АО "Научно-производственная компания "Криптонит" (входит в "ИКС Холдинг") разработало метод автоматизации настройки ключевых СВЧ-компонентов базовых станций и ретрансляторов сетей 5G с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). По словам разработчиков, решение поможет ускорить и упростить процесс производства оборудования для сетей пятого поколения, что особенно важно для крупных городов, где требуется быстрая и точная настройка тысяч базовых станций.

Ранее для автоматизации настройки разные исследователи пытались применять методы обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL), но такой подход давал результат только на упрощенных моделях. Специалисты "Криптонита" переформулировали задачу так, что ее теперь можно решить традиционным и более надежным методом - обучением с учителем (supervised learning, SL).

"Разработанный метод мы тестировали с помощью симулятора. Он продемонстрировал способность настроить дуплексер до состояния, близкого к идеальному, в среднем за четыре-пять поворотов на каждый винт. Эта разработка поможет в разы сократить время настройки дуплексеров и снизить требования к опыту настройщика. Он может применяться для тонкой настройки различного радиочастотного оборудования, использующего фильтры СВЧ-диапазона", - рассказал создатель метода, аналитик-исследователь отдела перспективных исследований компании "Криптонит" Антон Расковалов.

Инициатором разработки выступило ООО "КНС Групп" (Yadro, входит в "ИКС Холдинг"), одно из направлений деятельности которого - разработка и производство телекоммуникационного оборудования операторского класса.

"При успешных испытаниях на реальном оборудовании такой подход можно будет встроить в наш производственный процесс: он ускорит настройку СВЧ-компонентов нынешнего поколения базовых станций, а в дальнейшем может лечь в основу выпуска 5G-моделей", - отметил ведущий СВЧ-инженер Yadro Максим Муравьев.

"Мы активно следим за новейшими разработками рынка по внедрению технологии 5G и поддерживаем инициативы, которые потенциально смогут привести к ускорению распространения пятого поколения в России", - отметил представитель пресс-службы ООО "Т2 Мобайл" (Т2).

"В данном случае ИИ - это просто алгоритмы, которые помогают настраивать многие вещи. И подобные алгоритмы операторы используют по всему миру для настройки данных при работе с базовыми станциями. Использование нейросетей оправдано, потому что они позволяют более тонко настроить работу софта. Вдобавок к этому экономится энергия, повышается качество соединений. В мире такие методы популярны. Это уже не просто тренд, а реальность. В России используют подобные настройки, но пока осторожно", - рассказал ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин.

Компании телеком-отрасли уже не первый год применяют ИИ в различном его проявлении. Например, на сети ПАО "Мобильные ТелеСистемы" (МТС) с 2021 г. работает функционал распределения частотного ресурса с использованием искусственного интеллекта. Это решение повышает пропускную способность сети за счет более эффективного использования частотного спектра.

"С 2024 г. на выделенных сетях Private LTE (pLTE), построенных для ряда промышленных предприятий, действует автоматизированный мониторинг качества связи. Благодаря ранней диагностике метрик на основе анализа больших данных с помощью ИИ, система предупреждает возможные сбои в работе мобильной сети. Кроме того, МТС также использует технологии ИИ при планировании и строительстве мобильной сети, а также при создании цифровой модели радиопокрытия", - рассказал представитель пресс-службы МТС.

Представители ПАО "ВымпелКом" (бренд - "Билайн") и ПАО "МегаФон" не ответили на вопросы корреспондента ComNews.