Vom intelligenten Funkgerät zur autonomen Netzinfrastruktur
Warum AI RAN jetzt wichtig ist
Funkzugangsnetze (RAN) durchlaufen derzeit den größten Wandel seit der Einführung von LTE. Angetrieben durch explosives Verkehrswachstum, dichte 5G-Bereitstellungen, steigende Energiekosten und zunehmende Servicekomplexität stößt die traditionelle regelbasierte RAN-Optimierung an ihre praktischen Grenzen.
Künstliche Intelligenz ist nicht länger eine experimentelle Erweiterung am Rande des Netzes. KI-RAN wird zu einer zentralen architektonischen Fähigkeit, die neu definiert, wie Funknetze geplant, optimiert, betrieben und monetarisiert werden. Während sich die Netze in Richtung 5G Advanced entwickeln und die Grundlagen für 6G schaffen, wird KI zur einzigen praktikablen Möglichkeit, Skalierung, Leistung und Nachhaltigkeit gleichzeitig zu verwalten.
Für Betreiber, Behörden, Unternehmen und private Netzeigentümer bedeutet AI RAN einen Wechsel vom statischen Netzdesign hin zu einer adaptiven, selbstoptimierenden und zunehmend autonomen Funkinfrastruktur.
Vom traditionellen RAN zum KI-nativen RAN
In der Vergangenheit wurde die RAN-Leistung mithilfe von deterministischen Regeln, statischen Schwellenwerten und manuellen Optimierungsabläufen verwaltet. Diese Ansätze sind in modernen Umgebungen, die durch Folgendes gekennzeichnet sind, nur schwer durchführbar:
- Hochgradig variable Verkehrsmuster
- Massive Gerätedichte
- Fragmentierung des Spektrums
- Herstellerübergreifende und offene RAN-Architekturen
- Strenge Anforderungen an Latenzzeiten und Zuverlässigkeit
KI-RAN ersetzt die starre Steuerungslogik durch lernende Entscheidungssysteme. Anstatt erst im Nachhinein auf Störungen oder Überlastungen zu reagieren, kann KI-gestütztes RAN in Echtzeit vorhersagen, anpassen und optimieren.
Bei dieser Umstellung geht es nicht nur darum, analytische Dashboards hinzuzufügen. Sie erfordert:
- Kontinuierliche Datenübernahme aus der Funkschicht
- In Regelkreise eingebettete AI-Modelle
- Cloud-native RAN-Architekturen, die Rechenleistung und Intelligenz dynamisch skalieren können
So wird das RAN von einer passiven Zugangsschicht zu einem aktiven Entscheidungssystem.
AI über RAN-Zeiträume hinweg
Ein charakteristisches Merkmal des modernen AI RAN ist sein Einsatz auf mehreren Zeitskalen, die jeweils unterschiedlichen Optimierungszielen dienen.
Intelligenz in Echtzeit (Millisekunden bis Sekunden)
Auf den niedrigsten Latenzstufen unterstützt AI:
- Dynamische Strahlformung und Massive MIMO-Optimierung
- Störungsminderung in dichten Installationen
- Planungs- und Mobilitätsentscheidungen
Diese Funktionen wirken sich direkt auf die Benutzerfreundlichkeit und die Funkeffizienz aus und erfordern Schlussfolgerungen nahe am Rand.
Beinahe-Echtzeit-Intelligenz (Sekunden bis Minuten)
Auf dieser Ebene ermöglicht die KI:
- Lastausgleich zwischen Zellen und Trägern
- Verkehrsabhängige Handover-Optimierung
- Energiesparende Aktionen wie Träger- oder Zellenschlafmodus
Diese Schicht ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Leistung bei Nachfrageschwankungen.
Nicht-Echtzeit-Intelligenz (Stunden bis Tage)
Längerfristige AI-Modelle unterstützen:
- Kapazitätsplanung und Frequenzstrategie
- Vorausschauende Wartung und Fehlervorhersage
- Richtlinienoptimierung und Konfigurationsmanagement
Zusammen bilden diese Schichten einen geschlossenen Automatisierungskreislauf, der es dem Netz ermöglicht, aus seinem eigenen Verhalten zu lernen.
AI RAN und Energieeffizienz
Der Energieverbrauch ist heute eine der wichtigsten Herausforderungen in Bezug auf Kosten und Nachhaltigkeit von Mobilfunknetzen. AI RAN entwickelt sich schnell zu einem wichtigen Faktor für einen energiebewussten Netzbetrieb.
KI-gesteuerte Funktionen umfassen:
- Verkehrsadaptive Funkabschaltung und Leistungsskalierung
- Prädiktive Energieoptimierung auf der Grundlage von Bedarfsprognosen
- Koordinierung zwischen RAN-, Transport- und Rechenzentrums-Energiesystemen
Für Betreiber und Smart-City-Behörden bedeutet dies eine direkte Unterstützung:
- Netto-Null-Verpflichtungen
- ESG-Berichtsanforderungen
- Geringere Betriebsausgaben
AI RAN verwandelt das Energiemanagement von statischen technischen Margen in eine kontinuierliche Optimierung.
