Verso il 6G: Rohde & Schwarz presenta un ricevitore neurale basato su tecniche AI/ML con NVIDIA al MWC di Barcellona

Con la ricerca delle soluzioni tecnologiche più adatte allo sviluppo (in pieno svolgimento) del futuro standard di comunicazione wireless 6G, si stanno esplorando anche le potenzialità dell’intelligenza artificiale (AI) applicata a una nuova tipologia di interfaccia radio per il 6G.

Rohde & Schwarz, in collaborazione con NVIDIA, sta contribuendo attivamente alle simulazioni sull’utilizzo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento autonomo (machine learning, ML) nella futura tecnologia 6G. In occasione del MWC di Barcellona, le aziende presenteranno la prima dimostrazione “hardware-in-loop” di un ricevitore neurale, mostrando i guadagni di prestazioni ottenibili utilizzando modelli ML, rispetto a un ricevitore tradizionale con elaborazione deterministica del segnale.

Al Mobile World Congress di quest'anno, i visitatori potranno vedere all’opera una prima dimostrazione di un ricevitore neurale ad alte prestazioni in uno scenario 5G NR con un segnale uplink in configurazione MU-MIMO (Multi-User Multiple Input Multiple Output) - un modello di riferimento per l’implementazione di un possibile nuovo livello fisico (L1) per le future reti 6G. La configurazione di prova combina le soluzioni di test di alto livello per la generazione e l'analisi dei segnali di Rohde & Schwarz e la libreria open source con accelerazione tramite GPU NVIDIA Sionna™ per simulare il collegamento radio.

Un ricevitore neurale sostituisce i classici blocchi di elaborazione del segnale a livello fisico di un sistema di comunicazione wireless, con modelli di apprendimento automatico. Il mondo accademico, i principali istituti di ricerca e gli esperti del settore di tutto il mondo, prevedono che il futuro standard 6G utilizzerà le tecniche AI/ML per svolgere alcune attività di elaborazione del segnale, come la stima e l’equalizzazione del canale e il demapping. Le simulazioni attuali indicano che un ricevitore neurale aumenterà la qualità dei collegamenti e avrà un impatto positivo sul throughput rispetto agli attuali algoritmi software deterministici ad alte prestazioni utilizzati nelle reti 5G NR.

Per addestrare i modelli di apprendimento automatico, la disponibilità di insiemi di dati adeguati è un prerequisito essenziale. Spesso, i set di dati necessari all’apprendimento sono limitati, oppure semplicemente non disponibili. Allo stato attuale della ricerca 6G, gli strumenti di misura e collaudo rappresentano una valida alternativa per la generazione di vari set di dati con diverse configurazioni di segnale, per addestrare i modelli di apprendimento automatico a svolgere le attività di elaborazione del segnale.

NNella configurazione del ricevitore neurale basato su tecniche AI/ML in mostra allo stand di Rohde & Schwarz, il generatore di segnali vettoriali R&S SMW200A emula due singoli utenti che trasmettono un segnale largo 80 MHz in direzione uplink con una configurazione MIMO 2x2. Ogni utente viene disturbato dal fading in modo indipendente e viene applicato del rumore per simulare delle condizioni di propagazione del canale radio realistiche. Il ricevitore satellitare multiuso R&S MSR4 funge da ricevitore, catturando il segnale trasmesso a una frequenza portante di 3 GHz utilizzando i suoi quattro canali di ricezione in coerenza di fase. I campioni del segnale ricevuto vengono poi forniti tramite l'interfaccia di streaming in tempo reale a un server. Qui, il segnale viene pre-elaborato utilizzando il framework R&S Server-Based Testing (SBT), che include il software R&S VSE (Vector Signal Explorer) per l’analisi del segnale. Il VSE elabora il segnale applicando la trasformata di fourire (FFT). Il set di dati post-FFT serve come input per un ricevitore neurale implementato con la libreria NVIDIA Sionna.

NVIDIA Sionna è una libreria open source accelerata da GPU per la simulazione del collegamento. Consente di facilitare la prototipazione rapida di architetture di sistemi di comunicazione complessi e fornisce un supporto nativo all'integrazione del machine learning nell'elaborazione dei segnali 6G.

Nell'ambito della dimostrazione, il ricevitore neurale viene confrontato con un ricevitore classico basato sulla stima dell’errore quadratico medio lineare (LMMSE) e che applica tecniche tradizionali di elaborazione del segnale basate su algoritmi software sviluppati in modo deterministico. Questi algoritmi, già ad alte prestazioni, sono ampiamente adottati nelle attuali reti cellulari 4G e 5G.

Andreas Pauly, Executive Vice President della divisione Test & Measurement di Rohde & Schwarz, ha dichiarato: "L'elaborazione del segnale nelle comunicazioni wireless mediante algoritmi di apprendimento automatico è un tema molto caldo nel settore TLC e spesso discusso in modo controverso tra i colleghi. Siamo lieti di collaborare con un partner come NVIDIA alla realizzazione di questo banco di prova. Permetterà ai ricercatori e agli esperti del settore, di validare i loro modelli basati su un approccio guidato dai dati e di metterli alla prova in un esperimento “hardware-in-the-loop”, utilizzando le nostre soluzioni di test all’avanguardia per la generazione e l'analisi dei segnali".

Ronnie Vasishta, Senior Vice President of Telecommunications di NVIDIA, ha dichiarato: "I modelli ML addestrati, offrono un notevole potenziale in termini di aumento delle prestazioni rispetto all'elaborazione convenzionale dei segnali. Questa dimostrazione “hardware-in-the-loop” di un ricevitore neurale Rohde & Schwarz – NVIDIA, segna una pietra miliare per il settore nel dimostrare l'utilità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella tecnologia 6G".

Rohde & Schwarz sostiene attivamente le attività di ricerca 6G in Europa, Asia e Stati Uniti, contribuendo a progetti di ricerca, gruppi di lavoro di alleanze industriali e collaborando con i principali istituti di ricerca e università. Le competenze e le soluzioni dell'azienda nel campo della misura e collaudo, contribuiscono a spianare la strada alla prossima generazione di sistemi di comunicazioni wireless, la cui diffusione commerciale è prevista intorno al 2030.

Rohde & Schwarz presenterà la dimostrazione del ricevitore neurale addestrato, basato su tecniche AI/ML al Mobile World Congress 2023 presso la Fira Gran Via di Barcellona nel padiglione 5, stand 5A80. I visitatori sono invitati ad assistere ai guadagni di prestazioni ottenibili con l’utilizzo del ricevitore neurale e a discutere i dettagli e i principi di funzionamento con gli esperti di Rohde & Schwarz e NVIDIA.

Per ulteriori informazioni sulle soluzioni di test Rohde & Schwarz alle soglie del 6G, visitare: https://www.rohde-schwarz.com/6G.

  Richiedi maggiori informazioni…