Steigerung der Kapazität von CBRS-Netzwerken durch neue KI-basierte Plattform

Die kontinuierliche Weiterentwicklung drahtloser Kommunikationstechnologien ist von entscheidender Bedeutung für die digitale Transformation. In diesem Kontext hat die Einführung von Spectrum AI durch Federated Wireless eine bemerkenswerte Entwicklung im Bereich der Citizens Broadband Radio Service (CBRS)-Netzwerke markiert. Diese innovative Plattform verspricht, die Netzwerkkapazität erheblich zu steigern, indem sie künstliche Intelligenz direkt auf die physischen Aspekte der Funkfrequenzoptimierung anwendet.

Revolutionierung der CBRS-Netzwerkkapazität durch physische KI

Federated Wireless hat Spectrum AI vorgestellt, eine neuartige Plattform, die darauf abzielt, die Kapazität kommerzieller CBRS-Netzwerke signifikant zu erhöhen. Berichte von Betreibern, die diese Plattform in Hunderten von Live-CBRS-Bereitstellungen einsetzen, zeigen eine bis zu fünffache Erweiterung der Netzwerkkapazität. Dieser Kapazitätsgewinn wird ohne die Notwendigkeit zusätzlicher Spektrumsakquisitionen, neuer Turminstallationen oder ergänzender physischer Infrastruktur erzielt, was auf die Hardware-unabhängige Natur der Leistungsverbesserung hinweist.

Die Rolle der physischen KI

Die Architektur von Spectrum AI integriert physische KI direkt in die realen Gegebenheiten der Funkfrequenzphysik. Dies bedeutet, dass die Rechenleistung gezielt auf Ausbreitungsbedingungen, Interferenzdynamiken und Spektrumszuweisungen angewendet wird – jene drei physikalischen Variablen, die die Gesamtleistung drahtloser Netzwerke bestimmen. Im Gegensatz zu vielen bestehenden KI-Tools im Telekommunikationssektor, die auf höheren Workflow-Ebenen operieren, wurde Spectrum AI speziell für den Einsatz auf der Radiofrequenzebene entwickelt. Diese Basisschicht ist der Punkt, an dem Ingenieure drahtlose Hardware physisch entwerfen, koordinieren und optimieren. Die Präzision der Plattform verbessert sich mit jeder Live-Bereitstellung, die sie verarbeitet.

Optimierung der Spektrumeffizienz und -leistung

Spectrum AI fungiert als automatisiertes Spektrumverwaltungssystem, das darauf ausgelegt ist, erhebliche Verbesserungen auf zwei spezifischen operativen Ebenen zu liefern: Spektrumeffizienz und Spektrumleistung. Die direkten Ergebnisse, die in Live-Bereitstellungen umfassend gemessen wurden, bieten Netzbetreibern nutzbares Hochqualitätsspektrum.

Greifbare Vorteile für Netzbetreiber

• Erhöhung der nutzbaren Spektrumkapazität: Ingenieurteams, die kommerzielle Netzwerke betreiben, können durch maschinengesteuerte Koordination bis zu 50 Prozent mehr nutzbare Hochqualitätsspektrumkapazität gewinnen. Diese KI-gesteuerte Koordination sichert eine höhere Effizienz aus bestehenden Spektrumszuweisungen.
• Beschleunigung der Simulationszeiten: Die Simulationsgeschwindigkeiten während der Planungsphase haben sich um das 100- bis 1.000-fache erhöht.
• Präzisere Ausbreitungsmodellierung: Die Plattform liefert eine Genauigkeit der Ausbreitungsmodellierung von über 90 Prozent, wobei die Präzision innerhalb einer Marge von unter 0,5 Dezibel liegt. Dies ermöglicht Funkfrequenzingenieuren, Netzwerke mit exakten Abdeckungs- und Interferenzvorhersagen zu planen.
• Verbesserte Interferenzkoordination: Die Genauigkeit der Interferenzkoordination verbessert sich in aktiven, Live-Shared-Spectrum-Umgebungen um bis zu 20 Dezibel.
• Reduzierung der Standortanzahl und Kosten: Betreiber, die äquivalente Abdeckungs- und Kapazitätsmetriken anstreben, berichten von einer Reduzierung der erforderlichen Standortanzahl um bis zu 50 Prozent. Eine geringere Anzahl physischer Zellstandorte senkt die Gesamtkosten der Bereitstellung um bis zu 40 Prozent bei jedem neuen Infrastrukturaufbau.

