定性進行評估。
隨著這項新技術的采用,使用不同的數據集來正確的訓練AI模型,通過傳統的技術量化它們的改善程度,針對AI使能(AI-enabled)模塊定義新的測試方法是必須采取的非常關鍵的步驟。
隨著AI模型和測試方法的成熟,在下一個5~10年內,AI技術無疑將重塑無線通信網絡。我們將見證更多5G和6G網絡中各種創新的AI應用。
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原文標題:利用AI(Artificial Intelligence)能解決5G與6G網絡的挑戰?
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