AI/ML是提高5G网络效率、降低复杂性的关键
全球5G网络部署稳步增长，5G服务用户总数突破10亿。尽管大部分部署都是通过非独立(NSA)模式进行的，但是独立的(SA)核心将在未来几年看到大规模商业部署，以探索5G的全部潜力，包括冒险进入新的5G应用程序，如网络切片。为了提供高带宽和低延迟连接，并在边缘提供处理功能，以支持企业和关键任务用例，有效和自主地管理网络变得非常重要，AI/ML可以在这种情况下提供帮助。随着算法每天都在进步，AI/ML可以帮助自动化大多数任务。网络供应商和运营商收集的大量数据可以用来训练有效的算法，从而帮助有效地管理资源。
AI/ML将在网络管理中发挥作用的一些垂直领域是:
智能网络自动化
5G网络很复杂，管理它们是一项艰巨而昂贵的任务。AI/ML可以提供智能算法，可以自动化各种网络管理任务，从而减少管理网络所需的时间和资源。AI可以帮助管理网络流量，因为连接到网络的设备越来越多，运营商更难监控网络流量的使用情况，而算法可以监控网络流量模式并进行优化，并根据设备的带宽需求分配资源，从而确保资源的高效使用。
AI还可以用于深入了解网络行为，这可以用于识别网络中可能导致安全问题的瓶颈和异常。
了增强
人工智能可以通过管理能源使用来帮助提高网络节能。该算法可以根据设备之间的距离来优化基站的传输功率。另一个应用是激活睡眠模式，以在基站上的网络负载较少或处于空闲状态时减少能源消耗。
人工智能还可以用于小单元部署的精确规划。不断增长的数据需求使一些地区的网络拥挤不堪，特别是在城市和紧凑的空间，如体育场。为了解决这个问题，需要部署小型电池。人工智能可以分析网络流量和延迟数据，并识别出可以部署小型蜂窝的黑点。它还可以帮助确定小型单元部署的合适位置，以便在一个站点上不部署太多单元。
来源:华为
华为推出了智能RAN解决方案iFaultCare和iPowerStar。该公司声称，其基于iPowerStar人工智能的智能RAN解决方案每年可节省25%的电力，降低2000万千瓦时的运营成本，而ifultcare可将故障排除效率提高40%。
网络管理
自动化的一个主要用例是网络管理。这些算法可以监控网络指标，如负载因子、流量和延迟，并调整它们以优化性能。人工智能的另一种帮助方式是通过预测可能出现的问题来提高网络可靠性。该算法可以分析网络数据，以识别可能导致中断的模式，从而为预防行动留出时间。
网络安全
在5G时代，我们将看到越来越多的连接设备，以及越来越多的数据通过网络传输。随着设备数量的增加，网络攻击的可能性也在增加，运营商必须加强网络安全，以防止可能发生的网络攻击。关键用例，例如私有网络更容易受到网络攻击，这可能会给企业带来收入损失。人工智能在防止网络攻击方面可以派上用场。它可以帮助识别潜在的威胁，如恶意软件或网络钓鱼攻击，并快速响应以降低风险。此外，人工智能可以实时检测、分析和响应安全威胁，在5G网络安全中发挥重要作用。通过提供过去的数据集来分析网络行为，该算法可以识别可能导致网络攻击的模式和异常。例如，如果某个设备正在传输异常大量的数据，人工智能算法可以识别出潜在的安全漏洞。然后它可以采取适当的措施来防止任何损害。
米姆
人工智能可以帮助有效的MIMO管理。该算法可以对网络进行分析，调整MIMO天线数量以优化设备性能。人工智能还有助于波束形成，这种技术允许发射机将能量集中在特定的方向上，以提高网络覆盖范围和容量。该算法可以识别来自哪里的需求，并确保为设备提供足够的带宽。通过有效地使用波束形成，运营商可以为不同的设备和应用程序提供高速、低延迟的服务。
网络分段
网络切片是业界讨论最多的话题之一。它被吹捧为5G网络的重要用例之一。网络切片是一种允许运营商在共享物理基础设施之上创建多个虚拟网络的技术。每个虚拟网络都可以设计成满足特定用例的特定需求，比如高速数据传输和低延迟。人工智能可以在网络切片中提供巨大的帮助，因为它可以自动化大多数先决任务，例如:
- 准备网络:该算法可以使用过去的数据来预测可能来自用户的需求。
- 资源预定:该算法在预测需求后，可以对网络进行切片，并将其保留给网络可能获得的任务。
- 资源分配:一旦需求来自用户，预留的资源就可以分配给用户。
5 g先进
网络正变得越来越复杂，基于AI/ ml的解决方案正在被用于降低复杂性，使网络更加智能。随着第15版的引入，以及随后在第16和17版中的增强，AI/ML被用于不同的用例，例如网络节能、网络负载平衡和移动性优化。
发布18我们将寻求在自动化网络和预测网络行为方面进行更多的增强，以提高网络效率。不同的领域正在研究AI/ML在空中界面不同元素(如波束管理、机动性和位置精度)方面的潜力。
AI/ML的缺点
尽管人工智能在有效管理网络和自动化大部分任务方面提供了很多好处，但它也有一些不足之处。编写有效算法面临的最大问题之一是获得大量可靠和相关的训练数据。较大的参与者可以访问大量的数据和资源来训练他们的模型，而较小的参与者缺乏这些数据和资源，不得不依赖其他参与者来获得算法，这可能与他们的用例无关。缺乏适当的训练数据会使模型的可靠性和相关性降低，并且可能会产生不希望看到的结果。
人工智能算法可能面临的一些挑战是:
- 复杂性:在5G中实现人工智能技术是一项复杂的任务，需要大量的资源投资。此外，人工智能算法在部署之前需要进行有效的训练和测试，以确保它能提供预期的结果。
- 偏见:人工智能算法根据得到的数据进行训练。如果他们所训练的数据是有偏见的或向一边倾斜的，那么它就会产生有偏见的结果，并可能导致错误的假阳性或假阴性标签。
- 隐私:隐私已经成为当今人工智能算法最重要的问题之一，因为算法需要训练数据，但一些数据可能包含敏感信息。隐私法必须到位，以确保敏感信息不被用于不适当的目的。
相关的帖子
