L’intelligenza artificiale può accelerare lo sviluppo delle tecnologie 5G: Tobias Sundqvist, dottorando presso il dipartimento di Computing Science dell’università di Umeå, ha incentrato la sua tesi sulla definizione nuovi metodi di machine learning per facilitare la risoluzione dei problemi delle reti mobili di ultima generazione.
Generalmente gli sviluppatori impiegano giorni o intere settimane per individuare i problemi della rete; l’IA, al contrario, può farlo in pochi secondi.
“Negli ultimi 10 anni l’uso degli smartphone è esploso, e la rete mobile si è evoluta allo stesso passo. In passato, le reti RAN (Radio Access Network) erano concentrate in applicazioni singole e avevano molte meno feature. Oggi si usa un’architettura distribuita a multiservizi e centinaia di ingegneri aggiornano il software ogni giorno con nuove funzionalità. Nonostante ciò, gli sviluppatori continuano ad analizzare il sistema come facevano prima delle moderne architetture” ha spiegato Sundqvist.
La complessità non riguarda soltanto l’enorme volume di log, ma anche i diversi formati con cui vengono prodotti: poiché lo sviluppo di un sistema coinvolge centinaia di sviluppatori, le informazioni vengono condivise con modalità differenti e difficili da integrare e analizzare.
I metodi di machine learning proposti da Sundqvist sono in grado di individuare deviazioni nei log eterogenei in tempi quasi immediati, e possono inoltre aiutare gli sviluppatori a capire cosa sta accadendo nella rete.
Se prima le ricerche si sono concentrate su come l’IA potesse ottimizzare le reti RAN, lo studio di Sundqvist fa un passo avanti usando il machine learning per analizzare il comportamento della rete direttamente dai log del sistema, finora pensati per essere consumati solo dagli esseri umani.
Grazie al supporto dell’IA, gli sviluppatori possono individuare e risolvere i problemi più velocemente e accelerare lo sviluppo delle reti mobili del futuro.
