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人(ren)工智能(neng)(AI)**已经(jing)到(dao)来。随着ChatGPT等(deng)应用(yong)的公开(kai)发布,人(ren)们得以(yi)利(li)用(yong)深度神经(jing)网络和(he)(he)机器(qi)学习(ML)的力量(liang)和(he)(he)潜力获得亲(qin)身体验。ChatGPT是(shi)一个语言模(mo)型,该模(mo)型使用(yong)来自互联(lian)网和(he)(he)书(shu)籍的海量(liang)文(wen)(wen)本(ben)数据进行了(le)训练,能(neng)够生成类似真人(ren)撰写的文(wen)(wen)本(ben)。这种类型的应用(yong)完美体现出了(le)人(ren)工智能(neng)的优(you)(you)势。它可以(yi)通过大量(liang)的训练数据不断优(you)(you)化在复(fu)杂场景下的输(shu)出。
无线网络(luo)本质上是复杂的,会产生大量的数据(ju),并且(qie)随着(zhe)每一(yi)代新(xin)技术的引入,其复杂性也(ye)在不(bu)断(duan)增加。这些特性使得人工智能成为优化无线网络(luo)的理想工具。
01 AI在5G网络中的应用
随着5G技(ji)术的(de)(de)(de)成熟,AI和(he)ML已经被3GPP(第三代合作伙伴计划)引入研(yan)究,3GPP是制定蜂窝技(ji)术标准的(de)(de)(de)国际化标准组(zu)织。目前(qian)正在(zai)考(kao)虑运用人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)对空(kong)(kong)中接口(kou)进行改进,包括网络节能(neng)(neng)(neng)、负载(zai)均衡和(he)移(yi)动性优化等。由于空(kong)(kong)中接口(kou)的(de)(de)(de)潜在(zai)用例非常(chang)多(duo),所(suo)以在(zai)即(ji)将发(fa)布的(de)(de)(de)3GPP R18中只选择了其中一个小的(de)(de)(de)子集进行研(yan)究,涵盖信(xin)道状态信(xin)息(CSI)反馈(kui)、波束管理(li)和(he)定位等。需要注意的(de)(de)(de)是,3GPP并没有开发(fa)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)/机器(qi)学(xue)习模型。相反,它试图创建通用的(de)(de)(de)框架和(he)评估方法,以便将人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)/机器(qi)学(xue)习模型部署到空(kong)(kong)中接口(kou)的(de)(de)(de)不同功(gong)能(neng)(neng)(neng)中[1]。 除了3GPP和(he)(he)空中接(jie)口之外,O-RAN 联盟正在探索如何利用(yong)人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)/机(ji)器(qi)学习(xi)来改善网络编排和(he)(he)管(guan)(guan)理。例如,O-RAN 联盟的(de)(de)架构(gou)(gou)有一个独特功(gong)能(neng)(neng),该(gai)架构(gou)(gou)被(bei)称为RAN 智(zhi)能(neng)(neng)控(kong)制器(qi)(RIC),主(zhu)要用(yong)于辅助人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)和(he)(he)机(ji)器(qi)学习(xi)优化不同的(de)(de)使用(yong)场景。RIC既(ji)可以管(guan)(guan)理近(jin)实时(shi)(shi)应用(yong)(xApps),也(ye)能(neng)(neng)管(guan)(guan)理非(fei)实时(shi)(shi)应用(yong)(rApps)。用(yong)于提高频谱效(xiao)率(lv)和(he)(he)能(neng)(neng)源效(xiao)率(lv)的(de)(de)xApps以及利用(yong)人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)进行(xing)网络编排和(he)(he)管(guan)(guan)理的(de)(de)rApps目前已经存在。随着O-RAN生态(tai)系统的(de)(de)发展和(he)(he)成熟,将(jiang)有更多xApps/rApps以及利用(yong)基于RIC的(de)(de)人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)和(he)(he)机(ji)器(qi)学习(xi)优化的(de)(de)应用(yong)将(jiang)会出现。
