Da die Komplexität von Kommunikationsdiensten hinsichtlich der Anforderungen und Nutzungsmöglichkeiten stetig steigt, wird es in Zukunft nötig sein, dass Anbieter auf neue leistungsstarke Technologien setzen. Die Autor*innen des Whitepapers „Accelerating the adoption of AI in programmable 5G networks“ sehen Künstliche Intelligenz und Machine Learning als die leistungsstarken Technologien an, welche in die Anforderungen an Telekommunikationsnetze in Zukunft erfüllen können.
In dem Whitepaper von Ericsson wird ein Überblick über den Stand der Einführung von KI/ML Diensten in der Industrie gegeben. So hat die Anwendung von KI/ML-Technologien in Telekommunikationsnetzen zwar bereits begonnen, jedoch handelt es sich dabei um disparate und isolierte Ansätze, die im Rahmen der aktuellen Branchendefinition nur nachträglich angewendet wurden. Laut den Autor*innen steht der Schritt hin zur Massenanwendungen und Industrialisierung noch aus und kann mit der richtigen Ausrichtung der Branche beschleunigt werden, indem ein Ökosystem aus mehreren Anbietern unterstützt und gleichzeitig Innovationen durch die Übernahme sich schnell entwickelnder Technologien gefördert werden. Grundsätzlich hat die Branche verstanden, dass für die massenhafte Einführung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning eine Abstimmung der Branche erforderlich ist, was dazu führt, dass die großen Branchenverbände versuchen Ansätze zu finden, wie die neuen Technologien genutzt werden können, was jedoch dazu führen kann, dass unterschiedliche Richtungen eingeschlagen werden. Laut den Autor*innen des Whitepapers ist es jedoch nötig, dass die Branche eine gemeinsame Richtung einschlägt, um die Masseneinführung von KI und ML zu beschleunigen.
Die Forschenden raten Telekommunikationsdienstleister*innen und -anbieter*innen einen anwendungsorientierten Ansatz zur Priorisierung der Netzeinführung zu verfolgen sowie die Nutzung sich rasch entwickelnder Technologien aus der IT- und Cloud-Branche zu ermöglichen, um die Einführung zu beschleunigen, indem die Standardisierung aller sich rasch entwickelnden technologischen Aspekte wie Modellbeschreibungen und Datenaufbereitung vermieden wird. Zudem plädieren die Autor*innen für eine Konzentration der 3GPP-SA2-Datenerfassung auf die Datenerfassung unter Verwendung der SBI-Ereignisse (Service Based Interfaces), wie auch die Konzentration auf die Angleichung der Erhebung von Managementdaten durch 3GPP SA5 sowie das ORAN- und ONAP-Ökosystem. Darüber hinaus soll die Fokussierung der Netzanalysespezifikationen in 3GPP und Gewährleistung der Angleichung an ONAP und ORAN bei gleichzeitiger Ermöglichung der Optimierung für verschiedene Bereiche erfolgen.
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