作者：是德科技6G营销总监Sarah LaSelva

人工智能（AI）革命已经到来。
随着ChatGPT等运用的公开拓布，人们得以利用深度神经网络和机器学习（ML）的力量和潜力得到亲自体验。
ChatGPT是一个措辞模型，该模型利用来自互联网和书本的海量文本数据进行了演习，能够天生类似真人撰写的文本。
这种类型的运用完美表示出了人工智能的上风。
它可以通过大量的演习数据不断优化在繁芜场景下的输出。

无线网络实质上是繁芜的，会产生大量的数据，并且随着每一代新技能的引入，其繁芜性也在不断增加。
这些特性使得人工智能成为优化无线网络的空想工具。

AI在5G网络中的运用

随着5G技能的成熟，AI和ML已经被3GPP（第三代互助伙伴操持）引入研究，3GPP是制订蜂窝技能标准的国际化标准组织。
目前正在考虑利用人工智能对空中接口进行改进，包括网络节能、负载均衡和移动性优化等。
由于空中接口的潜在用例非常多，以是在即将发布的3GPP R18中只选择了个中一个小的子集进行研究，涵盖信道状态信息（CSI）反馈、波束管理和定位等。
须要把稳的是，3GPP并没有开拓人工智能/机器学习模型。
相反，它试图创建通用的框架和评估方法，以便将人工智能/机器学习模型支配到空中接口的不同功能中[1]。

除了3GPP和空中接口之外，O-RAN 同盟正在探索如何利用人工智能/机器学习来改进网络编排和管理。
例如，O-RAN 同盟的架构有一个独特功能，该架构被称为RAN 智能掌握器 (RIC) ，紧张用于赞助人工智能和机器学习优化不同的利用场景。
RIC既可以管理近实时运用（xApps），也能管理非实时运用（rApps）。
用于提高频谱效率和能源效率的xApps以及利用人工智能进行网络编排和管理的rApps目前已经存在。
随着O-RAN生态系统的发展和成熟，将有更多xApps/rApps以及利用基于RIC的人工智能和机器学习优化的运用将会涌现。

图1：ORAN网络

6G 网络原生AI技能

6G虽然处于起步阶段，但能够确定的是，人工智能/机器学习将成为未来无线通信系统各个方面的基本组成部分。
在网络层面，只管没有正式定义，但 “AI原生 ”这一术语已经在业内被广泛利用。
不雅观察这些AI原生网络的办法之一是根据RAN（无线接入网）当前的虚拟化技能和解聚趋势来推断上图（图1）。
网络中的每个区块都可能包含人工智能/机器学习模型，这些模型在不同的供应商和运用之间可能会有所差异（图2）。

图2：ORAN 6G网络

AI原生网络也可以用来指称为运行原生人工智能/机器学习模型而构建的网络。
请参考下面的设计流程（图3）。
在传统的5G网络中，空中接口是由不同的部分组成的，每个部分均由人类进行设计。
在5G-Advanced网络中，每个部分都将利用机器学习技能来优化特定的功能。
在6G网络中，可能会由人工智能利用深度神经网络设计全体空中接口。

图3：从与AI结合到 AI原生网络的发展[2]

人工智能/机器学习优化

借鉴人工智能 / 机器学习可用于改进网络编排和管理的想法，6G寄希望于利用人工智能和机器学习来办理优化寻衅。
例如，人工智能可以根据实时运行情形打开和关闭组件，以降落全体网络的功耗。
如今，xApps和rApps通过开启和关闭处于非事情状态的功率放大器等高耗能组件在基站层面实现了这一目标。
然而，人工智能快速办理具有寻衅性的打算问题和剖析海量数据的能力，为我们在更大范围内乃至全市或者全国范围内优化网络性能供应了可能。
可以在利用频率比较低的韶光段关闭全体基站，也可以对小区进行重新配置，以绿色低碳、节能环保的办法利用尽可能少的资源来知足用户的实时需求。
目前还无法以这种办法重新配置基站和全体城市的网络，重新配置和测试对网络配置的任何变动常日须要几天或几周的韶光。
只管如此，不同人工智能技能的发展前景十分广阔，它们仍旧是根本举动步伐供应商的紧张考量成分。

总结

人工智能在无线网络中的运用不会等到6G网络涌现时才开始。
全体生态系统正在进行积极的研究，以开拓新的模型，并将这些模型集成到现存的和未来的无线通信系统中。
然而，这些模型仍旧是新推出的，须要对其严谨性和可靠性进行评估。
在不同的数据集上适当地演习人工智能模型，量化它们对传统技能的改进，并为人工智能驱动的模块定义新的测试方法，这些都是随着新技能的采取而必须采纳的关键步骤。
随着人工智能模型和测试方法与技能的成熟，毫无疑问，人工智能将在未来5-10年内彻底改变无线通信行业。