- Dans le domaine des communications 5G, l’information sur l’état du canal (CSI pour channel-state information) permet d’optimiser les performances du réseau et les capacités de l’utilisateur.
- Les informations sur l’état du canal permettent une modulation adaptative et une programmation appropriée en fonction du canal afin d’assurer des communications à haut débit entre la station de base et l’appareil mobile. Les améliorations apportées au CSI par les techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine promettent d’accroître encore l’efficacité, de réduire les frais généraux et d’améliorer l’expérience utilisateur des réseaux 5G-Advanced et les futurs réseaux 6G.
- Rohde & Schwarz et Qualcomm Technologies ont franchi une étape importante en démontrant l’interopérabilité entre fournisseurs des améliorations du retour d’information CSI basées sur des techniques d’apprentissage machine.
- Leur solution, qui permet d’atteindre cet objectif, sera présentée lors du Mobile World Congress 2025 à Barcelone.
Rohde & Schwarz a réussi, avec le soutien de Qualcomm Technologies, la validation de la compression de la rétroaction des informations sur l’état des canaux basée sur l’apprentissage machine pour les réseaux 5G-Advanced, parvenant ainsi à augmenter significativement le débit de transmission de données par rapport aux méthodes conventionnelles. Cette avancée confirme la faisabilité de la mise en œuvre entre fournisseurs de techniques de traitement par IA dans le domaine des communications sans fil afin d’améliorer les performances des réseaux.
Les deux entreprises ont démontré l’interopérabilité entre les modèles d’apprentissage machine fonctionnant sur un modèle de référence d’un appareil mobile exploitant un modem RF 5G de Qualcomm® et le testeur de signalisation 5G de la gamme CMX500 de Rohde & Schwarz. Pour ce faire, elles ont mis en œuvre des mécanismes améliorés de rétroaction CSI qui sont proposés par les Releases 18 et 19 du 3GPP. Cette solution de test permet une compression de l’état du canal sur la base des mesures du signal de référence CSI (CSI-RS), optimisant ainsi les applications MIMO massives qui sont utilisées pour les réseaux 5G. Cette phase de validation a permis de démontrer que le débit a été amélioré de 51 % par rapport à la rétroaction de type I suivie d’un précodage à large bande, tel que la Release 15 du 3GPP le spécifie.
Les deux parties ont mis en œuvre des approches distinctes pour la formation des modèles d’IA côté réseau et côté appareil. La compatibilité a été assurée par des modèles de référence spécifiques. En s’appuyant sur l’architecture de l’autoencodeur, Qualcomm Technologies a mis en œuvre un circuit d’encodage propriétaire, tandis que Rohde & Schwarz a développé un décodeur pour son émulateur de réseau. Le testeur CMX500 prend en charge l’intégration des modèles d’apprentissage machine en s’appuyant sur le format ONNX (Open Neural Network eXchange). Ce qui permet aux utilisateurs de mettre en œuvre et de valider leurs propres architectures d’IA pour les scénarios de test de communication sans fil.
Interopérabilité entre fournisseurs
Cette démonstration de l’interopérabilité prouve que les améliorations bilatérales de l’interface air basées sur l’apprentissage machine peuvent être mises en œuvre et testées sur des équipements provenant de différents fournisseurs. Il s’agit d’une étape importante vers la mise en œuvre de systèmes de communications sans fil tirant parti de l’IA. Elle fournit un cadre de test et de vérification pour le déploiement commercial des fonctionnalités de la technologie 5G-Advanced. Il s’agit également d’une étape cruciale pour la normalisation à venir de la future norme 6G, pour laquelle l’IA devrait être intégrée dès l’origine concernant la conception de l’interface aérienne. L’interopérabilité de l’IA entre les fournisseurs sera un élément essentiel des futurs systèmes de communication sans fil.
