KTは2月23日、Nokiaと共同で、AIを活用したビームパターン最適化技術を検証したと発表した。トラフィックなどのネットワークデータをリアルタイムで解析し、5G基地局のビームを動的に最適化する技術で、両社は2026年下期に商用網でのフィールド実証を進める方針だ。
今回検証した技術は、AIがトラフィックの流れをはじめとする各種ネットワークデータをリアルタイムで解析し、状況に応じてビームパターンを再構成する仕組み。ビームパターンとは、基地局アンテナが信号を送る方向や広がり、強さを決める設定を指す。
5Gで広く使われているmMIMOベースの基地局では、複数の送受信アンテナを用いて多数の利用者に異なるビームを同時に送ることができる。通信容量や周波数利用効率の向上につながる一方、単一セルでもビームパターンの組み合わせは数万通りに及び、最適化は複雑になりやすい。
同技術では、AIの強化学習ベースのポリシー改善アルゴリズムを使い、膨大なビームパターン候補を効率よく探索して最適なパターンを絞り込む。学習を継続することで、時間帯やイベント開催時などの環境の変化に合わせてビーム戦略を自律的に調整できるという。KTは、同一の設備環境でも無線品質やカバレッジの安定性が高まり、容量面の改善が見込めることを確認したとしている。
検証は2月、KTとNokiaのグローバル研究組織が共同で実施した。両社は技術の有効性と安定性を確認したうえで、下期に商用網でのフィールド実証を進める計画だ。
KTで未来ネットワーク研究所長を務めるイ・ジョンシク専務は、「Nokiaとの協力を通じてAI-RAN技術をさらに高度化し、商用適用を拡大していく」とコメントした。
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Jin-ho Lee
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