تجربة 5G بالذكاء الاصطناعي بين سامسونج وKDDI في اليابان ترفع معدل الإنتاجية التنازلية بنسبة 31%

أخبار ar.wedoany.com، أجرت شركتا سامسونج وKDDI تجربة لتحسين الأداء باستخدام الذكاء الاصطناعي على شبكة الجيل الخامس المستقلة (5G SA) التجارية في اليابان، وأظهرت النتائج ارتفاعًا في متوسط معدل الإنتاجية التنازلية بنسبة 31% خلال ساعات الذروة، مع تحقيق مكاسب بلغت 52% في المناطق الحضرية الكثيفة. غطت الاختبارات مئات الخلايا في محيط طوكيو، باستخدام طيف ترددي بسعة 100 ميغاهرتز في نطاق TDD بتردد 3.7 غيغاهرتز، وشملت مجموعة متنوعة من ظروف النشر وسيناريوهات حركة المرور.

بالنسبة لمشغلي الاتصالات، قد تتأثر التجارب الميدانية بمنطقة الاختبار وخط الأساس ومزيج الأجهزة والإطار الزمني، وتتوقف القيمة الفعلية على بيئة التشغيل المحددة. السؤال الجوهري هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على تولي المهام التي لا تزال تُعتبر بطيئة ومحلية وتعتمد على التدخل البشري في الشبكات المتنقلة، أي ضبط كل خلية على حدة دون الإضرار بالمناطق المجاورة.

خضعت أداة تحسين سرعة شبكة الوصول الراديوي (RAN Speed Optimizer - RSO) من سامسونج لاختبارات استمرت عدة أشهر على شبكة الجيل الخامس المستقلة التجارية لشركة KDDI، بدءًا من أواخر عام 2025. تختلف مشكلات الشبكة في المناطق الحضرية الكثيفة المزدحمة عن تلك الموجودة في ضواحي التغطية أو المناطق الريفية ذات الانتشار المحدود، واستفادت التجربة من هذه الظروف المختلطة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها باستخدام حركة مرور حقيقية. تستطيع أداة RSO التوصية بمعايير مخصصة لكل خلية بدلاً من استخدام إعدادات مشتركة لتعديل مجموعات الخلايا، وإذا تم تشغيلها على نطاق واسع بفعالية، فسيؤدي ذلك إلى تحول تشغيلي.

يناقش قطاع الاتصالات المتنقلة منذ فترة طويلة مفهوم الشبكات ذاتية التحسين، لكن معظم الأدوات لا تزال تتطلب تدخل المهندسين. تضع سامسونج تحسين الذكاء الاصطناعي كحل أكثر دقة وتكيفًا، حيث يقوم نظامها بتحليل بيانات البيئة المحيطة بالموقع، والتنبؤ بتأثير تغييرات المعايير، والتوصية بإعدادات مخصصة لكل خلية. توجد أداة RSO ضمن مجموعة أدوات تشغيل الشبكات CognitiV من سامسونج، والتي تشمل أدوات ووكلاء وتطبيقات شبكات تعمل بالذكاء الاصطناعي.

يواجه المشغلون ضغوطًا لتحسين أداء شبكات الجيل الخامس ضمن ميزانيات رأسمالية محدودة، فالطيف الترددي باهظ الثمن، والحصول على المواقع بطيء، وتكاليف الطاقة مرتفعة. إذا تمكن الذكاء الاصطناعي من استخراج المزيد من الإنتاجية من الأصول اللاسلكية الحالية، فسيصبح ذلك استراتيجية لزيادة السعة. لكن لاستراتيجيات السعة عواقب، فارتفاع معدل الإنتاجية التنازلية لا يعني بالضرورة تحسين تجربة المستخدم الشاملة، حيث تظل عوامل مثل زمن الوصول وأداء الإرسال الصاعد وسلوك التسليم وإدارة الازدحام مهمة. يحتاج المشغلون إلى حواجز حماية وآليات للتراجع وسجلات تدقيق لضمان أن النماذج لا تعمل على تحسين مؤشرات أداء ضيقة مع إحداث مشكلات خفية.

أُجريت التجربة على شبكة الجيل الخامس المستقلة، مما يوفر بنية أكثر وضوحًا للوظائف المتقدمة، ويشكل أساسًا موثوقًا لعمليات الشبكة القائمة على الذكاء الاصطناعي وتقسيم الشبكات والتحكم الدقيق في الخدمات. ومع ذلك، لا يزال العديد من المشغلين حول العالم يعملون في بيئات هجينة، حيث تؤدي شبكات الوصول الراديوي التقليدية والاعتماد على الجيل الرابع وتنوع الموردين إلى تعقيد أتمتة الشبكات. تتمتع سامسونج وKDDI بتعاون طويل الأمد في نشر الشبكات الافتراضية بالكامل، مما ساعد في إجراء التجربة، لكن ليس كل مشغل يمتلك هذه البنية الأساسية.

قد لا يتطلب تحسين شبكة الوصول الراديوي المدعوم بالذكاء الاصطناعي مجرد شراء وحدات برمجية، بل يعتمد أيضًا على بيانات قياس نظيفة وإدارة متسقة للتكوين وعمليات تشغيل وصيانة حديثة. بالنسبة للمطورين وفرق برمجيات الشبكات، أصبح الاتجاه واضحًا: الشبكات اللاسلكية تتحول إلى منصات بيانات، وتنتقل القيمة نحو النماذج التنبؤية والأتمتة ذات الحلقة المغلقة ومحركات السياسات. تحتاج سامسونج إلى مثل هذا النجاح، فسوق معدات الشبكات يشهد منافسة شديدة، وأصبحت شبكات الوصول الراديوي المدعومة بالذكاء الاصطناعي جبهة تنافسية جديدة.

دور KDDI مهم أيضًا، فالمشغلون اليابانيون عادة ما يكونون من المتبنين الأوائل للبنى المتقدمة للشبكات. يمثل ارتفاع متوسط معدل الإنتاجية التنازلية بنسبة 31% خلال ساعات الذروة قيمة تجارية إذا أمكن تكراره خارج نطاق التجربة، مما قد يقلل شكاوى الازدحام ويحسن جودة الجيل الخامس الملموسة. أعلنت سامسونج وKDDI أنهما ستواصلان تقييم التحسين القائم على الذكاء الاصطناعي للاستخدام التجاري الأوسع، وستكون المرحلة التالية أكثر أهمية من نتائج التجربة.

يجب على المشغلين اعتبار زيادة الإنتاجية بنسبة 31% إشارة تجريبية واعدة، وليس نتيجة مضمونة على مستوى الشبكة بأكملها. يحدد خط الأساس والموقع الجغرافي والرقابة التشغيلية القيمة الفعلية. يمكن للتحسين على مستوى الخلية استخراج سعة أكبر من أصول شبكة الوصول الراديوي الحالية، مع تقليل حجم العمل الهندسي اليدوي. توجد مخاطر تشغيلية في معايير شبكة الوصول الراديوي المعدلة بالذكاء الاصطناعي، فقد تؤدي الأتمتة غير المحكمة إلى الإضرار بزمن الوصول أو التسليم أو تجربة العميل. توفر بنية الجيل الخامس المستقلة أساسًا أوضح للأتمتة. يجب على مشتري البنية التحتية الاستفسار من الموردين عن آليات التراجع وقابلية التفسير ودعم الموردين المتعددين.