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。

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