ملخص
توفر بنية شبكة الوصول الراديوي المفتوحة (ORAN) كتلًا أساسية لبناء تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شبكات الوصول لتحويل البيانات إلى معلومات ذكية في الشبكات اللاسلكية المستقبلية. يمكن لبنية ORAN الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي داخل xApps وrApps لتحليل بيانات الشبكة بشكل مستقل، والتعلم من التفاعلات مع البيئة لاتخاذ قرارات ذكية لتحسين أداء الشبكة. xApps وrApps عبارة عن تطبيقات برمجية مصممة للعمل ضمن مكونات RIC في الوقت الفعلي القريب (Near-RT) ومكونات RIC في الوقت غير الحقيقي (غير RT) لبنية O-RAN، على التوالي. في حين أن ORAN توفر المكونات الأساسية لشبكة RAN الأصلية، فإن نشر تعلم الآلة في الشبكات الحية يمثل خطرًا كبيرًا لتدهور جودة الخبرة. يعد التوأم الرقمي للشبكة في هذه الحالة ضروريًا لتحليل عمليات الشبكة وحلولها والتنبؤ بها وتحديثها لتلبية متطلبات الشبكة في الوقت الفعلي. سيدرس هذا المشروع نمذجة وتحليل التوائم الرقمية لتحسين الموارد في الوقت الفعلي والتنبؤ بالأداء وتقييمه.
الوصف الكاملتوفر بنية شبكة الوصول الراديوي المفتوحة (ORAN) كتلًا أساسية لبناء تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شبكات الوصول لتحويل البيانات إلى معلومات ذكية في الشبكات اللاسلكية المستقبلية. يمكن لبنية ORAN الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي داخل xApps وrApps لتحليل بيانات الشبكة بشكل مستقل، والتعلم من التفاعلات مع البيئة لاتخاذ قرارات ذكية لتحسين أداء الشبكة. xApps وrApps عبارة عن تطبيقات برمجية مصممة للعمل ضمن مكونات RIC في الوقت الفعلي القريب (Near-RT) ومكونات RIC في الوقت غير الحقيقي (غير RT) لبنية O-RAN، على التوالي. في حين أن ORAN توفر المكونات الأساسية لشبكة RAN الأصلية، فإن نشر تعلم الآلة في الشبكات الحية يمثل خطرًا كبيرًا لتدهور جودة الخبرة. يعد التوأم الرقمي للشبكة في هذه الحالة ضروريًا لتحليل عمليات الشبكة وحلولها والتنبؤ بها وتحديثها لتلبية متطلبات الشبكة في الوقت الفعلي. سيدرس هذا المشروع نمذجة وتحليل التوائم الرقمية لتحسين الموارد في الوقت الفعلي والتنبؤ بالأداء وتقييمه.
