Marconi живёт и побеждает

Сеть радиодоступа составляет порядка 70% инвестиций в развитие сети для операторов связи. Поэтому, повышение эффективности е работы – очень актуальная задач.

Компания Capgemini создала платформу искусственного интеллекта с машинным обучением под названием Marconi для сетей радиодоступа OpenRAN 5G. Платформа повышает спектральную эффективность на 15 %, а также снижает задержки.

Повышение эффективности использования спектра достигается при помощи прогнозной аналитики в реальном времени в диспетчеризации 5G MAC (Media Access Control).

Решение Capgemini NetAnticipate5G и RATIO OpenRAN

В проекте Marconi использована платформу Capgemini NetAnticipate5G и RATIO OpenRAN с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Решение аналитики на базе искусственного интеллекта прогнозирует и назначает соответствующие значения схемы модуляции и кодирования MCS (modulation and coding scheme) с точным прогнозированием качества пользовательского сигнала и моделей мобильности (mobility patterns), представляющие собой типовой порядок перемещений абонента по местности. Проект повысил точность прогнозирования до 55% и сократил время прогноза до 0,64 мс, с улучшением показателей на 41% относительно того, что было раньше.

Это особенно важно для приложений, использующих возможность подключения с малой задержкой, таких как роботизированное производство и V2X (связь между транспортными средствами любых типов и дорожной инфраструктурой).

Улучшение пропускной способности соты с решением Marconi

Программное обеспечение Capgemini ML увеличивает объем трафика, который может обрабатывать каждая сота мобильной сети и позволяет большему количеству абонентов использовать новые услуги Индустрии 4.0, такие как расширенная мобильная широкополосная связь (eMBB) и сверхнадёжная связь с низкой задержкой (URLLC).

Машинное обучение можно развернуть для интеллектуального принятия решений в RAN без каких-либо дополнительных требований к оборудованию. Это делает его экономически эффективным в краткосрочной перспективе и перспективным в долгосрочной перспективе, при переходе к реализациям облачной сети раидоступа Cloud Native RAN.

В  Capgemini использованы процессоры Intel Xeon Scalable 3-го поколения со встроенным ускорением искусственного интеллекта.

Всё это привело к созданию интеллектуальной сети RAN, которая может прогнозировать и быстро реагировать на требования к охвату абонентов при одновременном снижении общей стоимости владения ТСO.

Группа Capgemini с рыночной капитализацией в 16 млрд евро недавно присоединила инженерную группу Altran, в которую входит аналитическая компания Cambridge Consultants, а также постоянно открывает всё новые лаборатории по исследованиям и разработкам технологий 5G в разных странах Европы (в России — пока нет).

Значительное улучшение качества воспринимаемых пользователем услуг только при задействовании ПО.

Видео о решении Capgemini NetAnticipate5G можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=Kl6iqy1H5L0

Об авторе Алексей Шалагинов

Независимый эксперт
Запись опубликована в рубрике 5G, Искусственный интеллект, Сетевые технологии, цифровая трансформация, SDN с метками , , , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход /  Изменить )

Google photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google. Выход /  Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход /  Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход /  Изменить )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.