電信產業打造智慧6G 人工智慧和機器學習強力支援

編譯/曲姵蓉

尖端6G系統已成為全球焦點,電信業十分關注人工智慧在下一代蜂窩系統中扮演的角色。其中,機器學習(ML)與自然語言處理更是重中之重。這些技術已經在5G標準中嶄露頭角,預計在6G大放異彩。

尖端6G系統已成為全球焦點,電信業十分關注人工智慧在下一代蜂窩系統中扮演的角色。示意圖。(圖/123RF)

人工智慧、機器學習和自然語言處理技術

根據報導,人工智慧技術可以觀察並模仿人類認知、決策和解決問題的過程,最終創建一個獨立運作系統。但中間仍需要很多其他技術的輔助,舉凡機器學習、自然語言處理以及演算法,都是人工智慧系統運作過程中不可或缺的重要幫手。

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AI和ML在5G第15版初試啼聲

報導指出,在5G標準中,AI和ML存在很有限,從第15版才開始輔助定義網路數據分析功能(NWDAF),從網路中各個節點收集數據,自動化網路管理,並強化單個虛擬化網路的功能。羅德史瓦茲(Rohde & Schwarz)技術經理Andreas Roessler表示,5G標準中的NWDAF功能,只與網路切片有關,而且只適用於5G獨立模式。

5G第16版擴展技術使用

但在第16版中,NWDAF得以擴展,可以用來承載資訊、設定行動功能、讓特定應用程式的使用者訪問、加強用戶使用者體驗、收集長續航力資訊,以及轉發無線接入網路擁塞資訊給管理團隊,讓管理團隊快速掌握電信網路順暢程度。專家認為,這種技術甚至可以用於虛擬網路功能、行動便利性、會話管理以及服務品質(QoS)。

AI和ML支援6G系統

除此之外,在現正進行的6G研發工作中,AI和ML也很重要。學界和產業參與者一直在研究ML模型處理基頻訊號技術,讓無線接收器能夠檢測通道條件並更準確、更有效地恢復訊號資訊,甚至是用來強化傳輸、接收和基頻訊號處理鏈。

數據收集成關鍵

Andreas Roessler強調,在未來6G系統中,ML最終的目標是要打造強大的傳輸環境。換句話說,所有的基礎硬體、訊號處理技術和應用都要跟上。不過,目前最大的困難在於,行業可能根本沒有足夠的數據集,或者無法訪問並有效利用這些數據集,導致應用AI和訓練ML的演算法基礎不足。

資料來源:RCR Wireless

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