JAPAN / LONDON (IT BOLTWISE) – Samsung und NTT DOCOMO haben eine KI-gestützte Technik namens AI-RAN validiert, die die Netzqualität pro Nutzer dynamisch anpasst. Laut den Ergebnissen aus Simulationen sinken Geschwindigkeitseinbrüche von 13,1 Prozent auf 7,2 Prozent. Die Lösung soll potenzielle Qualitätsverluste vor ihrem Auftreten prognostizieren und die Netzparameter automatisch optimieren. Für Betreiber in Europa könnte das ein Hebel sein, Betriebskosten zu senken und 5G-Performance planbarer zu machen.
Samsung Electronics und NTT DOCOMO testen derzeit eine Idee, die in klassischen Mobilfunkarchitekturen lange eher am Rand stand: Statt Funkparameter mit festen Regeln für alle Teilnehmenden zu konfigurieren, soll die Steuerung stärker auf das Verhalten einzelner Nutzer reagieren. Die gemeinsam validierte Technologie trägt den Namen AI-RAN (Artificial Intelligence Radio Access Network) und setzt genau dort an, wo in der Praxis viele Qualitätsprobleme entstehen: bei wechselnden Funkbedingungen entlang der Nutzerbewegung. Für Anwender heißt das vor allem weniger „Ruckeln“ im Video-Stream und weniger stockende Downloads, weil die Plattform nicht erst reagiert, wenn es bereits sichtbar schlechter läuft.
Technisch beschreibt AI-RAN einen KI-gestützten Ansatz, der Kommunikationsqualität automatisch anpasst. Im Kern lernt das System Bewegungsmuster pro Nutzer und optimiert daraus Netzparameter, statt statische Einstellungen für eine gesamte Zelle oder einen ganzen Verkehrsbereich zu verwenden. Bemerkenswert ist zudem, dass die Technologie kontinuierlich analysiert, wie sich ein Nutzer bewegt und in welcher Situation er sich befindet, etwa ob er sich durch ein Stadtgebiet bewegt oder sich in einem Gebäude aufhält. Damit rückt die RAN-Steuerung näher an ein „closed-loop“-Verhalten heran: Wahrnehmen, Prognose, Anpassen – und das möglichst ohne eine längere Latenz bis zur Messung der Probleme.
Die Validierung stützt sich auf Simulationen, die im Januar mit realen Daten aus dem kommerziellen Netz von NTT DOCOMO sowie mit einer eigens aufgebauten 5G-Testumgebung in Japan durchgeführt wurden. Das Ergebnis wird in einer Kennzahl verdichtet: Die Häufigkeit von Geschwindigkeitseinbrüchen soll von 13,1 Prozent auf 7,2 Prozent gefallen sein – also um fast die Hälfte. Solche Werte sind in der Mobilfunkplanung deshalb relevant, weil Geschwindigkeitseinbrüche typischerweise genau die Momente markieren, in denen Anwendungen abrupt Ressourcen nachregeln müssen: Adaptive Videocodecs, TCP-basierte oder quellengetriebene Download-Mechanismen sowie Meeting- und Cloud-Workloads reagieren dann besonders empfindlich. AI-RAN zielt deshalb nicht nur auf Messwerte im Nachhinein, sondern auf eine frühere Erkennung, damit Gegenmaßnahmen greifen, bevor Nutzer es als Service-Problem wahrnehmen.
In der Beschreibung wird der wichtigste Unterschied zu vielen etablierten Verfahren besonders klar herausgestellt: Die KI soll potenzielle Verschlechterungen vorhersagen und daraus automatisch optimale Netzeinstellungen ableiten. Wenn ein Nutzer etwa im Zug durch ein Stadtgebiet fährt, ergibt sich daraus eine andere Netzsteuerung als bei einem Aufenthalt in einem Gebäude. Dieser präventive Charakter unterscheidet sich von reaktiven Workflows, bei denen Parameter erst nach einem Qualitätsverlust neu justiert werden können. Für Betreiber bedeutet das: Die Infrastruktur wirkt weniger wie ein statisch konfigurierter Funkschichten-Aufbau und mehr wie ein System, das wechselnde Bedingungen aktiv antizipiert. Historisch betrachtet knüpft das an Konzepte aus der Selbstoptimierung (etwa Self-Organizing Networks) an, geht aber in Richtung einer stärker prognosegetriebenen KI-Schicht, die nicht nur „optimiert“, sondern gezielt Ereignisse zeitlich vorzieht.
Daneben ordnet sich die Initiative in eine breitere Bewegung ein, bei der KI tiefer in die Netzarchitektur der nächsten Generation integriert werden soll. Laut den Angaben fließen die Erkenntnisse bereits in den Standardisierungsprozess ein: Im Februar reichten Samsung und NTT DOCOMO einen gemeinsamen Beitrag zu Datenverarbeitungsmethoden und KI-basierten Optimierungstechniken beim 3GPP ein. Für den Markt ist das ein Signal, weil 3GPP-Entscheidungen in der Mobilfunkindustrie oft darüber mitbestimmen, ob Innovationen „nur“ in Labors bleiben oder später als interoperable Bausteine in der Breite einsetzbar werden. Für europäische Netzbetreiber wie die Deutsche Telekom oder Vodafone könnte AI-RAN daher auch deshalb interessant sein, weil die automatische Optimierung neben stabileren Verbindungen als Hebel für geringere Betriebskosten beschrieben wird – und dieser Kostenpunkt im Wettbewerb um Kapazität, Netzqualität und Effizienz regelmäßig eine zentrale Rolle spielt.
Gleichzeitig wächst mit jeder Form von Automatisierung die Angriffsfläche. Der Querschnitt aus KI-gestützter Netzsteuerung und stärkerer Digitalisierung bedeutet, dass mehr Datenströme verarbeitet, mehr Schnittstellen genutzt und mehr Entscheidungslogik ausgelagert oder zumindest zentral orkestriert werden kann. Der Quelltext macht in diesem Zusammenhang auf neue Sicherheitsrisiken für Unternehmen aufmerksam und verweist darauf, dass Unternehmen sich proaktiv mit Schutzkonzepten gegen Cyberrisiken im Kontext von KI-Gesetzen und KI-Implementierungen beschäftigen sollten. Praktisch heißt das für IT- und Security-Teams: Sie müssen nicht nur die Funkumgebung betrachten, sondern auch die Trainierungs- und Inferenzumgebungen, Logging-Ketten, Zugriffsrechte sowie die Integrität der Daten, aus denen die KI ihre Prognosen ableitet.
Für die nächsten Schritte dürfte entscheidend sein, wie sich solche KI-RAN-Ansätze im Echtbetrieb skalieren lassen: Simulationen zeigen Potenzial, aber reale Netze haben häufig zusätzliche Varianz durch zeitlich wechselnde Lastprofile, Events, besondere Gebäude-/Outdoor-Mix-Situationen und dynamische Verkehrsführung. Auch die Frage nach der betrieblichen Anpassbarkeit stellt sich: Wie schnell kann ein Netzbetreiber auf neue Nutzergruppen, neue Mobilfunkgeräte-Generationen oder veränderte Verkehrsspitzen reagieren, ohne dass die KI-Modelle kontinuierlich neu trainiert werden müssen? Wenn AI-RAN tatsächlich in größerem Stil in planbare Optimierungszyklen überführt wird, könnte das genau jene Verlagerung bringen, die viele Betreiber anstreben: weg von manueller Feintuning-Handarbeit, hin zu einer KI-gestützten Steuerung, die Qualität nicht nur misst, sondern aktiv stabilisiert.
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