5G bringt Künstliche Intelligenz voran – und umgekehrt. (Bild: Gerd Altmann / Pixabay)

5G-Netze tragen dazu bei, riesige Datenmengen zu übertragen. Zugleich fallen aber in den Netzen selbst enorme Datenmengen an, die schnell verarbeitet werden müssen, um die Vorteile der neuen Mobilfunkgeneration überhaupt ausschöpfen zu können. Die Bewältigung dieser Datenmengen bedarf neuer Analyse- und Verarbeitungsmethoden. So wachsen 5G und Künstliche Intelligenz an vielen Stellen zusammen. FUENF-G.de hat einige Beispiele aus der aktuellen Forschung zusammengetragen.

Obwohl die Standardisierung von 5G voranschreitet steht die Technologie noch relativ am Anfang ihrer Entwicklung und wird in zahlreichen Forschungsprojekten vorangetrieben. Gerade erst gestartet wurde das EuresCOM-Projekt AIMM – Artificial Intelligence-enabled Massive Multiple Input / Multiple Output. Einer der Projektpartner ist Antennenspezialist IMST. Das Unternehmen, dessen Verkauf an einen chinesischen Rüstungskonzern vergangene Woche durch die Bundesregierung untersagt wurde, bearbeitet hier als Projektpartner das Teilvorhaben Linearisierung von Leistungsverstärker-Arrays. Neben IMST sind aus Deutschland auch Nokia und die Universität Stuttgart involviert, daneben auch Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus Frankreich und Großbritannien.

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Unüberschaubare Komplexität der Antennentechnik

Massive MIMO (Multiple Input / Multiple Output) ist eine der Schlüsseltechnologien für Netzwerke der nächsten Generation, die extrem große Zahlen einzelner Antennen-Elemente sowohl am Sender als auch am Empfänger zusammenfasst, um mit relativ einfacher Verarbeitung eine hohe Spektral- und Energieeffizienz zu erreichen. In der Forschung versucht man unter anderem, Effekte aus dem komplexen Zusammenwirken der Vielzahl der Elemente mittels Künstlicher Intelligenz (KI) besser zu verstehen. Das Ziel ist es, grundlegende Probleme dieser Technologie zu lösen, aber auch den laufenden Betrieb mittels KI besser zu steuern. So kann KI beispielsweise beim Beamforming unterstützen, ebenso bei der Organisation der Funkzellen, um eine möglichst gute Funkabdeckung zu gewährleisten.

Die Optimierung der Luftschnittstelle soll sowohl auf Seiten der Use Cases wie auf Seiten der Business Cases neue Möglichkeiten eröffnen. Unter anderem intelligente Sensorsysteme sind hier zu nennen. Einen kurzen Überblick zum AIMM-Projekt liefert die EuresCOM-Plattform CelticNext. Die Sommer-Ausgabe 2020 des Magazins EuresCOM message liefert ergänzende Beiträge zu „Artifical Intelligence For 5G And Beyond“ (PDF-Download hier).

Effizienter Betrieb von Campusnetzen

Auch das deutsche Forschungsministerium (BMBF) hatte schon 2018 eine eigene Förderung für Künstliche Intelligenz in Kommunikationsnetzen aufgesetzt. Daraus ging unter anderem die Initiative KICK hervor, die sich zum Ziel gesetzt hat, den Betrieb von 5G-Campus-Netzen durch den Einsatz von KI-Methoden signifikant zu vereinfachen und zu verbessern. Koordiniert von Nokia sind hier unter anderem Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI), die Industriegrößen Bosch, Siemens und Trumpf, aber auch kleinere Partner wie atesio, GHMT und Infosim vertreten.

Ein Fokus des Anfang 2020 gestarteten Projekts, das auf drei Jahre angelegt ist, sind industrielle Anwendungen in Campus-Netzen. Um deren hohen Anforderungen zu erfüllen, werden hybride Lösungsansätze – sowohl daten- wie auch modellbasierte – verfolgt sowie Daten aus der Produktion mit Daten aus den Kommunikationsnetzen verknüpft. Das Projekt setzt auf reale Kommunikations- und Produktionsdaten aus einer echten Fabrikumgebung. Auch die Demonstration der erzielten Automatisierungsvorteile erfolge beispielhaft in einer solchen Umgebung, so die Projektbeschreibung des DFKI. Auf diese Weise sollen praxisrelevante Lösungen entstehen, die das Potenzial von Campus-Netzen und von vernetzen Industrie 4.0-Anlagen voll ausschöpfen.

KI in 5G und mittels 5G

Speziell auf das Thema Massives MIMO in 5G und nachfolgenden Netzwerk-Generationen haben sich Robin Chataut und Robert Akl von der University of North Texas in Denton fokussiert. Sie beleuchten, welchen Beitrag unterschiedliche Technologien aus dem KI-Umfeld – Machine Learning, Deep Learning und verschiedene Arten von neuronalen Netzen – bei der Nutzung von massivem MIMO leisten können.

Weitere Anwendungen von Künstlicher Intelligenz mittels 5G-Unterstützung stellt beispielsweise der Beitrag „Artificial Intelligence Enabled Wireless Networking for 5G and Beyond: Recent Advances and Future Challenges“ dar, geschrieben von vier IEEE-Experten. Einen ähnlichen Fokus hat die Arbeit von Youness Arjoune und Saleh Faruque der University of North Dakota unter dem Titel „Artificial Intelligence for 5G Wireless Systems: Opportunities, Challenges, and Future Research“.

Alle drei genannten Arbeiten liefern zahlreiche Quellen und Verweise für tiefergehende Recherchen.