利用AI（Artificial Intelligence）能解决5G与6G网络的挑战？
作者：sarah lesalva 是德科技6g产品市场总监
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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。
关于是德科技
是德科技（nyse：keys）启迪并赋能创新者，助力他们将改变世界的技术带入生活。作为一家标准普尔 500 指数公司，我们提供先进的设计、仿真和测试解决方案，旨在帮助工程师在整个产品生命周期中更快地完成开发和部署，同时控制好风险。我们的客户遍及全球通信、工业自动化、航空航天与国防、汽车、半导体和通用电子等市场。我们与客户携手，加速创新，创造一个安全互联的世界。了解更多信息，请访问是德科技官网 www.keysight.com.cn。
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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。
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图1：oran网络
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