图(tu)1:ORAN网络
02 6G网络原生AI技术
6G虽然处于起步阶段,但(dan)能够确定(ding)的(de)(de)是,人工智能/机器学习(xi)将成为(wei)未来(lai)无线(xian)通信(xin)系统各个方面(mian)的(de)(de)基本组成部分。在(zai)网络层面(mian),尽(jin)管没有正式(shi)定(ding)义,但(dan)“AI原生”这一(yi)术语已经(jing)在(zai)业内被**使用。观(guan)察这些AI原生网络的(de)(de)方式(shi)之一(yi)是根据RAN(无线(xian)接(jie)入(ru)网)当前的(de)(de)虚拟化技(ji)术和(he)解聚趋势来(lai)推断上(shang)图(tu)(tu)(图(tu)(tu)1)。网络中(zhong)的(de)(de)每(mei)个区(qu)块都可能包含人工智能/机器学习(xi)模(mo)型(xing)(xing),这些模(mo)型(xing)(xing)在(zai)不同的(de)(de)供应商(shang)和(he)应用之间可能会(hui)有所(suo)差异(图(tu)(tu)2)。
图(tu)2:ORAN 6G网络
AI原(yuan)生(sheng)网络(luo)也(ye)可以用来指称为运(yun)行(xing)原(yuan)生(sheng)人工智能/机(ji)器(qi)学(xue)习模型而构建的(de)(de)网络(luo)。请参(can)考下面的(de)(de)设计(ji)流程(图3)。在(zai)传统的(de)(de)5G网络(luo)中(zhong)(zhong),空中(zhong)(zhong)接(jie)口是(shi)由不同的(de)(de)部分组成的(de)(de),每个(ge)(ge)部分均由人类(lei)进行(xing)设计(ji)。在(zai)5G-Advanced网络(luo)中(zhong)(zhong),每个(ge)(ge)部分都将利用机(ji)器(qi)学(xue)习技术来优化特(te)定的(de)(de)功能。在(zai)6G网络(luo)中(zhong)(zhong),可能会由人工智能使用深度神经网络(luo)设计(ji)整个(ge)(ge)空中(zhong)(zhong)接(jie)口。
图3:从与AI结合到AI原生(sheng)网络(luo)的(de)发展[2]
03 人工智能/机器学习优化
借鉴人工(gong)智(zhi)能(neng)/机器(qi)(qi)学习可(ke)用于(yu)改(gai)善网(wang)络(luo)编排和(he)管理的(de)想法,6G寄(ji)希望于(yu)利用人工(gong)智(zhi)能(neng)和(he)机器(qi)(qi)学习来(lai)解决优化(hua)挑战(zhan)。例(li)如(ru),人工(gong)智(zhi)能(neng)可(ke)以(yi)(yi)(yi)根据实时运行情况(kuang)打(da)开和(he)关(guan)闭组(zu)件(jian),以(yi)(yi)(yi)降低(di)(di)(di)整个网(wang)络(luo)的(de)功耗。如(ru)今,xApps和(he)rApps通过开启(qi)和(he)关(guan)闭处于(yu)非工(gong)作(zuo)状态的(de)功率(lv)放大(da)器(qi)(qi)等高耗能(neng)组(zu)件(jian)在(zai)基(ji)站(zhan)层面实现了这一目标。然而,人工(gong)智(zhi)能(neng)快(kuai)速解决具有挑战(zhan)性的(de)计算问题和(he)分析海量(liang)数据的(de)能(neng)力,为(wei)我(wo)们(men)在(zai)更大(da)范围内乃至(zhi)全市(shi)或者全国(guo)范围内优化(hua)网(wang)络(luo)性能(neng)提供了可(ke)能(neng)。可(ke)以(yi)(yi)(yi)在(zai)使用频(pin)率(lv)比较(jiao)低(di)(di)(di)的(de)时间段(duan)关(guan)闭整个基(ji)站(zhan),也(ye)可(ke)以(yi)(yi)(yi)对小区进行重(zhong)新配置,以(yi)(yi)(yi)绿色低(di)(di)(di)碳、节能(neng)环保的(de)方式使用尽可(ke)能(neng)少的(de)资源来(lai)满足用户(hu)的(de)实时需求。目前还无法以(yi)(yi)(yi)这种方式重(zhong)新配置基(ji)站(zhan)和(he)整个城市(shi)的(de)网(wang)络(luo),重(zhong)新配置和(he)测试对网(wang)络(luo)配置的(de)任何更改(gai)通常需要(yao)几天或几周的(de)时间。尽管如(ru)此,不同人工(gong)智(zhi)能(neng)技术的(de)发展前景十分广阔,它们(men)仍然是基(ji)础(chu)设施(shi)提供商的(de)首要(yao)考(kao)量(liang)因素。
