Alexander Pabst, Vicepresidente responsabile delle Comunicazioni Wireless in Rohde & Schwarz
La rivoluzione AI-RAN
Gettare le basi per un futuro 6G sostenibile e intelligente
Lo scorso anno è stato fondamentale per definire la visione del 6G. Guardando ai progressi compiuti nel 2025, il 3GPP si è concentrato su una serie di priorità fondamentali: crescita dei ricavi, efficienza della rete, sostenibilità e semplificazione. Non si tratta di semplici aspirazioni, ma dei principi guida per lo sviluppo di una rete di nuova generazione in grado di supportare nuovi ed entusiasmanti servizi: dalla connettività onnipresente tramite le reti non terrestri (NTN) alle esperienze immersive di realtà estesa (XR), dalle sofisticate applicazioni di rilevamento all’integrazione pervasiva dell’intelligenza artificiale.
Al centro di questa trasformazione c’è l’AI-RAN: una relazione simbiotica tra l’intelligenza artificiale e le reti di accesso radio (RAN). Non si tratta semplicemente di utilizzare l'intelligenza artificiale nella RAN; si tratta piuttosto di un circolo virtuoso che consente sia progressi tecnici sia un modello di business convincente. In questo contesto sono emersi tre aspetti chiave: l’IA sulla RAN – che offre nuovi servizi di IA e di elaborazione; l’IA per la RAN – che migliora le prestazioni, l’efficienza e il funzionamento; e l’IA e la RAN – un’infrastruttura condivisa che consente sia le funzioni di rete sia i servizi di IA di terze parti.
Questo ciclo è straordinariamente potente. L'hosting dei servizi di intelligenza artificiale (AI) nei nodi edge favorisce lo sviluppo di applicazioni a bassa latenza e ad alta intensità di calcolo, che generano dati preziosissimi sugli utenti. La collocazione delle funzioni RAN e dell'IA di terze parti sugli stessi server ottimizza l'utilizzo delle risorse e fornisce dati di telemetria dettagliati. Questi dati sono alla base dell'addestramento e dell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale che ottimizzano la pianificazione, riducono la latenza, migliorano l'affidabilità e riducono al minimo il consumo energetico. Ciò riduce gli ostacoli e i costi legati alle applicazioni di intelligenza artificiale, giustificando ulteriori investimenti nell'edge computing e nel controllo intelligente della RAN.
