人工智慧助力無線通訊 自動設計架構減少能源浪費
編譯／曲姵蓉
無線網路中包含大量數據與複雜技術，想要加快處理這些問題的話，只靠人工是不夠的，必然要借助科技的力量，而逐漸發展成熟的AI/機器學習技術的優勢之一，就在於其可以簡化複雜場景與問題，這與無線網路的複雜問題可以說是絕配。
根據報導，AI在輔助5G網路方面，主要是在空中介面（air interface）領域，包含網路節能、負載平衡和行動優化等用例。不過因為空中介面技術的潛在用例很多，因此也有其他面向可以搭配AI/機器學習技術合作。但要特別注意的是，目前的5G與AI技術之結合，並沒有額外開發AI模型，而是試圖引進現有的AI技術，並打造一款通用的架構與評估方法。
而在6G方面，雖然6G還在起步階段，但我們幾乎可以肯定AI/機器學習技術將會成為其重點依賴技術之一，不少專家首先關注的是「AI原生化」（AI native）問題。目前業界對AI原生化的規劃，是根據虛擬化和RAN（無線接入網路）分離的即時趨勢進行分析，他們認為每個網路塊都可能包含供應商和應用程式各自不同的AI/機器學習技術。
除此之外，AI原生化網路還代表著營運商可能可以建立本地運行AI/機器學習技術的網路服務。在傳統的5G網路中，空中介面的不同處理塊要由人來負責，在5G Advanced中，開始可以引進機器學習技術來幫忙強化部分區塊，而在6G中，整個空中介面與深度神經架構可能都由AI來設計後自動運行了。
在這些過程中，AI/機器學習技術也可以用來進行強化與簡化系統。例如，該技術可以有效掌握整個架構，病根據即時運行條件自動打開和關閉組件，減少不必要的消耗。也可以幫助整個基站在低使用率的情況下自動關閉，即時進行資源重新分配，實現能源效益最大化。
總而言之，無線網路體系不會等到6G真正推出了，才開始思考人工智慧的力量。目前，整個生態系統都已在積極研究，希望能開發新出新的人工智慧技術模型，並將其整合無線網路系統中。然而，這些模型在正式上線前，都必須謹慎地評估其嚴格性和可靠性。隨著AI模型技術成熟，其將為整個無線通訊領域帶來革命性改變，並開發出更多的5G和6G網路之AI創新應用案例。
資料來源：Semi Conductor Engineering
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