是德科技与马拉加大学合作，推动 AI 和机器学习进入先进无线通信领域

在一项开创性的合作中，是德科技（Keysight Technologies）与马拉加大学（UMA）联手，利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量来开发先进的无线通信系统。重点关注6G研发，该合作伙伴关系已成功制定了一种将AI和ML算法集成到设计和测量工具中的方法。这种集成旨在验证其性能并加速行业范围内的采用，解决互操作性挑战，并为AI和ML在无线领域的标准化部署铺平道路。

弥合无线标准之间的差距

许多网络运营商和设备供应商已经开始利用人工智能（AI）和机器学习（ML）来提升其网络的性能和效率。然而，由于缺乏部署 AI 和 ML 的明确无线标准，设备供应商之间出现了严重的互操作性挑战。是德科技（Keysight）的研发工程师 Javier Campos 表示：“这种情况在设备供应商之间造成了大量的互操作性问题，而且现有的标准并未针对 AI/ML 技术进行优化——这就是我们一直与大学合作解决的挑战。”

利用 AI 提升无线性能

优化无线性能的关键策略之一在于提供并利用准确的状态信息（CSI）。CSI 涵盖了通信链路的已知信道属性和条件，使传输能够进行实时调整以维持最佳性能。这一组件对于实现高数据速率和多天线系统的可靠通信至关重要。传统上，计算和报告准确的 CSI 需要大量的计算资源和时间，这使得将其与 AI 和 ML 集成到网络中成为一个理想的候选方案。

Campos 强调了 AI 在这一领域的潜力，他表示：“虽然 AI 已经存在了很长时间，但行业现在已经能够确定具体的用例，例如优化 CSI 反馈，在这些用例中，AI 可以在性能、资源利用率和能源效率方面带来巨大的提升。”

AI 驱动的 CSI 反馈增强

认识到 CSI 是受益于 AI 和 ML 的主要用例，马拉加大学（UMA）的无线研究人员开发了一种用于 CSI 反馈增强的 AI/ML 模型。马拉加大学教授兼电信研究所（TELMA）主任 Mari Carmen Aguayo 详细说明了这一点：“我们要做的就是减少通过空中接口发送以从用户设备向基站提供准确 CSI 所需的信息量。”这种减少是通过 AI 算法将所需信息压缩到最小数量来实现的，从而确保以最小的数据传输量实现最佳性能。

为了验证其 ML 模型在 CSI 反馈方面优于传统的数字信号处理（DSP），UMA 研究人员转向是德科技寻求数字孪生平台。该平台模拟了模型在现实世界条件下的性能，允许在各种衰落曲线和测试场景下进行全面测试。

为基于 AI/ML 的标准打开大门

通过他们的合作，是德科技和 UMA 开发了一个接口，使得任何符合通用 AI/ML API 和框架的 AI/ML 算法都能集成到是德科技的 SystemVue（一种建模工具）中。这一突破为整个行业有效利用 AI 和 ML 算法铺平了道路。为了促进这一集成过程，是德科技和 UMA 正积极致力于将这一创新引入第三代合作伙伴计划（3GPP）无线接入网（RAN-1）标准组织。

Campos 表示：“我们期待在 3GPP 正在研究的各个领域取得进展。我们正在努力提供更好的可用性和测量方法，以获取将这项新技术引入行业所需的见解。”

对 3GPP 第 18 版的贡献

在成功验证其 AI 模型后，UMA 和是德科技向 3GPP 展示了这些创新以及相关的测量最佳实践，作为 Release 18 的一部分。这是首个深入探讨空中接口 AI/ML 增强的 3GPP 版本，突显了他们工作在塑造无线通信未来方面的重要性。

面向未来的持续合作

UMA 和是德科技之间的合作远未结束。他们的合作计划继续，计划做出更多贡献并将他们的发现扩展到更多的是德科技工具。他们的最终目标是赋予全球无线研究人员利用 AI 和 ML 的潜力，以塑造先进无线通信的未来。

是德科技与马拉加大学之间的合作代表了将 AI 和 ML 集成到先进无线通信系统中的重大飞跃。他们的努力解决了互操作性挑战，并为无线行业中 AI 和 ML 的标准化部署奠定了基础，有望在 6G 无线技术时代提升性能、资源利用率和能源效率。