• Samsung Electronics и KT Corporation успешно продемонстрировали оптимизацию сети радиодоступа на основе ИИ в действующей коммерческой сети, показав потенциальные возможности для развития 6G.
  • Валидация подтверждает технические преимущества, но также поднимает вопросы о реальной эксплуатационной сложности, затратах и пути к широкому коммерческому внедрению.

Что произошло: оптимизация сети на основе ИИ подтверждена в действующей сети

SamsungElectronics и KT Corporation успешно продемонстрировали оптимизациюсети радиодоступа на основе ИИ (AI RAN)в коммерческой мобильной сети KT в Соннаме, провинция Кёнгидо. Эта валидация, объявленная на этой неделе, стала первым случаем, когда технология была испытана в реальных эксплуатационных условиях, а не в ходе контролируемых симуляций.

Полевые испытания охватили около 18 000 пользователей в зонах с различными проблемами качества сигнала. AI RAN настраивает радиочастотные параметры на уровне каждого пользователя, а не применяет единую оптимизацию ко всей соте. Обучаясь на моделях использования и характере перемещений, система прогнозирует нестабильность соединения и заблаговременно корректирует конфигурации сети, снижая число сбоев.

По данным компаний, пользователи, которые ранее сталкивались с повторяющимися проблемами соединения, отметили значительное снижение числа сбоев после применения корректировок на основе AI RAN. Качество обслуживания также улучшилось для других пользователей в тех же географических зонах, что указывает на более широкие преимущества на уровне сот.

Исследовательское подразделение Samsung и лаборатория Future Network Laboratory компании KT планируют расширить испытания на другие коммерческие среды, рассматривая оптимизацию на основе ИИ как фундаментальный элемент будущих архитектур 6G.

Читайте также:AWS запускает проект Rainier с 500 000 чипов Trainium2
Читайте также:Telus и Samsung продвигают модернизацию Open RAN

Почему это важно

Эта валидация — важный шаг для развития RAN нового поколения, особенно на фоне того, как мировые поставщики и операторы изучают, как искусственный интеллект может справиться с растущей сложностью будущих сетей. AI RAN должен сыграть ключевую роль в 6G, где миллиарды подключённых устройств, новые модели мобильности и требования сверхнизкой задержки потребуют автоматизированного принятия решений в реальном времени внутри сети.

Однако остаётся несколько стратегических вопросов. Масштабирование оптимизации на основе ИИ в крупных многовендорных сетях создаёт эксплуатационные и финансовые сложности. Технология требует развёрнутой инфраструктуры обработки данных, что вызывает вопросы об эффективности, совместимости и долгосрочной сопровождаемости.

Ещё одна неопределённость — коммерческая жизнеспособность. Операторы по всему миру осторожно относятся к сетевым функциям на основе ИИ, которые улучшают внутренние показатели, но не создают новых источников дохода. Пока AI RAN не обеспечит возможности, за которые клиенты или предприятия готовы платить, масштабная монетизация остаётся под вопросом.

Результаты, полученные в контролируемой среде Южной Кореи, также может быть трудно напрямую перенести на рынки с более разнообразной географией, аппаратными экосистемами или регуляторными условиями. Прорыв технически многообещающий, но предстоит ещё большая работа, прежде чем AI RAN станет стандартным компонентом сетей массового пользователя.