Project Marconi adalah aplikasi rangkaian radio berasaskan Artificial Intelligence / Machine Learning (AI / ML) pertama untuk penjadual 5G Medium Access Control (MAC). Dioptimumkan dengan Perisian Intel AI dan 3rd Pemproses Gen Intel Xeon Scalable.
Penyedia rangkaian di seluruh dunia telah banyak melabur dalam spektrum dan mencari penyelesaian untuk membangun dan mendapatkan perkhidmatan 5G dengan lebih cepat. Menurut Persatuan Pembekal Mudah Alih Global, jumlah nilai lelongan spektrum tercapai $ 27 bilion pada 2020. Penyelesaian Capgemini pada Intel Architecture meningkatkan jumlah trafik yang dapat dikendalikan oleh setiap sel. Ini membolehkan pengendali melayani lebih banyak pelanggan dan memberikan pengalaman yang luar biasa, sambil melancarkan perkhidmatan Industri 4.0 baru seperti kes penggunaan Jalur Lebar Mudah Alih (eMBB) yang diperkuat dan Komunikasi Latensi Rendah Ultra Reliable (URLLC).
Walid Negm, Ketua Pegawai Penyelidikan dan Inovasi di Capgemini Engineering berkata: “Pasukan kami bekerjasama rapat dengan Intel untuk membuat penyelesaian yang benar-benar inovatif yang benar-benar dapat menggerakkan jarum untuk pengendali. Kami mengumpulkan dan menggunakan lebih dari satu terabyte data dan melakukan ujian yang tidak terkira banyaknya dengan NetAnticipate5G untuk menyesuaikan analitik ramalan untuk memenuhi keperluan pengendali yang pelbagai. Ringkasnya, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk membuat keputusan cerdas di RAN tanpa keperluan perkakasan tambahan. Ini menjadikannya menjimatkan kos dalam jangka pendek dan bukti masa depan dalam jangka masa panjang ketika kita beralih ke implementasi Cloud Native RAN"
Cristina Rodriguez, VP Bahagian Rangkaian Akses Tanpa Wayar di Intel berkata: "Pemproses Intel Xeon Scalable Gen ke-3 kami dengan percepatan AI terbina dalam memberikan prestasi tinggi untuk pembelajaran mendalam di platform Net Anticipate 5G. Bersama-sama, kolaborasi kami menyampaikan data inferensi ultra cepat untuk meningkatkan perpustakaan ML Open-Source menghasilkan RAN pintar yang dapat meramalkan dan bertindak balas dengan cepat terhadap keperluan liputan pelanggan sambil mengurangkan TCO"
Capgemini menggunakan platform NetAnticipate5G dan RATIO O-RAN untuk memperkenalkan teknik AI / ML yang canggih. The AI ramalan penyelesaian analitik ramalan bertenaga dan memberikan nilai MCS (modulasi dan skema pengekodan) yang sesuai untuk penghantaran isyarat melalui peramalan kualiti isyarat pengguna dan corak mobiliti dengan tepat. Dengan cara ini, RAN dapat menjadwalkan sumber MAC dengan bijak untuk mencapai ramalan MCS sehingga 40% lebih tepat dan menghasilkan kecekapan spektrum 15% lebih baik dalam kajian kes dan ujian. Hasilnya, ia memberikan kelajuan data yang lebih pantas, QoE yang lebih baik dan lebih konsisten kepada pelanggan dan liputan yang kuat untuk kes penggunaan yang bergantung pada kesambungan latensi rendah seperti pembuatan berasaskan robotik dan V2X (kenderaan ke segalanya).