愛立信AI4Mobile項目取得重要成果，AI為移動通信基礎設施性能提升注入新機遇

“AI4Mobile”項目圓滿收官

近期，愛立信參與的科研項目——“AI4Mobile”圓滿完成。

愛立信研發(fā)中心歐洲實驗室負責人Jan-Peter Meyer-Kahlen表示：“AI4Mobile的研究成果進一步驗證了：機器學習將成為移動網(wǎng)絡演進的重要因素?！?/p>

作為德國聯(lián)邦政府“通信網(wǎng)絡中的人工智能”高科技戰(zhàn)略的一部分，AI4Mobile項目（為工業(yè)、交通領域提供AI支持的移動通信系統(tǒng)）由德國聯(lián)邦教育和研究部（BMBF）提供510萬歐元資助，并由弗勞恩霍夫通訊技術研究所HHI牽頭領導。

自2020年以來，該項目專注于開發(fā)創(chuàng)新的人工智能和機器學習方法，致力于實現(xiàn)移動通信系統(tǒng)和網(wǎng)絡的現(xiàn)代化及未來應用。

01研究方法

AI4Mobile團隊設計的方法，不但能預測高速移動網(wǎng)絡的服務質(zhì)量（QoS），還能主動在移動網(wǎng)絡基礎設施的各個部分，進行資源優(yōu)化和聯(lián)網(wǎng)。其中，QoS預測解決方案，能夠提前發(fā)現(xiàn)移動網(wǎng)絡中的關鍵狀態(tài)，包括未定義系統(tǒng)條件，或極端干擾，甚至網(wǎng)絡覆蓋完全喪失。

在AI4Mobile框架內(nèi)，研究人員確定了來自交通和工業(yè)領域的各種用例，如遠程駕駛和移動與固定機器人之間的協(xié)作等，并針對其各自需求進行了分析。

為了生成數(shù)據(jù)和評估這些概念，項目團隊將工作分為了三個階段：包括系統(tǒng)的虛擬復制；實驗室和工廠環(huán)境中的園區(qū)專網(wǎng)；以及在公共場景及移動網(wǎng)絡中進行大量測試測量。

02項目成果

項目產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集包括：來自所有蜂窩基礎設施的部分信息（終端、無線接入網(wǎng)絡、核心網(wǎng)）；車輛特定信息（如路線、位置、速度）；來自高質(zhì)量傳感器（如激光雷達）的數(shù)據(jù)，以及公開的背景信息（如交通和天氣數(shù)據(jù)）。同時，項目聯(lián)盟發(fā)布了測量中獲得的大部分數(shù)據(jù)集，以及用于整個數(shù)據(jù)處理鏈的軟件。

弗勞恩霍夫HHI研究所無線通信和網(wǎng)絡部門負責人Slawomir Stanczak教授表示：“通過發(fā)布數(shù)據(jù)集，AI4Mobile聯(lián)盟對移動應用AI算法全球的研發(fā)團隊做出了重要貢獻?！?/p>

此外，柏林V2X數(shù)據(jù)集提供了在柏林各種城市環(huán)境中獲取的基于高分辨率GPS的蜂窩網(wǎng)絡和sidelink無線測量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)由四輛車在三天內(nèi)收集而來。

AI4Mobile iV2V和iV2I+工業(yè)無線數(shù)據(jù)集，包含兩個工業(yè)測試環(huán)境的無線測量數(shù)據(jù)：iV2V（工業(yè)車輛到車輛）和iV2I+（工業(yè)車輛到基礎設施加傳感器）。這些數(shù)據(jù)包含物理層參數(shù)（如信號強度和信號質(zhì)量）、位置數(shù)據(jù)以及無線QoS（如時延和吞吐量）方面的信息。這些數(shù)據(jù)集經(jīng)過注釋和預過濾，以便于快速引入和應用。

03應用范圍

AI4Mobile開發(fā)的解決方案將支持客運、貨運和工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的新型移動應用。另外，預測的QoS信息被用于開發(fā)AI機制，從而實現(xiàn)移動網(wǎng)絡各個部分的實時優(yōu)化和動態(tài)適應。

博世研究院通信系統(tǒng)首席專家Frank Hofmann博士表示：“得益于項目中與各位伙伴的團隊合作，我們在使用基于AI的通信解決方案方面取得了重要成果。其中一個例子就是可以對移動互聯(lián)和工業(yè)4.0的連接質(zhì)量進行預測?！?/p>

特別感謝

除了弗勞恩霍夫HHI研究所，以下合作伙伴也參與了該項目：寶馬集團、羅伯特·博世有限公司、德國無人清潔服務研發(fā)公司Enway、愛立信（德國）有限公司、德國無人駕駛公司高廷、德國數(shù)字廣播廠商RFmondial、德累斯頓工業(yè)大學-沃達豐移動無線系統(tǒng)研究計劃和德國電信通信網(wǎng)絡研究項目組、RPTU Kaiserslautern-無線電通信和導航研究項目組。

審核編輯：湯梓紅