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Wie KI den RAN-Betrieb und die Analytik verbessern kann
Telekombetreiber können KI nutzen, um die Betriebseffizienz und Analytik ihres Radio Access Networks zu verbessern und so Kundenerlebnis sowie Netzwerkmanagement zu optimieren.
Telekommunikationsbetreiber setzen verstärkt auf KI, um ihre Analysefähigkeiten zu verbessern und den Betrieb von Radio Access Networks (RAN) zu optimieren.
Das Aufkommen der generativen KI hat die Telekommunikationsbranche unwiderruflich verändert. Telkos und ihre Ökosystempartner bemühen sich um den Einsatz von Tools, die auf großen Sprachmodellen (LLM) basieren, um das Gesamterlebnis in Bereichen wie Callcenter-Kunden-Support, Kundenbindung und Rechnungserläuterung zu verbessern.
Gleichzeitig führt die generative KI dazu, dass Telekommunikationsunternehmen von lang etablierten KI- und maschinellen Lerntechnologien (ML) abrücken. ML spielt in Verbindung mit KI weiterhin eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung von Telkos. Da herkömmliche Analysemethoden jedoch Schwierigkeiten haben, die riesigen Datenmengen zu bewältigen, die Telekommunikationsbetreiber aus verschiedenen Quellen erhalten, bietet diese neue Generation von KI-gesteuerten prädiktiven Analysen ihnen die Möglichkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
KI-getriebene Analytik: Bessere Analyseergebnisse für Telkos
KI-gestützte Analysen können Telekommunikationsbetreibern folgende Möglichkeiten bieten:
- Ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens zu erlangen.
- Vorhersage von Netzwerküberlastungen.
- Schwankungen in der Dienstleistungsnachfrage vorhersehen.
Mit diesen fortschrittlichen Algorithmen können Telekombetreiber die Zuweisung von Netzwerkressourcen optimieren, die Servicequalität verbessern und Netzwerkprobleme angehen, bevor sie sich auf Endanwender und Kundenzufriedenheit auswirken. Außerdem können sie die Kundenabwanderung besser steuern. Zum Beispiel lassen sich durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen Prioritäten setzen, um Kunden zu halten, die über unbefriedigende Erfahrungen mit dem Netzwerk berichtet haben.
Darüber hinaus geben KI-Algorithmen den Betreibern die Möglichkeit, historische Daten effizienter zu durchforsten, um Netzwerkausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dazu gehört die Einbettung von KI- und ML-Modellen in digitale Zwillinge, die Anomalien bei eingehenden Telemetriedaten erkennen und Warnmeldungen auslösen können, um aufkommende Probleme zu beheben. KI-gespeiste digitale Zwillinge können Telkos auch dabei helfen, Ressourcen effizienter zuzuweisen, indem sie Teile des Netzwerks ausfindig machen, die Infrastruktur-Upgrades und Änderungen benötigen.
Diese KI-gestützten Fähigkeiten haben eine direkte Auswirkung auf neue KI-Strategien für das RAN.
AI-RAN: Wegbereiter für RAN-Innovationen bei Telkos
Das zunehmende Interesse an AI-RANs (Artificial Intelligence, künstliche Intelligenz) wird durch die Integration von KI-Funktionen in die RAN-Portfolios der Betreiber stark angeheizt. Diese Integration ermöglicht es den Anbietern von mobilen Netzwerken, die RAN-Effizienz während der gesamten Entwicklung und Bereitstellung zu verbessern. Sie kommt auch dem gesamten Mobilfunknetz zugute und erhöht die Intelligenz am Netzwerkrand.
Darüber hinaus wird die KI genutzt, um eine neue Ära der RAN-Performance einzuläuten und unter anderem die Sendeleistung und Antennenkonfiguration zu optimieren. Digitale Zwillinge spielen bei der Entwicklung von AI-RAN-Produkten eine entscheidende Rolle und unterstützen Anwendungsfälle wie Fernsteuerung, Überwachung und Analyse sowie Szenarienplanung.
Weitere KI-Anwendungsfälle für das RAN sind:
- Suche nach Möglichkeiten zur Senkung des Energieverbrauchs durch eine bessere Verwaltung der Leistungszuweisung.
- Suche nach energieeffizienteren Konfigurationseinstellungen für Netzwerkmodi.
- Aufspüren energiehungriger Komponenten.
Der Einsatz von AI-RANs kann Telkos dabei helfen, ihre digitale Transformation durch mehr Mobilität, Flexibilität, Sicherheit und Zuverlässigkeit voranzutreiben. Außerdem können Telkos ihre Nachhaltigkeitsmissionen stärken, indem sie bestehende Implementierungen intelligenter machen.
AI-RANs werden durch Branchengruppen wie die AI-RAN Alliance, die auf dem Mobile World Congress 2024 ihr Debüt gab, zusätzlichen Auftrieb erhalten. AWS, Arm, DeepSig, Ericsson, Microsoft, Nokia, Northeastern University, Nvidia, Samsung Electronics, SoftBank und T-Mobile gehören zu den Gründungsmitgliedern der Allianz.
