Keysight Technologies e l'Università di Malaga collaborano per spingere l'AI e il ML nelle comunicazioni wireless avanzate

In una collaborazione pionieristica, Keysight Technologies e l'Università di Malaga (UMA) uniscono le forze per sfruttare il potere dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) per i sistemi di comunicazioni wireless avanzate. Con un forte focus sulla ricerca e sviluppo del 6G, questa partnership ha sviluppato con successo un metodo per integrare algoritmi AI e ML negli strumenti di progettazione e misurazione. Questa integrazione mira a convalidarne le prestazioni e ad accelerarne l'adozione a livello industriale, affrontando le sfide di interoperabilità e aprendo la strada a un deployment standardizzato di AI e ML nel settore wireless.

Colmare il divario negli standard wireless

Molti operatori di rete e fornitori hanno già iniziato a sfruttare AI e ML nelle loro reti per migliorare prestazioni ed efficienza. Tuttavia, l'assenza di standard wireless chiari per il deployment di AI e ML ha posto significative sfide di interoperabilità tra i fornitori di apparecchiature. Javier Campos, Ingegnere R&D presso Keysight, spiega: "Questa situazione crea molti problemi di interoperabilità tra i fornitori di apparecchiature e avere uno standard non ottimizzato per la tecnologia AI/ML è la sfida con cui abbiamo lavorato con l'università per risolvere."

Miglioramento delle prestazioni wireless con l'AI

Una delle strategie critiche per ottimizzare le prestazioni wireless ruota attorno alla fornitura e all'utilizzo di informazioni accurate sullo stato del canale (CSI). Il CSI comprende le proprietà e le condizioni note del canale di un collegamento di comunicazione, consentendo regolazioni in tempo reale delle trasmissioni per mantenere prestazioni ottimali. Questo componente è fondamentale per raggiungere comunicazioni affidabili con alti tassi di dati e sistemi multi-antenna. Tradizionalmente, il calcolo e la segnalazione di un CSI accurato sono stati computazionalmente e risorse intensivi, rendendolo un candidato ideale per l'integrazione di AI e ML nella rete.

Campos evidenzia il potenziale dell'AI in questo contesto, affermando: "Mentre l'AI esiste da molto tempo, l'industria è ora in grado di identificare casi d'uso concreti, come l'ottimizzazione del feedback CSI, dove l'AI può offrire enormi guadagni in termini di prestazioni, utilizzo delle risorse ed efficienza energetica."

Miglioramento del feedback CSI basato sull'AI

Riconoscendo il CSI come un caso d'uso primario che beneficia dell'AI e del ML, i ricercatori wireless dell'UMA hanno sviluppato un modello AI/ML per il miglioramento del feedback CSI. Mari Carmen Aguayo, Professoressa presso l'Universidad de Málaga e Direttrice dell'Istituto di Ricerca sulle Telecomunicazioni (TELMA), approfondisce: "Quello che stiamo facendo è ridurre le informazioni che devi inviare via radio per fornire un CSI accurato dall'equipaggiamento utente alla stazione base." Questa riduzione è ottenuta attraverso algoritmi AI che comprimono le informazioni richieste in quantità minime, garantendo prestazioni ottimali con la minima trasmissione di dati.

Per convalidare la superiorità del loro modello ML rispetto al tradizionale elaborazione digitale del segnale (DSP) per il feedback CSI, i ricercatori dell'UMA si sono rivolti a Keysight per una piattaforma di gemello digitale. Questa piattaforma ha emulato le prestazioni del loro modello in condizioni del mondo reale, consentendo test completi sotto vari profili di fading e scenari di test.

Aprire le porte per standard basati su AI/ML

Attraverso i loro sforzi collaborativi, Keysight e UMA hanno sviluppato un'interfaccia che consente l'integrazione di qualsiasi algoritmo AI/ML che aderisca ad API e framework AI/ML comuni in SystemVue di Keysight, uno strumento di modellazione. Questo risultato apre la strada all'intera industria per utilizzare efficacemente gli algoritmi AI e ML. Per facilitare questo processo di integrazione, Keysight e UMA stanno lavorando attivamente per introdurre questa innovazione nell'organismo di standardizzazione 3rd Generation Partnership Project Radio Access Network (3GPP RAN-1).

Campos afferma: "Insieme, non vediamo l'ora di progredire nelle diverse aree che il 3GPP sta studiando. Stiamo lavorando per avere una migliore usabilità e misurazioni per ottenere le informazioni necessarie per portare questa nuova tecnologia nell'industria."

Contributi alla release 3GPP 18

Seguendo la convalida di successo dei loro modelli AI, UMA e Keysight hanno presentato queste innovazioni, insieme alle migliori pratiche di misurazione associate, al 3GPP come parte della Release 18. Questo segna la prima release del 3GPP che approfondisce i miglioramenti AI/ML per l'interfaccia aerea, sottolineando l'importanza del loro lavoro nel plasmare il futuro delle comunicazioni wireless.

Una partnership continua per il futuro

La partnership tra UMA e Keysight è tutt'altro che finita. La loro collaborazione è destinata a continuare con piani per ulteriori contributi e per espandere i loro risultati ad altri strumenti Keysight. Il loro obiettivo finale è quello di empowerare i ricercatori wireless in tutto il mondo per sfruttare il potenziale dell'AI e del ML nel plasmare il futuro delle comunicazioni wireless avanzate.

La collaborazione tra Keysight Technologies e l'Università di Malaga rappresenta un salto significativo avanti nell'integrazione di AI e ML nei sistemi di comunicazioni wireless avanzate. I loro sforzi affrontano le sfide di interoperabilità e gettano le basi per un deployment standardizzato di AI e ML nell'industria wireless, promettendo prestazioni migliorate, utilizzo delle risorse ed efficienza energetica nell'era della tecnologia wireless 6G.