オールインワンの AI ネットワーク テスト

1 つのセットアップでデータ、AI トレーニング、テストを統合し、チームが実際に使用する前に AI ベースのネットワーク機能をチェックできるようにします。

Keysight Technologies、Samsung Electronics、NVIDIA は、データ生成、AI/ML トレーニング、ベンチマークを 1 つのセットアップにまとめた実用的な AI-RAN 検証フローをまとめました。重点は、物理アップリンク共有チャネル (PUSCH) チャネル推定のユースケースを使用した AI 駆動の RAN モジュールのテストにあります。目標は、検証を迅速化し、オペレーターとベンダーの導入リスクを軽減することです。

このセットアップは、Keysight の AI-RAN シミュレーション ツールセットと NVIDIA 航空テストベッドを接続する統合プラットフォーム上で実行されます。NVIDIA GH200 や NVIDIA DGX Spark などのシステムと、NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin を使用します。アナログ・デバイセズの Titan O-RU プラットフォームを含む商用無線ハードウェアもテスト環境の一部です。3 社が開発した AI/ML モデルは、同じワークフロー内でトレーニングおよびベンチマークが行われるため、一貫した方法で結果を測定できます。

この種のワークフローの必要性は、AI が RAN に参入する方法から生まれています。エンジニアは、現実世界の多くのネットワーク条件にわたってアルゴリズムを検証する必要があります。ほとんどの場合、データ収集、モデルのトレーニング、パフォーマンス テストは別の環境で行われます。この分離により、展開前に結果を比較し、実験を繰り返し、信頼性を確認することが困難になります。特に、スループットやネットワークの安定性に直接影響を与えるチャネル推定などの物理層タスクの場合です。

KeysightのAI-RANシミュレーション・ツールセットは、プロセス全体をエンドツーエンドで調整することでこの問題に対処します。1 つの制御された環境で、シナリオの作成、データセットの生成、モデルのトレーニング、反復可能なベンチマークを自動化します。両社はバルセロナで開催されるMobile World Congress 2026でこのワークフローを展示しており、そこではフルチェーンがパートナーのコンピューティングおよび無線プラットフォーム上で実行され、AI主導のRANの動作がフィールドトライアルの前にどのように検証できるかを実証している。

NVIDIA の AI & テレコム担当バイスプレジデントである Soma Velayutham 氏は次のように述べています。「キーサイトは、NVIDIA AI Aerial プラットフォームを統合ワークフローに活用することで、AI ネイティブの 5G および 6G ネットワークのトレーニング、検証、導入に不可欠なエンドツーエンドのデータ パイプラインを簡素化しています。」

Samsung Research Americaのエグゼクティブバイスプレジデントであるチャーリー・チャン氏は、「この提携により、業界はAI主導のRANソリューションを自信を持って導入できるようになり、将来の6Gネットワ​​ークに向けた堅牢で商業的に実行可能な基盤が確保される」と述べた。Keysight の 6G チーフテクノロジスト、Balaji Raghothaman 氏は次のように述べています。「RAN の AI は、自信を持って検証できる場合にのみ価値を発揮します。」