SoftBank Corp. prolomila nové hranice ve výkonnosti mobilních sítí nasazením technologie kvantových výpočtů při testování své 5G rádiové přístupové sítě (RAN). V tokijské zkušební verzi konceptu použil japonský operátor Isingův stroj – kombinatorický optimalizační kvantový systém – k rekalibraci nastavení agregace nosných (CA) základnových stanic, čímž dosáhl 10% zvýšení rychlosti downlinku a až 50% nárůstu kapacity přenosu dat.
„Tyto výsledky ukazují, že optimalizace nastavení základnových stanic pomocí Isingova stroje umožňuje efektivnější využití rádiového spektra a vede ke zlepšení komunikačního výkonu,“ uvedla společnost SoftBank. „Tato technologie přispívá k zajištění plynulejšího uživatelského zážitku, například plynulejšího streamování videa ve vysokém rozlišení a hraní online her.“
S rostoucím počtem základnových stanic 5G se optimalizace CA spojů stává exponenciálně složitou – společnost SoftBank uvedla 35 bilionů možných konfigurací jen z deseti základnových stanic. „Navíc omezení, jako je maximální počet CA spojů přiřaditelných každé základnové stanici, tento úkol dále komplikují, takže je velmi obtížné určit optimální kombinaci, která maximalizuje pokrytí oblasti s CA,“ dodala.
V rámci experimentu společnost SoftBank zmapovala Tokio do granulární sítě a použila optimalizaci s využitím Isingova algoritmu k identifikaci nejlepšího nastavení spojů CA pro jednotlivé zóny sítě. Výsledek: výrazně širší pokrytí CA a efektivnější využití spektra.
Nejedná se o první kvantový skok společnosti SoftBank. Začátkem letošního roku oznámila kvantovou spolupráci se společností Quantinuum s cílem vytvořit provozní případy použití a „kvantové datové centrum“. Kromě toho rozvíjí infrastrukturu AI-RAN – prostřednictvím partnerství se společnostmi Red Hat, Fujitsu a Nvidia – do plně orchestrovaného systému známého jako AITRAS, který využívá její orchestrátor AI-RAN pro dynamickou optimalizaci pracovních zátěží AI a RAN.
SoftBank plánuje rozšířit optimalizaci založenou na kvantování mimo oblast CA do širší síťové architektury a provozních scénářů, aby vytvořila inteligentnější a přizpůsobivější telekomunikační infrastrukturu a učinila z AI vrstvu generující příjmy pro síťové operátory.
Zdroj: rcrwireless.com
