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人工智能在5G和6G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

摘要:人工智能在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用不會(huì)等到6G網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)時(shí)才開(kāi)始。整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)正在進(jìn)行積極的研究,以開(kāi)發(fā)新的模型,并將這些模型集成到現(xiàn)存的和未來(lái)的無(wú)線通信系統(tǒng)中。

  作者:是德科技6G營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)Sarah LaSelva

  人工智能(AI)革命已經(jīng)到來(lái)。 隨著ChatGPT等應(yīng)用的公開(kāi)發(fā)布,人們得以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的力量和潛力獲得親身體驗(yàn)。ChatGPT是一個(gè)語(yǔ)言模型,該模型使用來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)和書(shū)籍的海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練,能夠生成類似真人撰寫(xiě)的文本。 這種類型的應(yīng)用完美體現(xiàn)出了人工智能的優(yōu)勢(shì)。它可以通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化在復(fù)雜場(chǎng)景下的輸出。

  無(wú)線網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是復(fù)雜的,會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),并且隨著每一代新技術(shù)的引入,其復(fù)雜性也在不斷增加。這些特性使得人工智能成為優(yōu)化無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的理想工具。

  AI在5G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

  隨著5G技術(shù)的成熟,AI和ML已經(jīng)被3GPP(第三代合作伙伴計(jì)劃)引入研究,3GPP是制定蜂窩技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的國(guó)際化標(biāo)準(zhǔn)組織。目前正在考慮運(yùn)用人工智能對(duì)空中接口進(jìn)行改進(jìn),包括網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、負(fù)載均衡和移動(dòng)性優(yōu)化等。由于空中接口的潛在用例非常多,所以在即將發(fā)布的3GPP R18中只選擇了其中一個(gè)小的子集進(jìn)行研究,涵蓋信道狀態(tài)信息(CSI)反饋、波束管理和定位等。需要注意的是,3GPP并沒(méi)有開(kāi)發(fā)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型。相反,它試圖創(chuàng)建通用的框架和評(píng)估方法,以便將人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到空中接口的不同功能中[1]。

  除了3GPP和空中接口之外,O-RAN 聯(lián)盟正在探索如何利用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改善網(wǎng)絡(luò)編排和管理。例如,O-RAN 聯(lián)盟的架構(gòu)有一個(gè)獨(dú)特功能,該架構(gòu)被稱為RAN 智能控制器 (RIC) ,主要用于輔助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化不同的使用場(chǎng)景。RIC既可以管理近實(shí)時(shí)應(yīng)用(xApps),也能管理非實(shí)時(shí)應(yīng)用(rApps)。用于提高頻譜效率和能源效率的xApps以及利用人工智能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)編排和管理的rApps目前已經(jīng)存在。隨著O-RAN生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展和成熟,將有更多xApps/rApps以及利用基于RIC的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的應(yīng)用將會(huì)出現(xiàn)。

圖1:ORAN網(wǎng)絡(luò)

  6G 網(wǎng)絡(luò)原生AI技術(shù)

  6G雖然處于起步階段,但能夠確定的是,人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)將成為未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)各個(gè)方面的基本組成部分。在網(wǎng)絡(luò)層面,盡管沒(méi)有正式定義,但 “AI原生 ”這一術(shù)語(yǔ)已經(jīng)在業(yè)內(nèi)被廣泛使用。觀察這些AI原生網(wǎng)絡(luò)的方式之一是根據(jù)RAN(無(wú)線接入網(wǎng))當(dāng)前的虛擬化技術(shù)和解聚趨勢(shì)來(lái)推斷上圖(圖1)。網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)區(qū)塊都可能包含人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型,這些模型在不同的供應(yīng)商和應(yīng)用之間可能會(huì)有所差異(圖2)。

圖2:ORAN 6G網(wǎng)絡(luò)

  AI原生網(wǎng)絡(luò)也可以用來(lái)指稱為運(yùn)行原生人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型而構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)。請(qǐng)參考下面的設(shè)計(jì)流程(圖3)。在傳統(tǒng)的5G網(wǎng)絡(luò)中,空中接口是由不同的部分組成的,每個(gè)部分均由人類進(jìn)行設(shè)計(jì)。在5G-Advanced網(wǎng)絡(luò)中,每個(gè)部分都將利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)優(yōu)化特定的功能。在6G網(wǎng)絡(luò)中,可能會(huì)由人工智能使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)整個(gè)空中接口。

圖3:從與AI結(jié)合到 AI原生網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展[2]

  人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化

  借鑒人工智能 / 機(jī)器學(xué)習(xí)可用于改善網(wǎng)絡(luò)編排和管理的想法,6G寄希望于利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決優(yōu)化挑戰(zhàn)。例如,人工智能可以根據(jù)實(shí)時(shí)運(yùn)行情況打開(kāi)和關(guān)閉組件,以降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的功耗。如今,xApps和rApps通過(guò)開(kāi)啟和關(guān)閉處于非工作狀態(tài)的功率放大器等高耗能組件在基站層面實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。然而,人工智能快速解決具有挑戰(zhàn)性的計(jì)算問(wèn)題和分析海量數(shù)據(jù)的能力,為我們?cè)诟蠓秶鷥?nèi)乃至全市或者全國(guó)范圍內(nèi)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能提供了可能。可以在使用頻率比較低的時(shí)間段關(guān)閉整個(gè)基站,也可以對(duì)小區(qū)進(jìn)行重新配置,以綠色低碳、節(jié)能環(huán)保的方式使用盡可能少的資源來(lái)滿足用戶的實(shí)時(shí)需求。目前還無(wú)法以這種方式重新配置基站和整個(gè)城市的網(wǎng)絡(luò),重新配置和測(cè)試對(duì)網(wǎng)絡(luò)配置的任何更改通常需要幾天或幾周的時(shí)間。盡管如此,不同人工智能技術(shù)的發(fā)展前景十分廣闊,它們?nèi)匀皇腔A(chǔ)設(shè)施提供商的首要考量因素。

  總結(jié)

  人工智能在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用不會(huì)等到6G網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)時(shí)才開(kāi)始。整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)正在進(jìn)行積極的研究,以開(kāi)發(fā)新的模型,并將這些模型集成到現(xiàn)存的和未來(lái)的無(wú)線通信系統(tǒng)中。然而,這些模型仍然是新推出的,需要對(duì)其嚴(yán)謹(jǐn)性和可靠性進(jìn)行評(píng)估。 在不同的數(shù)據(jù)集上適當(dāng)?shù)赜?xùn)練人工智能模型,量化它們對(duì)傳統(tǒng)技術(shù)的改進(jìn),并為人工智能驅(qū)動(dòng)的模塊定義新的測(cè)試方法,這些都是隨著新技術(shù)的采用而必須采取的關(guān)鍵步驟。隨著人工智能模型和測(cè)試方法與技術(shù)的成熟,毫無(wú)疑問(wèn),人工智能將在未來(lái)5-10年內(nèi)徹底改變無(wú)線通信行業(yè)。

  參考資料

  [1] https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2201/2201.01358.pdf

  [2] [Hoy21] J. Hoydis et al, “Toward a 6G AINative Air Interface”, IEEE Comm. Magazine, May 2021.

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