يعد Project Marconi أول تطبيق شبكة راديو يعتمد على الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي (AI / ML) في الصناعة لجدولة 5G للتحكم في الوصول المتوسط (MAC). محسّن باستخدام برنامج Intel AI و 3rd معالجات Intel Xeon Scalable من الجيل.
استثمر مزودو الشبكات على مستوى العالم بكثافة في الطيف ويبحثون عن حلول لتطوير واكتساب خدمات 5G بشكل أسرع. وفقًا للرابطة العالمية لموردي الهواتف المحمولة ، تجاوزت القيمة الإجمالية لمزادات الطيف 27 مليار $ في 2020. يزيد حل Capgemini في Intel Architecture من مقدار حركة المرور التي يمكن لكل خلية التعامل معها. وهي تتيح للمشغلين خدمة المزيد من المشتركين وتقديم تجربة متميزة ، مع إطلاق خدمات الصناعة 4.0 الجديدة مثل النطاق العريض المتنقل المحسن (eMBB) وحالات استخدام اتصالات منخفضة زمن الانتقال فائقة الموثوقية (URLLC).
قال وليد نجم ، رئيس قسم الأبحاث والابتكار في Capgemini Engineering: "عملت فرقنا بشكل وثيق مع شركة Intel لإنشاء حل مبتكر حقًا يمكنه حقًا تحريك الإبرة للمشغلين. لقد جمعنا أكثر من واحد تيرابايت من البيانات واستخدمناها وأجرينا عمليات اختبار لا حصر لها مع NetAnticipate5G لضبط التحليلات التنبؤية لتلبية متطلبات المشغل المتنوعة باختصار ، يمكن نشر التعلم الآلي لاتخاذ قرارات ذكية على شبكة RAN دون أي متطلبات إضافية للأجهزة. هذا يجعلها فعالة من حيث التكلفة على المدى القصير وإثباتًا مستقبليًا على المدى الطويل بينما ننتقل إلى تطبيقات Cloud Native RAN".
قالت كريستينا رودريغيز ، نائب رئيس قسم شبكات الوصول اللاسلكي في إنتل: "توفر معالجات Intel Xeon Scalable من الجيل الثالث مع تسريع الذكاء الاصطناعي المدمج أداءً عاليًا للتعلم العميق على منصة Net Anticipate 3G. قدم تعاوننا معًا بيانات استدلال فائقة السرعة لتعزيز مكتبات ML مفتوحة المصدر مما أدى إلى شبكة RAN ذكية يمكنها التنبؤ بمتطلبات تغطية المشترك والتفاعل معها بسرعة مع تقليل التكلفة الإجمالية للملكية".
قامت Capgemini بنشر منصة NetAnticipate5G و RATIO O-RAN لتقديم تقنيات متقدمة للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. ال AI تتنبأ الحلول التحليلية التنبؤية بالطاقة وتخصص قيم MCS (مخطط التشكيل والتشفير) المناسبة لإرسال الإشارات من خلال التنبؤ بجودة إشارة المستخدم وأنماط التنقل بدقة. وبهذه الطريقة ، يمكن لشبكة RAN جدولة موارد MAC بشكل ذكي لتحقيق تنبؤ MCS أكثر دقة بنسبة تصل إلى 40٪ وتحقيق كفاءة طيف أفضل بنسبة 15٪ في دراسات الحالة والاختبار. ونتيجة لذلك ، فإنها توفر سرعات بيانات أسرع وجودة جودة أفضل وأكثر اتساقًا للمشتركين وتغطية قوية لحالات الاستخدام التي تعتمد على اتصال منخفض زمن الوصول مثل التصنيع القائم على الروبوتات و V2X (السيارة لكل شيء).