'Huấn luyện' các mô hình trí tuệ nhân tạo cho công nghệ 5G-Advanced và 6G

Hiệu năng của các hệ thống RAN truyền thống đang tạo ra những thách thức đáng kể cho các nhà khai thác, bao gồm thông lượng hạn chế, độ trễ cao và giảm hiệu suất sử dụng tài nguyên. Các dự án triển khai 5G thương mại thường phải lưu ý tới hiệu năng đường lên, đặc biệt là ở vùng biên tế bào mạng, nơi công suất phát của thiết bị người dùng (UE) bị hạn chế, ảnh hưởng đến tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) thu được tại trạm gốc.

Do nhiễu nền cao nên các thuật toán ước tính kênh thông thường gặp khó khăn ở các khu vực có SNR thấp. Mô hình AI cung cấp phương pháp tiếp cận mới bằng cách tạo điều kiện ước tính kênh chính xác, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và giảm mức tiêu thụ điện năng. Nhờ đó có thể tăng dung lượng hệ thống, cải thiện hiệu năng mạng và mang lại trải nghiệm người dùng vượt trội.

Dự án hợp tác này giúp Samsung tích hợp một mô hình AI mạnh mẽ vào giải pháp phần mềm vRAN.

Các giải pháp giả lập kênh của Keysight cung cấp khả năng tạo kênh cho nhiều điều kiện kênh khác nhau, cùng với khả năng xử lý tín hiệu thời gian thực và tần số vô tuyến (RF). Samsung đã thành công trong việc tạo ra các mô hình AI tiên tiến để ước tính kênh trong máy thu đường lên, nâng cao đáng kể độ tăng ích có thể quan sát thấy trong môi trường phòng thí nghiệm. Ví dụ, các thí nghiệm mô phỏng cho thấy thông lượng ở vùng biên tế bào mạng được cải thiện tới 30% khi sử dụng mô hình AI để ước tính kênh thay vì phương pháp tĩnh dựa trên quy tắc hiện tại.

Một thiết lập thí nghiệm toàn trình, với thiết bị vô tuyến và phân phối chạy trên nền tảng NVIDIA Aerial AI của Samsung được sử dụng để đánh giá hiệu năng của mô hình AI này. Mô hình AI này được triển khai trên nền tảng NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip, và các giải pháp giả lập kênh và giả lập lõi Channel Emulation and Core Emulation của Keysight.

Thành tựu này sẽ thúc đẩy đổi mới sáng tạo và mở đường cho việc áp dụng rộng rãi các công nghệ RAN ứng dụng AI.

Vân Thanh