04 总结
人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)在无(wu)线(xian)(xian)网络(luo)中的(de)(de)(de)应(ying)用(yong)不会(hui)等到6G网络(luo)出现时才开(kai)始。整(zheng)个生态系统(tong)正在进(jin)行积极的(de)(de)(de)研(yan)究,以开(kai)发新(xin)(xin)的(de)(de)(de)模(mo)(mo)型,并将这(zhei)些模(mo)(mo)型集(ji)(ji)成到现存(cun)的(de)(de)(de)和(he)未来(lai)的(de)(de)(de)无(wu)线(xian)(xian)通(tong)信(xin)系统(tong)中。然(ran)而,这(zhei)些模(mo)(mo)型仍然(ran)是新(xin)(xin)推出的(de)(de)(de),需(xu)要对(dui)其严(yan)谨(jin)性和(he)可(ke)靠性进(jin)行评估。在不同的(de)(de)(de)数据集(ji)(ji)上适(shi)当地训练(lian)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)模(mo)(mo)型,量化它们(men)对(dui)传统(tong)技(ji)术(shu)的(de)(de)(de)改进(jin),并为人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)驱动(dong)的(de)(de)(de)模(mo)(mo)块定义新(xin)(xin)的(de)(de)(de)测试方法(fa)(fa),这(zhei)些都是随着新(xin)(xin)技(ji)术(shu)的(de)(de)(de)采(cai)(cai)用(yong)而必须采(cai)(cai)取的(de)(de)(de)关键(jian)步骤。随着人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)模(mo)(mo)型和(he)测试方法(fa)(fa)与技(ji)术(shu)的(de)(de)(de)成熟,毫无(wu)疑问,人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)将在未来(lai)5-10年内彻底(di)改变无(wu)线(xian)(xian)通(tong)信(xin)行业。
厦门(men)同(tong)昌源电子有限公(gong)司是立(li)足于高校、工(gong)厂以(yi)(yi)及(ji)各大科(ke)研机构(gou)的(de)仪器(qi)代理公(gong)司。公(gong)司自成(cheng)立(li)之日(ri)起,就以(yi)(yi)“诚信、效率、双赢”为原则,给广大客户提供**的服务,包括技术咨询、售前支持、售后服务及针对行业应用的个性化解决方案。 公司自2005年(nian)成立以(yi)来,经过近十年(nian)的积累取得了多个国内(nei)外**品(pin)牌(pai)的省级代理(li)。电(dian)(dian)子测试(shi)(shi)(shi)(shi)类代理(li)品(pin)牌(pai)有:美(mei)国是德(de)科(ke)技、美(mei)国福禄克、**固(gu)纬、北京大(da)恒光电(dian)(dian)等(deng)。电(dian)(dian)子测试(shi)(shi)(shi)(shi)类经营(ying)产品(pin)包含:通(tong)用电(dian)(dian)子测试(shi)(shi)(shi)(shi)仪器、环境试(shi)(shi)(shi)(shi)验(yan)设(she)备、安(an)规试(shi)(shi)(shi)(shi)验(yan)设(she)备、光电(dian)(dian)测试(shi)(shi)(shi)(shi)设(she)备以(yi)及系(xi)统解(jie)决方案等(deng)。公司本着 “用优化的方案搭建合理的实验室”原则为客户实验室提供建设方案。您的满意是我们质量的尺标,欢迎广大客户来电。了解更多信(xin)息(xi),请访问官方网站://jamcs.com.cn/
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