AI輔助檢測RAN異常　加速5G網路發展

編譯／曲姵蓉

優密歐大學Umeå University最新的研究發現，利用AI技術以及機器學習技術（Machine Learning），可以更快排除5G網路故障，以及更仔細地檢查行動網路運作架構。

根據報導，大學計算機科學系工業博士生Tobias Sundqvist已開發出新的機器學習方法，讓機器人根據軟體開發人員每天分析的故障排除訊息來學習行動網路的行為。當機器人學會之後，它可以快速找到錯誤並幫助了解大型分散系統中發生了什麼事情。

報導指出，Tobias Sundqvist有一個明確的研究動機，基於他在電信業工作超過20年的經驗，他覺得開發人員在排除無線電接入網 （RAN）故障工作過程中，沒有得到應有的數據技術支援，他決定自己解決問題，與優密歐大學和Tietoevry公司合作，開始開發分析RAN運作方式的新方法。

Tobias Sundqvist指出：「過去的RAN軟體是集中在單一應用程序中，並且功能遠比現在少。現今大部分都採用分散式微服務架構，數千名工程師每天更新軟體的新功能。然而，開發人員對系統的分析方式非常陽春且沒有跟著革新。」當 RAN 出了問題，開發人員可能需要花費數週時間進行分析並找出錯誤。現在，靠著新技術以及AI的幫助，可能只需要幾秒鐘就可以找到錯誤，並且幫助工程師了解RAN 當下的運作情形。

過往大部分的相關研究都關注機器學習如何幫助強化RAN 或探討評估標準的異常。現在，Tobias Sundqvist更進一步地分析了過去原本是工程師在用的系統日誌中的 RAN 行為，讓開發人員可以更快速地找到隱藏在 RAN 中的眾多錯誤，加快未來手機網路的開發。
資料來源：Techxplore

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