AI RAN, Open RAN und die Komplexität mehrerer Anbieter
Open RAN führt zu Flexibilität und Anbietervielfalt, aber auch zu betrieblicher Komplexität. Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger, um Open RAN in großem Maßstab kommerziell nutzbar zu machen.
AI RAN hilft:
- Normalisierung der Telemetrie über disaggregierte Anbieter hinweg
- Automatisieren Sie Optimierungen, die sonst eine manuelle Abstimmung erfordern würden
- Wahrung der Leistungskonsistenz in heterogenen Umgebungen
Für Regierungen und Aufsichtsbehörden, die eine Diversifizierung der Anbieter und digitale Souveränität anstreben, ist AI RAN ein strategischer Wegbereiter, keine optionale Funktion.
AI RAN und Autonomer Netzbetrieb
AI RAN ist eine grundlegende Komponente auf dem Weg der Branche zu berührungslosen und autonomen Netzwerken, wie sie vom TM Forum und anderen Branchengremien definiert wurden.
Durch die Ermöglichung eines geschlossenen Regelkreises unterstützt AI:
- Automatisierte Fehlererkennung und -behebung
- Intent-basierte Netzwerkkonfiguration
- Geringere Abhängigkeit von manuellen Eingriffen
Dabei geht es nicht darum, Ingenieure zu eliminieren, sondern qualifizierten Teams die Möglichkeit zu geben, sich auf Strategie, Architektur und Serviceinnovation zu konzentrieren, anstatt ständig Feuer zu schüren.
AI RAN für private Netzwerke und vertikale Industrien
Eine der am schnellsten wachsenden Anwendungen von AI RAN sind private und unternehmenskritische Netze, bei denen Leistungsgarantien wichtiger sind als der reine Durchsatz.
Zu den Schlüsselsektoren gehören:
- Fertigung und Industrie 4.0
- Häfen, Flughäfen und Logistikknotenpunkte
- Energie, Versorgungsunternehmen und Bergbau
- Intelligente Campusse und intelligente Städte
AI RAN ermöglicht:
- Deterministisches Latenzverhalten
- SLA-gesteuerte Funkrichtlinien
- Vorhersehbare Leistung bei variabler Belastung
Für Unternehmen bedeutet dies, dass die private 5G-Infrastruktur von einer Konnektivitätserweiterung in eine betriebliche Infrastruktur umgewandelt wird.
Edge Computing und KI-Implementierungsmodelle
AI RAN ist eng mit Edge Computing verknüpft. Während die Modellschulung häufig zentral erfolgt, muss die Echtzeit-Inferenz in der Nähe des Funkgeräts ablaufen, um die Latenzanforderungen zu erfüllen.
Dies führt zu neuen Überlegungen:
- Verfügbarkeit von Rechenleistung und Strom an RAN-Standorten
- Integration mit MEC-Plattformen
- Hardware-Beschleunigung und Lebenszyklusplanung
Diese Faktoren beeinflussen in zunehmendem Maße Entscheidungen über Standortgestaltung, Stromversorgungsstrategie und Netzarchitektur.
AI RAN-Bereitschaft: Strategische Fragen für Entscheidungsträger
Trotz der starken Dynamik ist der Erfolg von AI RAN nicht garantiert. Die Unternehmen müssen mehrere Herausforderungen bewältigen:
- Sind die Telemetriedaten genau, vollständig und verwertbar?
- Ist die RAN-Architektur cloud-nativ und skalierbar?
- Gibt es einen Rahmen für Governance und Erklärbarkeit?
- Ist die Stromversorgung und Kühlung am Standort für das Wachstum der Edge-Computer ausreichend?
- Sind die Betriebsmodelle auf die KI-gestützte Automatisierung abgestimmt?
Wenn diese Grundlagen nicht angegangen werden, besteht die Gefahr, dass KI-RAN eher zu fragmentierten Pilotprojekten als zu einer skalierbaren Fähigkeit wird.
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Wie Azura Consultancy die AI RAN Transformation unterstützt
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Private und industrielle Netzwerke
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AI RAN auf dem Weg zu 6G
AI RAN ist kein Endzustand - es ist ein Sprungbrett in Richtung kognitiver, absichtsgesteuerter Netzwerke, die die 6G-Ära definieren werden. Die heute getroffenen Entscheidungen in Bezug auf Architektur, Leistung, Governance und Automatisierung werden die Netzwerkfunktionen für das nächste Jahrzehnt prägen.
Unternehmen, die KI-RAN als eine strategische Infrastrukturentscheidung und nicht als ein Software-Add-on betrachten, sind am besten positioniert, um in einer zunehmend vernetzten Welt zu skalieren, sich anzupassen und wettbewerbsfähig zu sein.
