人工智能,如何赋能5G-A?
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简介:随着ChatGPT点燃的人工智能(AI)热潮,通信行业的面貌焕然一新。 在各种行业展会、论坛上,面向通信行业的AI应用层出不穷。 ALL in AI,AI for All不仅仅是口号,AI已经和通信系统深度融合。 甚至可以说,在有些方面A I已经成为了主角,形成了 通信×AI的乘数效应 。 5G-A是5G下半场演进的技术底座 ,泛在智能已经成为了5G-A发展的重要方向,5G-A×AI的能量正在厚积薄
随着ChatGPT点燃的人工智能(AI)热潮,通信行业的面貌焕然一新。
在各种行业展会、论坛上,面向通信行业的AI应用层出不穷。
ALL in AI,AI for All不仅仅是口号,AI已经和通信系统深度融合。
甚至可以说,在有些方面AI已经成为了主角,形成了通信×AI的乘数效应。
5G-A是5G下半场演进的技术底座,泛在智能已经成为了5G-A发展的重要方向,5G-A×AI的能量正在厚积薄发。
其实,在5G以及5G-A标准的制定过程中,业界也早已认识到了AI的优势,并试图把一些流程用AI来优化赋能。
那么,从标准的角度看,3GPP在网络智能化方面的进展如何?
Linkedin:AI in 5G Use Case - Summary of 3GPPs Work & Study on AI/ML for 5G System
可以看出,在5G阶段,网络智能化有核心网的NWDAF(NetWork Data Analytics Function,网络数据分析功能)、运维层的MDAF(Management Data Analytics Function,管理数据分析功能),以及接入侧的一些基本功能研究,这些AI局限在网络侧,和终端没有交互。
到了5G-A阶段,标准制定的AI能力向网络和终端协同的更复杂功能演进。
最后到6G,就是全栈全节点的原生智能了。
网络层及运维层网元
早在5G标准的第一个版本R15,3GPP就定义了一个全新的核心网网元——NWDAF。
NWDAF从各种核心网网元、应用、运维系统以及运营支持系统收集数据,然后对这些数据进行分析,以提供有关网络性能和健康状况的建议及处理方案。
NWDAF可以支持:
网络性能监控:监控时延、吞吐率、以及网络可用性等关键网络指标,用于识别和解决性能问题。
网络安全分析:分析网络流量,以识别潜在的安全威胁,用于提高网络的安全性。
客户体验优化:分析客户数据,用于改善客户体验。
比如,NWDAF可发现某些客户或特定应用程序的体验不佳,并定位存在问题的地点。
网络自治闭环:支撑网络运维自动化,在出现性能问题或安全威胁时自动生成告警。
与此同时,网络运维(OAM)系统也需要增强,即通过引入AI和自动化来实现接近零接触的网络及服务管理编排。
在此背景下,3GPP在R17版本为网络运维层引入了MDAF,进一步丰富和增强管理功能,实现最佳的网络性能及服务保障。
综合下来,5G核心网及运维层的智能化架构是下图这样的。
核心网以及上层的运维有了这些动静,那么接入网NG-RAN(Next Generation Radio Access Network,下一代无线接入网)呢?
RAN接入层智能化
3GPP也是从R17阶段开始研究怎样把AI引入基站及终端,首先考虑的是网络节能、负荷均衡以及移动性优化等基础功能。
首先要做的是定义AI在RAN(Radio Access Network,无线接入网)侧的基本运行结构:
从上图可以看出,RAN侧的AI框架和通用的AI架构并没有大的不同之处,都分为数据采集、模型训练、模型推理和执行这几个模块。
数据采集
:通过标准接口从网络中获取数据,并提供给模型训练和模型推理。
模型训练
:进行数据的预处理,并执行AI/ML训练、验证、测试等工作。
模型推理:采用训练好的模型来进行推理,生成预测数据并进行智能决策。
执行:接收模型推理的结论,并在网络中实际生效执行。
那么,这些模块是在终端侧运行,还是在网络侧运行?答案是都可以,3GPP根据协作程度的高低定义了x,y,z三个级别。
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