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La convergenza tra reti mobili e intelligenza artificiale
Negli ultimi anni, la sinergia tra reti mobili e intelligenza artificiale ha generato una trasformazione profonda nel settore delle telecomunicazioni. Grazie all’emergere dell’AI-Ran, le infrastrutture non si limitano più a trasmettere dati, ma diventano veri e propri hub intelligenti, capaci di ottimizzare le loro stesse operazioni, offrire servizi in tempo reale e supportare applicazioni avanzate direttamente all’edge della rete.
L’AI-Ran Alliance e il suo impatto
Dal 2024, l’AI-Ran Alliance ha un ruolo centrale in questo cambiamento, raccogliendo l’adesione di 75 membri, tra cui operatori mobili, fornitori tecnologici e colossi del cloud come Microsoft e Nvidia. Questa alleanza sta guidando una nuova era in cui le reti mobili non sono più semplici infrastrutture, ma piattaforme intelligenti che abilitano un’ottimizzazione continua e una gestione proattiva delle risorse.
Approcci innovativi all’integrazione dell’AI
L’alleanza ha delineato tre approcci distinti ma complementari per integrare l’AI nelle Radio Access Networks (Ran): AI-for-Ran, AI-and-Ran e AI-on-Ran. Questi metodi offrono soluzioni innovative per migliorare l’efficienza e ridurre la latenza, affrontando la crescente complessità delle reti moderne.
AI-for-Ran: potenziare le prestazioni delle reti
Il primo approccio, AI-for-Ran, mira a utilizzare l’intelligenza artificiale per ottimizzare le prestazioni delle reti esistenti. Attraverso tecnologie di analisi predittiva e modellazione dei pattern di traffico, è possibile migliorare l’efficienza operativa e anticipare congestioni, riducendo così l’intervento umano e migliorando l’esperienza dell’utente.
AI-and-Ran: coesistenza delle reti radio e dell’AI
Con AI-and-Ran, si introduce un concetto innovativo: la gestione simultanea dei carichi di lavoro delle reti radio e delle applicazioni AI sulla stessa infrastruttura. Questa sinergia consente una riduzione significativa dei costi operativi e ottimizza l’uso delle risorse, portando il calcolo AI vicino all’utente finale, con una latenza minima.
AI-on-RAN: applicazioni AI nelle reti
Il terzo approccio, AI-on-RAN, si concentra sull’abilitazione delle reti a ospitare applicazioni AI, offrendo servizi intelligenti direttamente dai nodi Ran. Questo non è solo un miglioramento interno, ma crea veri e propri servizi digitali come AI-as-a-service, che necessitano di una rete progettata per gestire carichi computazionali pesanti e garantire l’interoperabilità tra diversi livelli di stack.
Affrontare le sfide della condivisione dei dati
L’AI-Ran Alliance ha identificato la condivisione dei dati come una delle principali sfide per l’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle reti. La maggior parte dei dati è spesso segregata nei silos degli operatori e vincolata da normative. Affrontare questa barriera è cruciale per allenare modelli AI efficaci e accelerare la trasformazione delle reti.
Casi d’uso e innovazioni nel settore
Numerosi casi d’uso dimostrano già il valore dell’AI-Ran. Ad esempio, Fujitsu, in collaborazione con SoftBank e Nvidia, ha realizzato un sistema di interpolazione AI per migliorare la capacità del RAN senza necessità di modifiche hardware. Al Mobile World Congress 2025, sono stati presentati diversi prototipi che evidenziano la scalabilità dell’AI integrata nei nodi di rete.
Verso una rete autonoma e intelligente
Il futuro dell’AI-Ran prevede la creazione di reti autonome capaci di prendere decisioni in tempo reale e di riconfigurarsi dinamicamente. Questa visione richiede non solo l’adozione di nuove tecnologie, ma anche un cambio di paradigma nella gestione delle reti, passando da un approccio manuale a uno cognitivo, da una gestione reattiva a una predittiva.