Badacze ze Small Cell Forum wykazali, że wykorzystywanie sztucznej inteligencji w budowie infrastruktury sieci 5G może obniżyć koszty inwestycji. Algorytmy mają wskazywać najlepsze miejsca dla małych komórek (ang. small cells), czyli sprzętu radiowego z antenami instalowanego na latarniach ulicznych, budynkach czy słupach telefonicznych. Małe komórki służą do przesyłania danych pomiędzy urządzeniami bezprzewodowymi. Sztuczna inteligencja, wybierając lokalizację small cells, bierze pod uwagę takie czynniki jak wysokość terenu, stosunek sygnału do interferencji, szacunkowy ruch w danym miejscu i nakładanie się sygnałów poszczególnych elementów sieci.
W dokumencie „Precision planning for 5G Era networks with small cells” eksperci wskazują, że ręczne planowanie jest dla specjalistów kłopotliwe niezależnie od ich kompetencji i doświadczenia. Za to uczenie maszynowe pozwala na porównanie nie tylko wielu czynników, ale też scenariuszy usytuowania urządzeń. AI pomoże minimalizować koszty, a przy okazji zwiększać zasięg sieci. Pierwsze takie prace prowadzi amerykańskie przedsiębiorstwo telekomunikacyjne AT&T, które przygotowało dwa plany lokalizacji przekaźników: ręczny i wykonany przez sztuczną inteligencję. Obydwa dotyczyły tego samego obszaru – południowego Manhattanu. Standardowy projekt sieci wymagał 185 małych komórek, natomiast SI potrafiła osiągnąć to samo pokrycie sygnałem, wykorzystując 74 elementy mniej.
Według danych Federalnej Komisji Łączności, zapotrzebowanie na niewielkie nadajniki w Stanach Zjednoczonych zwiększy się w 2026 roku do 800 tys. – z 13 tys. w 2017. Small Cells również w Polsce stają się niezbędne w związku z przygotowywaniem infrastruktury dla sieci 5G. Ze względu na wykorzystanie fal radiowych m.in w paśmie 26 GHz, których zasięg jest ograniczony przez tłumienie fal, nadajniki muszą być rozlokowane gęsto, w wielu miejscach. Tu piszemy o pierwszych testach 5G prowadzonych w polskich miastach przez Orange, Nokię i Ericssona.
