В России разработали метод ускорения настройки базовых станций 5G с помощью ИИ

Российская компания «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработала метод автоматизации настройки ключевых СВЧ-компонентов базовых станций и ретрансляторов сетей 5G с помощью технологий искусственного интеллекта ^[1]. Разработка поможет ускорить и упростить процесс производства оборудования для сетей пятого поколения, что особенно важно для крупных городов, где требуется быстрая и точная настройка тысяч базовых станций.

Работа выполнена по предложению входящей в «ИКС Холдинг» компании YADRO, одно из направлений деятельности которой — разработка и производство телекоммуникационного оборудования операторского класса.

Базовая станция должна одновременно принимать и передавать сигнал через общую антенну. Для этого применяется частотное разделение каналов, за которое отвечает дуплексер. Точность подбора его параметров напрямую влияет на качество связи. При этом настройка дуплексера — трудоёмкий процесс, требующий несколько часов работы опытного специалиста. Одна базовая станция может содержать более десяти радиомодулей и используемых в них дуплексеров. При масштабных установках — в объёме нескольких тысяч станций — потенциальный эффект от автоматизации настройки оценивается в десятки и сотни тысяч часов автоматизированной ручной работы.

Для автоматизации настройки разные исследователи пытались применять методы обучения ^[2] с подкреплением ^[3] (reinforcement learning, RL), но такой подход давал результат только на упрощённых моделях. В «Криптоните» переформулировали задачу так, что её теперь можно решить традиционным и более надёжным методом — обучением с учителем (supervised learning, SL). Разработанная нейросеть анализирует частотные кривые дуплексера и предсказывает корректировки регулировочных винтов. Дополнительный алгоритм пошагово применяет предсказания нейросети, что снижает риск ошибочной настройки.

«Разработанный нами метод тестировался с помощью симулятора. Он продемонстрировал способность настроить дуплексер до состояния, близкого к идеальному, в среднем за 4-5 поворотов на каждый винт, — пояснил создатель метода Антон Расковалов, аналитик-исследователь отдела перспективных исследований компании «Криптонит». — Эта разработка поможет в разы сократить время настройки дуплексеров и снизить требования к опыту ^[4] настройщика. Он может применяться для тонкой настройки различного радиочастотного оборудования, использующего фильтры СВЧ-диапазона».

Для компании YADRO задача автоматизации носит практический характер, поскольку напрямую влияет на скорость подготовки радиомодулей. Такие решения позволяют заранее снять технологические ограничения при переходе к промышленным объёмам. До конца года YADRO запускает серийное производство базовых станций BTS8100 с архитектурой платформы 5G-Ready. Первые партии оборудования будут переданы крупнейшим российским операторам, с которыми ранее были заключены форвардные контракты.

«При успешных испытаниях на реальном оборудовании такой подход можно будет встроить в наш производственный процесс: он ускорит настройку СВЧ-компонентов нынешнего поколения базовых станций, а в дальнейшем может лечь в основу выпуска 5G-моделей», — отмечает Максим Муравьев, ведущий СВЧ-инженер YADRO.

Подробнее о разработанном методе можно прочесть в препринте научной статьи ^[5].