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6G 系统将普遍采用人工智能(AI)和机器学习(ML),协助技术人员完成从物理层设计到网络优化的各项任务!
复杂的无线网络,每天生成海量的数据。随着技术的更新迭代,复杂度更是在不断增加。大量的数据集和与日俱增的复杂度使无线网络成为理想的AI应用的目标。
随着技术达到一定的成熟度,通过深度神经网络(Neural networks)和机器学习(ML)的强大力量和潜力,人们正在获得有关AI的第一手经验。两个重要的例子:一个是生成式AI (Descript AI)-- 一个使用AI和ML来转化人类语言的软件应用;另一个是ChatGPT, 是使用大量数据训练的能生成类人文本的大语言模型(Large Language Model)。这两个例子都表明,当AI经过了海量数据训练后如何就一个复杂的问题,给出一个优化的答案。
作为一个工具,AI的核心优势在于它的优化复杂场景的能力,而无线网络的复杂应用场景恰好使其成为适合AI优化的对象。
在5G网络中正在如何利用AI?
随着5G的成熟,AI与ML正在被3GPP引入并加以研究。这些AI应用,主要集中在空口研究,包括降低网络功耗,负载均衡和移动性优化。潜在的空口可应用场景非常多,在即将到来的3GPP Rel.18中只选取了一小部分,包括信道状态信息(CSI)反馈,波束管理和定位等。
需要指出的是3GPP并不会开发AI/ML模型,只是试图生成通用的框架和评估方法,用于AI/ML模型,这些模型将被加载到不同的空口应用中。
除了3GPP在空口方面的应用,O-RAN 联盟(O-RAN Aliiance)也在寻求如何利用AI/ML改善网络协同。例如,O-RAN 联盟在其架构中有一个独特的功能,称为RAN 智能控制器(RIC), 用于管理AI/ML的优化应用。RIC 可以管理几乎能实时运行的xApps和非实时运行的rApps。xApps 用来提高频谱和能源的有效性;而rApps利用现在已有的AI应用来进行网络协同。随着O-RAN 生态的发展和不断成熟,在RIC中,将有更多的xApps/rApps和基于AI/ML的应用。
图1:ORAN网络
6G如何利用AI?
6G正处于婴儿期,但是已经非常清楚AI/ML将成为未来无线通信系统的基础部分。在网络侧,术语原生AI(AI-native)尽管没有正式定义,但是在行业中已经被广泛应用。
一种观察这些“AI-native”网络的方法是,基于网络虚拟化的趋势和RAN(Radio Access Network)的退变,推演出上面的框图(图1)。每个网络模块都将可能包含AI/ML模型,这些模型会随着供应商和应用的不同而不同(见图2)。
图2:ORAN 6G网络
AI原生网络(AI-native)也意味着网络天生就可以运行AI/ML模型。参考下面的设计流程(图3)。在传统的5G网络中,空口包含人们设计的不同的处理模块;在5G-A(5G Advanced)网络中,每个模块将利用ML去优化特定的功能。在6G网络里,AI可能采用深度神经网络,设计整个空口。
图3:从AI-infused到AI-native 网络的演变
AI如何用于优化?
建立在AI/ML能够改善网络管理协同的理念之上,6G有望利用AI和ML来应对网络优化方面的挑战。例如,通过打开或关闭实时工作条件下的组件,AI可以优化网络的功耗。
尽管现在xApps 和 rApps只可以在基站这一层级,通过打开/关闭耗能的组件,实现功耗优化。如功率放大器,当其不使用时,就可以及时关闭,从而降低功耗。但是,AI能够快速解决计算问题和处理大量数据的能力,将有可能在更广的范围内,如整个城市或全国范围内优化网络。
当用户很少时,整个基站可能被关闭。小区被配置成仅使用最少的资源,以功耗优化的方式去服务于实时需求。目前,还不能够以这种方式重新配置基站和整个城市范围内的网络,因为这需要几天或几周的时间进行并测试各种网络的变化。尽管如此,各种AI技术的进展,实现这样的功能是非常有希望的,而且对于基础网络提供商而言,也是非常重要的。
无线网络将不会等到6G才开始使用AI的强大功能。整个生态系统对于AI的研究都非常积极,以开发新的模型并把它们集成到现在和将来的无线系统里面去。当然,这些模型都还很新,还需要对其严谨性和稳定性进行评估。
随着这项新技术的采用,使用不同的数据集来正确的训练AI模型,通过传统的技术量化它们的改善程度,针对AI使能(AI-enabled)模块定义新的测试方法是必须采取的非常关键的步骤。
随着AI模型和测试方法的成熟,在下一个5~10年内,AI技术无疑将重塑无线通信网络。我们将见证更多5G和6G网络中各种创新的AI应用。
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原文标题:利用AI(Artificial Intelligence)能解决5G与6G网络的挑战?
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