Iyad Tarazi, CEO von Federated Wireless, betont, dass der Großteil der KI in der drahtlosen Industrie oberhalb der physischen Schicht operiert, um Workflows zu automatisieren, Operationen zu verwalten oder Software zu optimieren. Spectrum AI hingegen arbeite auf Radio- und Ausbreitungsebene – der physikalischen Grundlage, wo Abdeckung, Interferenz und Kapazität tatsächlich bestimmt werden. Er hebt hervor, dass drahtlose Netzwerke weitaus mehr latente Kapazität enthalten, als Betreiber bisher nutzen konnten, und dass Spectrum AI dies ändere, indem es Spektrumkoordination als kontinuierliches Optimierungsproblem statt als einmalige technische Übung behandle.

Datengrundlage: Real-World-Telemetriedaten

Im Gegensatz zu vielen KI-Systemen für drahtloses Netzwerkmanagement, die sich hauptsächlich auf simulierte Umgebungen für Trainingsdaten verlassen, hat Federated Wireless einen anderen Ansatz gewählt. Die Datenarchitektur von Spectrum AI basiert auf Produktions-Telemetriedaten, die aus Hunderten von Live-Kommerznetzwerken stammen.

Fünf grundlegende Fähigkeiten der Plattform

Die Plattform nutzt fünf grundlegende Fähigkeiten:

- Kontinuierlich generierte Live-Spektrumkoordinationsdaten aus der größten kommerziellen Shared-Spectrum-Infrastruktur in den USA. - Nationale georäumliche Intelligenz, die über ein Jahrzehnt hinweg aus realen Spektrumszuweisungen, Interferenzereignissen und Ausbreitungsbeobachtungen gesammelt wurde. - Business Intelligence und Coverage IQ-Daten, die Abdeckung auf Adressenebene, Servicequalifikation und Marktinformationen liefern. Diese Erkenntnisse verbinden die Funkfrequenzleistung direkt mit der Kundengewinnung und den Umsatzergebnissen. - AI-native Ausbreitungsmodelle, die in der HF-Physik verankert sind und kontinuierlich durch Messungen aus realen drahtlosen Umgebungen verbessert werden. - Jeder Einsatz trägt Ausbreitungsdaten, Interferenzbeobachtungen und Bereitstellungsergebnisse zur Plattform bei, wodurch ein sich verstärkender Intelligenzvorteil für jeden Betreiber im System entsteht.

Deepak Das, VP of Solutions and Product bei Federated Wireless, erklärt, dass die Genauigkeit von Spectrum AI aus diesen KI-nativen Ausbreitungsmodellen resultiert, die in der HF-Physik begründet sind und kontinuierlich durch Messungen aus realen drahtlosen Umgebungen verbessert werden. Dies führe für Betreiber direkt zu mehr Kapazität aus dem bereits vorhandenen Spektrum, weniger zu bauenden Standorten und besseren wirtschaftlichen Bedingungen bei jeder Bereitstellung.

Integration mit dem Adaptive Network Planner (ANP)

Die Plattform wird mit dem Adaptive Network Planner (ANP) kombiniert, um beide Hälften des Netzwerk-Lebenszyklus eines Betreibers zu verwalten. Während Spectrum AI aktive Hardware durch die Verbesserung bereits Daten übertragender Netzwerke optimiert, verlassen sich Ingenieurteams auf den ANP, um neue Netzwerke zu planen, bevor Kapitalinvestitionen getätigt werden. Der ANP wendet dieselbe zugrunde liegende physikalische Intelligenz auf die Netzwerkplanung an und qualifiziert Abdeckung, Kapazität und Wirtschaftlichkeit mit physikalisch präziser Genauigkeit.

Anwendungsbereiche und Zielgruppen

Die erste Softwareversion liefert Spektrum-Dekomfliktion und Leistungsverbesserungen speziell für CBRS- und 6-GHz-Frequenzbänder. Sie umfasst auch erweiterte Antennenunterstützungsfunktionen. Federated Wireless hat das System für große und mittelgroße Betreiber entwickelt, die Hardware in Shared-Spectrum-Umgebungen einsetzen. Diese primäre Betreibergruppe umfasst Nutzer von Priority Access Licenses (PAL), die geschützte Zuweisungen unterhalten, und General Authorized Access (GAA)-Nutzer, die in dynamischen CBRS-Netzwerken operieren. Unternehmen, deren Netzwerke durch Bestandschutzauflagen oder hohe Koordinationsanforderungen eingeschränkt sind, können das System nutzen, um physische Interferenzen zu navigieren und gleichzeitig den Datendurchsatz zu maximieren.

Diese Entwicklung zeigt das Potenzial von KI, die Effizienz und Leistungsfähigkeit von drahtlosen Netzwerken grundlegend zu verändern, indem sie direkt auf die physikalischen Schichten der Kommunikation einwirkt und somit neue Möglichkeiten für Kapazitätssteigerung und Kostenreduktion eröffnet.

Bibliographie

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