de.wedoany.com-Bericht: Samsung und KDDI haben auf dem 5G-Standalone-Netz (SA) in Japan KI-Optimierungstests durchgeführt, die einen Anstieg des durchschnittlichen Downlink-Durchsatzes in Spitzenzeiten um 31 % und einen Gewinn von 52 % in dichten Stadtgebieten zeigten. Die Tests umfassten Hunderte von Zellen rund um Tokio mit 100 MHz Spektrum im 3,7-GHz-TDD-Band und deckten verschiedene Bereitstellungsbedingungen und Verkehrsszenarien ab.
Für Betreiber können Feldversuche je nach Testgebiet, Basislinie, Gerätekombination und Zeitfenster variieren; der tatsächliche Wert muss im jeweiligen Betriebsumfeld beurteilt werden. Die entscheidende Frage ist, ob KI diejenigen Aspekte im Mobilfunknetz übernehmen kann, die noch als langsam, lokalisiert und manuell-intensiv gelten – nämlich die schrittweise Anpassung einzelner Zellen, ohne benachbarte Bereiche zu beeinträchtigen.
Samsungs RAN Speed Optimizer (RSO) wurde ab Ende 2025 mehrere Monate lang im kommerziellen 5G-Standalone-Netz von KDDI getestet. Die Netzprobleme in dichten Stadtgebieten Tokios unterscheiden sich grundlegend von denen an der Versorgungsgrenze in Vororten oder in ländlichen Gebieten. Der Test nutzte diese gemischten Bedingungen, um KI-Modelle mit echtem Verkehr zu trainieren und zu validieren. Der RSO kann für jede Zelle maßgeschneiderte Parameter empfehlen, anstatt gemeinsame Einstellungen für Zellcluster zu verwenden. Wenn dies im großen Maßstab effektiv funktioniert, würde dies einen Betriebswandel bedeuten.
Die Mobilfunkbranche diskutiert seit langem über selbstoptimierende Netze, doch die meisten Werkzeuge erfordern noch Eingriffe von Ingenieuren. Samsung positioniert die KI-Optimierung als feinere und anpassungsfähigere Lösung. Das System analysiert Standortumgebungsdaten, prognostiziert die Auswirkungen von Parameteränderungen und empfiehlt für jede Zelle maßgeschneiderte Einstellungen. Der RSO ist Teil der CognitiV Network Operations Suite von Samsung, die KI-Automatisierungstools, Agenten und Netzwerkanwendungen umfasst.
Betreiber stehen unter Druck, die 5G-Leistung bei begrenzten Investitionsausgaben zu verbessern. Spektrum ist teuer, Standortakquise langsam und Energiekosten sind bedeutend. Wenn KI mehr Durchsatz aus bestehenden Funkressourcen herausholen kann, wird dies zu einer Kapazitätsstrategie. Doch Kapazitätsstrategien haben Konsequenzen: Eine Steigerung des Downlink-Durchsatzes verbessert nicht unbedingt die Ende-zu-Ende-Nutzererfahrung; Faktoren wie Latenz, Uplink-Leistung, Übergabeverhalten und Überlastungsmanagement bleiben wichtig. Betreiber benötigen Schutzmechanismen, Rollback-Kontrollen und Prüfpfade, um sicherzustellen, dass das Modell nicht enge KPIs optimiert, während es versteckte Probleme verursacht.
Die Tests fanden im 5G-Standalone-Netz statt, das eine schlankere Architektur für erweiterte Funktionen und eine glaubwürdige Grundlage für KI-gesteuerten Netzbetrieb, Network Slicing und feingranulare Dienststeuerung bietet. Viele Betreiber weltweit befinden sich jedoch noch in hybriden Umgebungen, in denen traditionelles RAN, 4G-Abhängigkeiten und Anbietervielfalt die Netzautomatisierung erschweren. Samsung und KDDI arbeiten seit langem bei vollständig virtualisierten Netzbereitstellungen zusammen, was die Tests erleichterte, aber nicht jeder Betreiber verfügt über diese Grundlage.
KI-gesteuerte RAN-Optimierung erfordert möglicherweise mehr als nur den Kauf eines Softwaremoduls; sie hängt von sauberer Telemetrie, konsistentem Konfigurationsmanagement und modernisierten Betriebsabläufen ab. Für Entwickler und Netzwerksoftwareteams ist die Richtung klar: Funknetze werden zu Datenplattformen, und der Wert verlagert sich auf Vorhersagemodelle, Closed-Loop-Automatisierung und Strategie-Engines. Samsung braucht solche Erfolge; der Markt für Netzwerkausrüstung ist hart umkämpft, und AI-RAN wird zur neuen Wettbewerbsgrenze.
Die Rolle von KDDI ist ebenfalls wichtig; japanische Betreiber sind oft frühe Anwender fortschrittlicher Netzarchitekturen. Eine Steigerung der durchschnittlichen Downlink-Rate in Spitzenzeiten um 31 % könnte, wenn sie außerhalb des Testbereichs reproduzierbar ist, kommerziellen Wert haben, möglicherweise Überlastungsbeschwerden reduzieren und die wahrgenommene 5G-Qualität verbessern. Samsung und KDDI erklärten, sie würden die KI-basierte Optimierung weiterhin für breitere kommerzielle Anwendungen bewerten; die nächste Phase wird wichtiger sein als die Testergebnisse.
Betreiber sollten die 31-prozentige Durchsatzsteigerung als vielversprechendes Tests Signal betrachten, nicht als garantiertes netzweites Ergebnis. Basislinie, geografische Lage und Betriebskontrolle bestimmen den tatsächlichen Wert. Die Optimierung auf Zellebene kann mehr Kapazität aus bestehenden RAN-Ressourcen herausholen und den manuellen Ingenieuraufwand reduzieren. KI-optimierte RAN-Parameter bergen Betriebsrisiken; schlecht verwaltete Automatisierung kann Latenz, Übergaben oder das Kundenerlebnis beeinträchtigen. Die 5G-Standalone-Architektur bietet eine klarere Grundlage für Automatisierung. Infrastruktur-Käufer sollten Anbieter nach Rollback-Mechanismen, Erklärbarkeit und Multi-Vendor-Unterstützung fragen.
