- Rohde & Schwarz, en collaboration avec Nvidia, a réalisé une avancée dans le domaine de la recherche sur les communications sans fil pilotées par l’IA.
- Les deux entrepries ont présenté une solution de test de récepteurs neuronaux lors de l’édition 2025 du Mobile World Congress (MWC).
- Cette solution s’appuie sur la technologie des jumeaux numériques pour tester de manière plus réaliste les récepteurs neuronaux destinés aux applications de communication 5G-Advanced et 6G.
Présentée lors du MWC 2025 de Barcelone, la dernière preuve de concept, développée en collaboration avec Nvidia, exploite la technologie des jumeaux numériques et une technique de traçage de rayon de haute fidélité pour créer un cadre approprié permettant de tester, dans des conditions de propagation réalistes, les récepteurs neuronaux destinés aux applications de communication 5G-Advanced et 6G. L’objectif est de combler le fossé qui existe entre la phase de simulation de communication sans fil basée sur l’IA et la phase de déploiement dans le monde réel. .
Il s’agit de la quatrième étape de la collaboration entre Rohde & Schwarz et Nvidia qui a déjà fait l’objet de démonstrations lors des précédentes éditions du Mobile World Congress. Les solutions mises en oeuvre conjointement ont permis de faire progresser au cours des dernières années le déploiement de techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage machine (ML) dans le domaine des communications sans fil. Qu’il s’agisse de l’entraînement des récepteurs neuronaux pour gérer les affaiblissements des signaux analogiques jusqu’à la conception de constellations personnalisées pour les communications sans pilote.
La démonstration repose sur Nvidia Sionna, une bibliothèque open-source accélérée par GPU pour les simulations au niveau du lien. Cette bibliothèque fournit des modèles de canaux de communication sans fil par traçage de rayon pour générer des conditions de propagation RF réalistes. Les résultats de la simulation peuvent ensuite être transférés au générateur de signaux vectoriels de la gamme R&S SMW200A de Rohde & Schwarz. Ce dernier émule les canaux radio du monde réel sans nécessiter l’usage d’équipement externe coûteux pour prendre en compte les phénomènes d’affaiblissement des signaux radiofréquence. Ce banc d’essai permet de tester et de vérifier les algorithmes de réception basés sur l’IA/ML et d’ajuster finement les composants neuronaux à l’aide de données d’entraînement réalistes.
Pour s’assurer que le jumeau numérique et les modèles de traçage de rayon reflètent fidèlement les conditions réelles, la simulation est étalonnée avec des données provenant d’une campagne dédiée à la mesure de sondage de canaux dans un environnement urbain comportant des rues étroites. En combinant ces mesures avec la bibliothèque Nvidia Sionna, la capacité de la technique de traçage de rayon à modéliser les interactions entre les matériaux et la propagation électromagnétique est davantage affinée. Au final, on obtient une version calibrée du jumeau numérique de l’environnement RF physique. La combinaison de ces technologies permet de tester et de valider avec davantage de précision des algorithmes de communication de nouvelle génération basés sur l’apprentissage automatique, y compris des applications telles que les récepteurs neuronaux et le retour d’information sur l’état du canal amélioré par apprentissage machine.
