Project Marconi - первое в отрасли приложение радиосети на основе искусственного интеллекта / машинного обучения (AI / ML) для планировщика управления доступом к среде передачи данных (MAC) 5G. Оптимизирован с помощью программного обеспечения Intel AI и 3rd Масштабируемые процессоры Intel Xeon Scalable поколения.
Сетевые провайдеры во всем мире вложили значительные средства в спектр и ищут решения для более быстрого развития и получения услуг 5G. По данным Глобальной ассоциации поставщиков мобильной связи, общая стоимость аукционов по продаже спектра превысила $ 27 млрд 2020. Решение Capgemini на архитектуре Intel увеличивает объем трафика, который может обрабатывать каждая ячейка. Это позволяет операторам обслуживать больше абонентов и предоставлять исключительный опыт, одновременно запуская новые услуги Индустрии 4.0, такие как варианты использования расширенной мобильной широкополосной связи (eMBB) и сверхнадежной связи с малой задержкой (URLLC).
Валид Негм, директор по исследованиям и инновациям Capgemini Engineering, сказал: «Наши команды работали в тесном сотрудничестве с Intel, чтобы создать действительно инновационное решение, которое действительно может подвигнуть операторов. Мы собрали и использовали более одного терабайта данных и провели бесчисленное количество тестовых прогонов с NetAnticipate5G, чтобы настроить прогнозную аналитику в соответствии с разнообразными требованиями операторов. Короче говоря, машинное обучение можно развернуть для интеллектуального принятия решений в RAN без каких-либо дополнительных требований к оборудованию. Это делает его рентабельным в краткосрочной перспективе и перспективным в долгосрочной перспективе, поскольку мы переходим к реализациям Cloud Native RAN.".
Кристина Родригес, вице-президент Intel по сетям беспроводного доступа, сказала: «Наши масштабируемые процессоры Intel Xeon 3-го поколения со встроенным ускорением искусственного интеллекта обеспечивают высокую производительность для глубокого обучения на платформе Net Anticipate 5G. Благодаря нашему сотрудничеству были получены сверхбыстрые данные логического вывода для улучшения библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, что привело к созданию интеллектуальной RAN, которая может предсказывать и быстро реагировать на требования к охвату абонентов, снижая при этом совокупную стоимость владения".
Capgemini развернула свои платформы NetAnticipate5G и RATIO O-RAN, чтобы внедрить передовые методы AI / ML. В AI мощное прогнозирующее аналитическое решение прогнозирует и назначает соответствующие значения MCS (схемы модуляции и кодирования) для передачи сигнала посредством точного прогнозирования качества пользовательского сигнала и шаблонов мобильности. Таким образом, RAN может интеллектуально планировать ресурсы MAC для достижения до 40% более точного прогноза MCS и повышения эффективности использования спектра на 15% в тематических исследованиях и тестировании. В результате он обеспечивает более высокую скорость передачи данных, лучшее и более согласованное QoE для подписчиков и надежное покрытие для случаев использования, которые полагаются на подключение с низкой задержкой, таких как производство на основе робототехники и V2X (транспортное средство ко всему).