Keysight и Samsung демонстрируют сквозной процесс валидации AI-RAN совместно с NVIDIA

Совместная демонстрация на MWC 2026 оптимизирует сбор данных, обучение моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, а также бенчмаркинг модулей сетей радиодоступа на базе ИИ

САНТА-РОЗА, Калифорния, 2 марта 2026 г.

Компания Keysight Technologies, Inc. (NYSE: KEYS) и Samsung Electronics сотрудничают с NVIDIA для демонстрации на выставке Mobile World Congress 2026 в Барселоне сквозного процесса тестирования и валидации сетей радиодоступа с искусственным интеллектом (AI-RAN). Демонстрация иллюстрирует, как решение Keysight для AI-RAN упрощает валидацию модулей RAN с поддержкой ИИ на примере оценки параметров физического совместно используемого восходящего канала (PUSCH). Этот процесс объединяет генерацию данных, обучение ИИ и машинного обучения (AI/ML), а также сравнительное тестирование производительности в единый автоматизированный рабочий цикл, что позволяет ускорить внедрение инноваций и снизить риски развертывания для операторов и поставщиков оборудования.

По мере углубления интеграции ИИ в сети радиодоступа инженерам необходимо проверять алгоритмы в различных реальных сетевых условиях. Процессы сбора данных, обучения моделей и бенчмаркинга часто реализуются в разрозненных средах, что затрудняет сравнение, воспроизведение и подтверждение достоверности результатов до начала эксплуатации. Это особенно критично для функций физического уровня, таких как оценка канала, которые напрямую влияют на пропускную способность, надежность и качество пользовательского опыта.

Для решения этих задач инструментарий имитационного моделирования Keysight AI-RAN Simulation Toolset организует интегрированный сквозной процесс, автоматизирующий создание реалистичных наборов данных и сценариев, обучение моделей AI/ML и воспроизводимое сравнительное тестирование. Это позволяет инженерам последовательно сопоставлять различные подходы и получать четкое представление о производительности систем перед проведением полевых испытаний. На выставке MWC этот рабочий процесс реализован на базе вычислительных и радиоплатформ партнеров для проверки поведения AI-RAN в реалистичной контролируемой среде.

В рамках демонстрации Keysight AI-RAN Simulation Toolset интегрирован с NVIDIA Aerial Testbed — исследовательской платформой для сквозного беспроводного тестирования AI-RAN, работающей на базе NVIDIA GH200 и NVIDIA DGX Spark, а также с цифровым двойником сети NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin и коммерческим радиооборудованием, таким как платформа Analog Devices Titan O-RU. Модели AI/ML, разработанные компаниями Samsung, NVIDIA и Keysight, проходят обучение и сравнительное тестирование в рамках унифицированного процесса для получения практически значимых данных о производительности.

Сома Велаютам, вице-президент по направлению ИИ и телекоммуникаций в NVIDIA, отметил: «По мере того как ИИ глубже проникает в сети радиодоступа, валидация сложных алгоритмов в разнообразных реальных условиях становится еще более критичной. Интегрируя платформы NVIDIA AI Aerial в унифицированный рабочий процесс, Keysight упрощает сквозной конвейер данных, необходимый для обучения, валидации и развертывания нативных сетей 5G и 6G с поддержкой ИИ».

Чарли Чжан, исполнительный вице-президент Samsung Research America, сообщил: «Наше партнерство с Keysight и NVIDIA трансформирует процесс развертывания сетей, обеспечивая интегрированную валидацию AI-RAN и преодолевая разрыв между теоретическими моделями и практической реализацией. Это сотрудничество позволяет отрасли уверенно внедрять RAN-решения на базе ИИ, создавая надежную и коммерчески жизнеспособную основу для будущих сетей 6G».

Баладжи Раготхаман, главный технолог по направлению 6G в Keysight, подчеркнул: «ИИ в сетях радиодоступа приносит пользу только тогда, когда его работа может быть достоверно подтверждена. Совместно с NVIDIA и Samsung мы демонстрируем оптимизированный автоматизированный процесс, объединяющий генерацию данных, обучение AI/ML и бенчмаркинг. Это помогает операторам и поставщикам ускорять развертывание, снижать риски и принимать более обоснованные решения при внедрении функционала AI-RAN».

Ресурсы:

• Keysight AI-RAN Simulation Toolset

Источник: Keysight Press Releases