Российская фирма «Криптонит» (часть «ИКС Холдинг») создала технологию, которая с применением искусственного интеллекта автоматизирует процесс калибровки важнейших СВЧ-элементов для базовых станций и ретрансляторов в сетях 5G. Это новшество позволит ускорить и облегчить изготовление аппаратуры для сетей пятого поколения, что критически значимо для мегаполисов, где необходима оперативная и точная конфигурация множества базовых станций. Об этом изданию CNews рассказали в компании Yadro.
Данная работа была проведена по инициативе компании Yadro, также входящей в «ИКС Холдинг» и специализирующейся, среди прочего, на создании и выпуске телекоммуникационной аппаратуры операторского класса.
Ключевая функция базовой станции — одновременный приём и передача сигнала через одну антенну. Для этого используется частотное разделение каналов, обеспечиваемое устройством под названием дуплексер. Точность настройки его характеристик непосредственно определяет качество связи. Однако, калибровка дуплексера — это сложная операция, занимающая у квалифицированного инженера несколько часов. В составе одной базовой станции может находиться свыше десяти радиомодулей, каждый со своим дуплексером. При массовом развёртывании, исчисляемом тысячами станций, потенциальная экономия от автоматизации настройки оценивается в десятки и сотни тысяч часов ручного труда.
Для решения задачи автоматизации различные исследователи пробовали использовать обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL), но этот подход работал лишь на упрощённых моделях. Специалисты «Криптонита» изменили постановку задачи, что позволило решить её более традиционным и стабильным методом — обучением с учителем (supervised learning, SL). Созданная нейронная сеть изучает частотные характеристики дуплексера и прогнозирует необходимые регулировки настроечных винтов. Дополнительный алгоритм последовательно применяет рекомендации нейросети, минимизируя вероятность ошибки при калибровке.
«Наша методика проходила апробацию на симуляторе. Результаты показали, что она способна привести дуплексер к состоянию, близкому к оптимальному, в среднем за четыре-пять оборотов каждого винта, — отметил автор разработки Антон Расковалов, исследователь-аналитик отдела перспективных изысканий компании «Криптонит». — Это решение позволит в разы уменьшить время настройки дуплексеров и снизить необходимый уровень квалификации оператора. Оно применимо для точной калибровки разнообразного радиочастотного оборудования, в котором используются СВЧ-фильтры».
Для Yadro автоматизация этого процесса имеет сугубо практическое значение, так как напрямую определяет скорость подготовки радиомодулей к работе. Подобные решения помогают заранее устранить технологические барьеры при переходе к промышленным масштабам производства. До конца текущего года Yadro планирует начать серийный выпуск базовых станций BTS8100, созданных на базе архитектуры платформы 5G-Ready. Первые серии оборудования будут поставлены ведущим российским операторам связи, с которыми ранее были подписаны предварительные соглашения.
«В случае успешных проверок на действующем оборудовании, данную методику можно интегрировать в нашу производственную цепочку: это сократит время настройки СВЧ-модулей для текущего поколения базовых станций, а в перспективе станет основой для создания моделей под стандарт 5G», — отметил Максим Муравьев, ведущий СВЧ-инженер компании Yadro.
