Rohde & Schwarz ha validato con Qualcomm la raccolta delle informazioni sullo stato del canale potenziate da tecniche di apprendimento automatico per le reti 5G-Advanced

Nel quadro dell’evoluzione dei servizi 5G, le channel-state information (CSI), sono essenziali per ottimizzare le prestazioni della rete e la capacità degli utenti.

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La raccolta delle informazioni di stato del canale (CSI) consente di ottimizzare l’allocazione delle risorse in funzione delle condizioni del canale in tempo reale e di utilizzare la modulazione adattiva, garantendo comunicazioni affidabili ad alta velocità tra la stazione base e il dispositivo mobile. I miglioramenti delle stime del CSI ottenute con le tecniche dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML, machine learning) promettono di ottenere un'efficienza ancora maggiore, una riduzione dell'overhead e un miglioramento dell'esperienza utente nelle reti 5G-Advanced e nelle future reti 6G. Tuttavia, l'implementazione tra i vari fornitori sarà impegnativa. Rohde & Schwarz e Qualcomm Technologies hanno raggiunto una pietra miliare dimostrando l'interoperabilità tra i vari fornitori di tecniche di miglioramento delle informazioni di feedback sulle condizioni del canale basate sul machine learning, che saranno presentati al MWC 2025 di Barcellona.

Rohde & Schwarz ha annunciato oggi di aver validato con successo le tecniche di compressione delle informazioni di feedback sullo stato del canale basate sul machine learning per le reti 5G-Advanced con il supporto di Qualcomm Technologies, Inc. dimostrando un significativo aumento del throughput rispetto ai metodi convenzionali. Questa scoperta conferma la fattibilità dell'implementazione dell'intelligenza artificiale tra i vari fornitori nelle comunicazioni wireless, con l'obiettivo di migliorare le prestazioni della rete.

Le due aziende hanno verificato l'interoperabilità tra i modelli di machine learning (ML) eseguiti su un progetto di riferimento compatto utilizzante un modem RF Qualcomm^® 5G e il tester one-box con funzioni di segnalazione CMX500 5G di Rohde & Schwarz, implementando i meccanismi di feedback delle informazioni CSI migliorati studiati nelle release 18 e 19 delle specifiche 3GPP. La configurazione di prova effettua un'efficiente compressione delle informazioni sullo stato del canale basate sulla misura del segnale di riferimento CSI (CSI-RS), ottimizzando le ricetrasmissioni massive MIMO critiche per le reti 5G. Questa prova ha dimostrato che le prestazioni di throughput sono migliorate del 51% rispetto al feedback di tipo 1 seguito dalla precodifica a banda larga, come definito nella release 15 del 3GPP.

Entrambe le aziende hanno utilizzato approcci di addestramento separati per i modelli di intelligenza artificiale sia dal punto di vista della rete che da quello del dispositivo. La compatibilità è stata ottenuta grazie a specifici modelli di riferimento. Utilizzando l'architettura autoencoder, Qualcomm Technologies ha implementato un encoder proprietario per il dispositivo, mentre Rohde & Schwarz ha sviluppato un decoder per il suo emulatore di rete. Il tester CMX500 one-box supporta l'integrazione flessibile dei modelli ML attraverso il formato Open Neural Network eXchange (ONNX), consentendo agli utenti di implementare e validare le proprie architetture AI per gli scenari di test wireless.

L'interoperabilità tra fornitori rappresenta una pietra miliare per la futura standardizzazione
Il successo delle prove di interoperabilità dimostra che i miglioramenti dell'interfaccia radio basati sull’apprendimento automatico ai due lati della connessione possono essere efficacemente implementati e verificati su apparecchiature di fornitori diversi. Si tratta di un passo significativo verso l'implementazione di comunicazioni wireless potenziate dall'intelligenza artificiale, che fornisce un quadro di riferimento per i test e le verifiche essenziali per l'implementazione commerciale delle funzionalità 5G-Advanced. Si tratta inoltre di una pietra miliare fondamentale per l'imminente standardizzazione di un futuro standard 6G, in cui si prevede che l'IA sia integrata in modo nativo nella progettazione dell'interfaccia radio fin dall'inizio. L'interoperabilità delle tecniche di intelligenza artificiale utilizzate dai vari fornitori sarà quindi una base essenziale per i futuri sistemi wireless.

Christoph Pointner, Senior Vice President responsabile degli strumenti Mobile Radio Testers di Rohde & Schwarz, afferma: “La capacità del nostro tester CMX500 di implementare e validare l'elaborazione del segnale basata sul machine learning evidenzia la necessità di evolvere i test e le misure parallelamente all'innovazione wireless. Grazie al supporto di ONNX, i clienti possono integrare le proprie architetture di apprendimento automatico, rendendo lo strumento CMX500 una piattaforma versatile per i test sui sistemi wireless potenziati dall'intelligenza artificiale”. La verifica dell'interoperabilità con l'encoder di Qualcomm Technologies conferma il nostro impegno nella creazione di framework di test essenziali per lo sviluppo di sistemi di comunicazione potenziati dall’intelligenza artificiale, dalle reti 5G-Advanced ai futuri sistemi 6G”.

John Smee, Senior Vice President e responsabile Engineering di Qualcomm Technologies, Inc. aggiunge: “In questa nuova era di connettività 5G-Advanced e in vista del 6G, l'intelligenza artificiale è ancora più importante, non solo per offrire migliori esperienze degli utenti, ma anche per ottenere migliori prestazioni dalla rete. La ricerca congiunta tra Qualcomm Technologies e Rohde & Schwarz certifica come la raccolta delle informazion CSI basata sull'intelligenza artificiale contribuirà a garantire notevoli miglioramenti delle prestazioni”.

Rohde & Schwarz presenterà la dimostrazione dei miglioramenti della raccolta di informazioni feedback CSI insieme a Qualcomm Technologies dal vivo al Mobile World Congress 2025 presso la Fira Gran Via di Barcellona nel padiglione 5, stand 5A80. Un'anteprima video della dimostrazione è disponibile qui

Per ulteriori informazioni sulle soluzioni Rohde & Schwarz per l'intelligenza artificiale e il machine learning nelle reti 6G, visitare il sito

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