Keysight та Samsung демонструють наскрізний процес валідації AI-RAN спільно з NVIDIA

Спільна демонстрація на MWC 2026 оптимізує збір даних, навчання моделей штучного інтелекту та машинного навчання, а також бенчмаркінг модулів мереж радіодоступу на базі ШІ

САНТА-РОЗА, Каліфорнія, 2 березня 2026 р.

Компанія Keysight Technologies, Inc. (NYSE: KEYS) та Samsung Electronics співпрацюють із NVIDIA для демонстрації на Mobile World Congress 2026 у Барселоні наскрізного процесу тестування та валідації мереж радіодоступу зі штучним інтелектом (AI-RAN). Демонстрація ілюструє, як рішення Keysight для AI-RAN спрощує валідацію модулів RAN з підтримкою ШІ на прикладі оцінювання параметрів фізичного спільно використовуваного висхідного каналу (PUSCH). Цей процес об’єднує генерацію даних, навчання ШІ та машинного навчання (AI/ML), а також порівняльне тестування продуктивності в єдиний автоматизований робочий цикл, що дозволяє прискорити впровадження інновацій та знизити ризики розгортання для операторів та постачальників обладнання.

У міру глибшої інтеграції ШІ в мережі радіодоступу інженерам стає необхідно перевіряти алгоритми в різноманітних реальних мережевих умовах. Процеси збору даних, навчання моделей та бенчмаркінгу часто відбуваються в ізольованих середовищах, що ускладнює порівняння, відтворення та підтвердження достовірності результатів до початку експлуатації. Це особливо критично для функцій фізичного рівня, таких як оцінювання каналу, що безпосередньо впливають на пропускну здатність, стабільність та якість користувацького досвіду.

Для вирішення цих завдань інструментарій імітаційного моделювання Keysight AI-RAN Simulation Toolset організовує інтегрований наскрізний процес, що автоматизує створення реалістичних наборів даних і сценаріїв, навчання моделей AI/ML та відтворюване порівняльне тестування. Це дозволяє інженерам послідовно зіставляти різні підходи та отримувати чітке розуміння продуктивності систем перед проведенням польових випробувань. На виставці MWC цей процес реалізовано на базі обчислювальних та радіоплатформ партнерів для перевірки поведінки AI-RAN у реалістичному контрольованому середовищі.

У межах демонстрації Keysight AI-RAN Simulation Toolset інтегровано з NVIDIA Aerial Testbed — дослідницькою платформою для наскрізного бездротового тестування AI-RAN, що працює на базі NVIDIA GH200 та NVIDIA DGX Spark, а також із цифровим двійником мережі NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin та комерційним радіообладнанням, таким як платформа Analog Devices Titan O-RU. Моделі AI/ML, розроблені компаніями Samsung, NVIDIA та Keysight, проходять навчання та порівняльне тестування в межах уніфікованого процесу для отримання практично значущих даних про продуктивність.

Сома Велаютам, віцепрезидент із напряму ШІ та телекомунікацій у NVIDIA, зазначив: «У міру того як ШІ глибше проникає в мережі радіодоступу, валідація складних алгоритмів у різноманітних реальних умовах стає ще більш критичною. Інтегруючи платформи NVIDIA AI Aerial в уніфікований робочий процес, Keysight спрощує наскрізний конвеєр даних, необхідний для навчання, валідації та розгортання нативних мереж 5G та 6G з підтримкою ШІ».

Чарлі Чжан, виконавчий віцепрезидент Samsung Research America, повідомив: «Наше партнерство з Keysight та NVIDIA трансформує процес розгортання мереж, забезпечуючи інтегровану валідацію AI-RAN та долаючи розрив між теоретичними моделями та практичною реалізацією. Ця співпраця дозволяє галузі впевнено впроваджувати RAN-рішення на базі ШІ, створюючи надійну та комерційно життєздатну основу для майбутніх мереж 6G».

Баладжі Раготхаман, головний технолог із напряму 6G у Keysight, підкреслив: «ШІ в мережах радіодоступу приносить користь лише тоді, коли його робота може бути достовірно підтверджена. Спільно з NVIDIA та Samsung ми демонструємо оптимізований автоматизований процес, що об’єднує генерацію даних, навчання AI/ML та бенчмаркінг. Це допомагає операторам та постачальникам прискорювати розгортання, знижувати ризики та приймати більш обґрунтовані рішення під час впровадження функціоналу AI-RAN».

Ресурси:

• Keysight AI-RAN Simulation Toolset

Джерело: Keysight Press Releases