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Wie 6G-Mobilfunk und KI die digitale Interaktion und unser Leben verändern wird

5G ist noch gar nicht flächendeckend ausgerollt, da arbeiten Forschende schon an dem nächsten 6G-Mobilfunkstandard mit integrierter künstlicher Intelligenz. Und das könnte nicht nur die Wirtschaft und Arbeitswelt revolutionieren, sondern auch unsere persönliche Kommunikation.

Der erst ab 2030 erwartete 6G-Mobilfunk als neuer Standard soll 10 bis 100 Mal so schnell sein wie das 5G-Netz, das in Deutschland mittlerweile zwar engmaschiger ist, aber immer noch Lücken aufweist. Das eröffnet ungeahnte neue oder auch bereits bestehende Möglichkeiten. Denn gepaart mit integrierter künstlicher Intelligenz werden die Netzwerke mit 6G in der Lage sein, sich selbst zu verwalten, zielgerichtet entsprechende Kapazitäten freizugeben und dank der erwarteten deutlich höheren Rechenleistung ubiquitäre oder allgegenwärtige immersive Welten schaffen, die allen zugutekommen. Denn von 6G-Netzen werden auch Virtual und Augmented Reality (VR und AR) profitieren, ebenso kollaborative Robotik-Lösungen und autonomes Fahren.

6G führt zum smart Internet of Things

„In der Vergangenheit wurde über das Internet der Dinge gesprochen, aber mit der Einführung von 6G sprechen wir nun vom intelligenten oder smarten Internet der Dinge“, zitiert Notebookcheck Qin Fei, den Präsidenten der Forschungseinrichtung des chinesischen Smartphone-Herstellers Vivo Communication Technology Co. Ltd.

Das von Qin Fei geleitete Vivo-Forschungsinstitut für 5G entwickelt seit 2020 Prototypen im Bereich 6G-Mobilfunktechnologien. Dazu gehören Anwendungen wie das Überwachen von Gesundheitsdaten im Schlaf, um diese im Ernstfall an ein Krankenhaus weiterzuleiten, ebenso die Weiterentwicklung von VR-Brillen, denen für den großen Durchbruch bisher noch die Rechenleistung fehlt. Wären die Brillen aber als eine Art Edge-Gerät mit der Cloud verbunden, ließe sich damit eine beträchtliche Leistungssteigerung erreichen. Gleiches gilt auch für autonomes Fahren und andere Anwendungen im Bereich Smart City, weil dann über das entsprechend starke Netzwerk alle Umgebungsdaten zusammenfließen würden.

„Das 6G-Netz wird eine hervorragende Kommunikation und allgegenwärtige Informationen bieten und Computerdienste zusammenführen, wodurch die Grundlage für eine vernetzte und verschmelzende physische und digitale Welt geschaffen wird“, sagt Vivo-Forschungsleiter Qin Fei und weiter: „Bei der Entwicklung des 6G-Netzes werden wir die KI-Technologie sowohl bei der Entwicklung der Luftschnittstelle als auch bei der Verwaltung des 6G-Netzes einsetzen.“

Bessere Leistung durch KI-komprimierten Informationsfluss

Keysight und die Universität von Málaga (UMA) haben sich zusammengetan, um den Einsatz von KI und Machine Learning in der modernen drahtlosen Kommunikation zu ermöglichen. Die Partnerschaft konzentriert sich auf die 6G-Forschung und hat laut Industrial Solutions bereits darin gefruchtet, eine Methode zu entwickeln, die Algorithmen in

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Um den Einsatz von KI und Machine Learning zu ermöglichen, haben sich Keysight und die UMA zusammengetan (Quelle: Adobe Stock/Anna)

Tools für Design und Messtechnik zu importieren, um die entsprechende Leistung zu validieren und die Implementierung in der Industrie zu beschleunigen.

Die fehlende KI- und ML-Unterstützung von Wireless-Standards hatte Interoperabilitätsprobleme zur Folge. Der Ansatz der beiden Partner ist daher, die Funkleistung durch Bereitstellung und Nutzung genauer Kanalzustandsinformationen (Channel State Informations, CSIs) zu verbessern. Diese dienen dazu, bei drahtlosen Systemen die Übertragung so gut es geht in Echtzeit an die aktuellen Kanalbedingungen anzupassen, um jeweils die beste Funkleistung zu erhalten. KI-Algorithmen sollen die über den Äther geschickten Informationen auf sehr kleine Mengen komprimieren, um nur das Minimum an Informationen zu senden, die für eine optimale Leistung nötig sind.

Um zu validieren, dass das ML-Modell eine bessere digitale Signal- oder DSP-Leistung für das CSI-Feedback erbringt, hat der US-amerikanische Messgerätehersteller Keysight eine digitale Zwillingsplattform beigesteuert, welche die Leistung des Modells unter realen Bedingungen emuliert. Außerdem hat Keysight mit dem eigenen Modellierungstool Path Wave System Design beziehungsweise dem SystemVue auch eine Schnittstellenschicht geschaffen, die es den UMA-Forschenden erlaubt das Modell unter vielfältigen Fading-Profilen und Testbedingungen zu evaluieren.

Durch die neue Schnittstellen soll sich nun jeder KI- oder ML-Algorithmus, der die gängigsten betreffenden APIs und Frameworks unterstützt, in Keysight SystemVue importieren lassen, um sie in Branchen aller Art einsetzen zu können. Die beiden Partner wollen ihre gemeinsamen Ergebnisse auch in das Standardisierungsgremium für 3GPP RAN1 einbringen. 3GPP steht für ein Ende 1998 geschaffenes 3rd Generation Partnership Project als weltweite Kooperation für die Standardisierung im Mobilfunk, RAN für Radio Access Network. Und RAN1 bezeichnet die Spezifikation der physikalischen Schicht der Funkschnittstellen, besonders aber der physikalischen Kanäle und Modulation im weiterentwickelten UMTS- und LTE-Umfeld.

Fazit und Ausblick: Die mit 6G als neuen Mobilfunkstandard erwarteten Leistungssprünge und Verbesserungen werden sicherlich enorm sein. Und daher ist es wichtig, fünf oder sechs Jahre vor der Einführung schon daran zu feilen. Aber dabei darf nicht vergessen werden, welche Potenziale 5G noch bietet. Deutschland hat bei der flächendeckenden Versorgung lange hinterhergehinkt, in den letzten zwei Jahren aber auch deutlich aufgeholt und ist mit einer 89-prozentigen Abdeckung von dem für 2025 angekündigten 100-Prozent-Ziel gar nicht mehr so weit entfernt.

Viele Unternehmen haben daran mitgewirkt, so auch Axians mit Ansätzen der Antennenbündelung und Trenching genannten neuen Verlegetechniken für Glasfaserkabel, ohne die der 4-, 5G- oder 6G-Ausbau nicht möglich ist. Die gemeinsamen Anstrengungen müssen aber weitergehen. Hoffnung macht auch ein Iris genanntes EU-Projekt, die Netzabdeckung durch bis zu 170 Satelliten zu verbessern. Bis es soweit ist, werden aber noch etwa vier oder fünf Jahre vergehen. Genug Zeit, um bestehende und neue Technologien weiterzuentwickeln.

Quelle Titelbild: Adobe Stock / Alexander

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