Keysight та MediaTek просувають технології оптимізації висхідного каналу на базі ШІ та управління життєвим циклом моделей для мереж радіодоступу

Діючий прототип демонструє, як методи AI-RAN (мережі радіодоступу зі штучним інтелектом) можуть адаптуватися до місцевих умов та масштабовано підвищувати продуктивність висхідного каналу

САНТА-РОЗА, Каліфорнія, 2 березня 2026 р.

Компанії Keysight Technologies, Inc. (NYSE: KEYS) та MediaTek оголосили про створення діючого прототипу, що розвиває технології оптимізації висхідного каналу (uplink) на базі штучного інтелекту та управління життєвим циклом моделей для мереж радіодоступу (RAN) наступного покоління. Прототип буде продемонстровано на виставці Mobile World Congress 2026; він показує, як інтелектуальні функції RAN із підтримкою ШІ можуть у реальному часі підвищувати продуктивність висхідного каналу. При цьому система зберігає свою ефективність у довгостроковій перспективі завдяки практичному перенавчанню моделей та бездротовим оновленням (OTA), допомагаючи операторам та партнерам по екосистемі прискорити перехід до мереж нового типу.

У міру розвитку мереж підтримка стабільної продуктивності висхідного каналу стає дедалі складнішим завданням. Умови покриття значно різняться у міських та сільських районах, усередині приміщень та у важкодоступних місцях. Традиційні методи рознесення передачі (transmitter diversity) часто є статичними, що обмежує продуктивність при зміні зовнішніх умов. Водночас моделі ШІ, навчені в одному середовищі, можуть працювати неефективно в інших сценаріях розгортання, а оновлення таких моделей у діючих мережах пов’язане з операційною складністю. Операторам необхідний підхід, який був би точним, враховував особливості конкретного майданчика та був простим в обслуговуванні.

Keysight та MediaTek вирішують цю проблему, поєднуючи прийняття рішень на базі ШІ за підтримки RAN, перенавчання моделей з урахуванням специфіки майданчика та бездротове оновлення моделей (OTA) у контрольованому тестовому середовищі, що імітує реальні мережеві умови. Прототип використовує рішення Keysight Channel Studio RaySim, а також засоби емуляції мереж та каналів для створення реалістичних сценаріїв валідації з можливістю повторення. Це забезпечує вимірюваний приріст пропускної здатності висхідного каналу, спектральної ефективності та надійності, водночас знижуючи операційні витрати на підтримку різноманітних середовищ розгортання. Ця робота відповідає цілям альянсу AI-RAN, сприяючи масштабованому впровадженню та безперервній оптимізації ШІ у мережах радіодоступу.

Мінсі Фань, старший генеральний менеджер групи бездротових технологій MediaTek, зазначив: «Ми з нетерпінням чекаємо на можливість продемонструвати, наскільки важливою є роль підвищення продуктивності висхідного каналу в масштабуванні мобільних мереж майбутнього для більш ефективної підтримки додатків епохи ШІ. Рознесення передачі — це перспективний метод, що реалізується на рівні пристрою і може працювати у найрізноманітніших мережевих середовищах. Наша співпраця з Keysight доводить, що завдяки відкритій інфраструктурі та взаємодії пристроїв наші технології сприятимуть практичному та масштабованому розгортанню нативних ШІ-мереж RAN».

Пен Цао, віцепрезидент та генеральний менеджер групи бездротового тестування Keysight, сказав: «Разом із MediaTek ми продемонстрували інноваційний метод "ШІ для підтримки ШІ", який допомагає задовольнити зростаючі вимоги до продуктивності висхідного каналу, ємності та стабільності користувацького досвіду в мобільних мережах, що зумовлені розвитком додатків ШІ та доповненої реальності. Цей процес включає навчання та тестування моделі передавача з підтримкою ШІ в абонентському обладнанні (UE) з використанням високоточних наборів даних, отриманих за допомогою рішень Keysight для емуляції каналів на базі цифрових двійників РЧ-середовища з підтримкою 3D-трасування променів».

Джерело: Keysight Press Releases