Über das Projekt AI4Mobile
Das Projekt AI4Mobile ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Forschungsprojekt zum Themenbereich
Künstliche Intelligenz in Kommunikationsnetzen im Rahmen der Hightech-Strategie der Bundesregierung.
Motivation
Leistungsfähige und flexible Mobilfunknetze sind eine Schlüsseltechnologie für zahlreiche Industriezweige. Viele Anwendungen, sei es im Bereich automatisierter Fahrzeuge oder mobiler Robotik, weisen eine hohe Dynamik und Mobilität auf, und erfordern gleichzeitig eine extrem zuverlässige und latenzarme Kommunikation. Eine wichtige Herausforderung besteht deswegen in der Gewährleistung der von der jeweiligen Anwendung benötigten Dienstgüte. Die drahtlose Übertragung von Information unterliegt naturgemäß Störeinflüssen, wodurch eine erfolgreiche Echtzeitübermittlung in klassischen, reaktiven Mobilfunksystemen nicht garantiert werden kann. Eine vorausschauende Netzorchestrierung sowie die Prädiktion relevanter Dienstgüteparameter sind daher besonders für sicherheitskritische Funktionen unerlässlich. Trotz der immensen Komplexität des Gesamtnetzes bieten hier Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) einen vielversprechenden Lösungsansatz, da sie eine Effiziente Ausnutzung großer Datensätze erlauben.
Zielsetzung und Vorgehen
Im Rahmen des Projekts sollen KI-Methoden entwickelt werden, welche unter Nutzung von Daten aus dem gesamten Mobilfunknetz eine robuste Dienstgüteprädiktion bei hoher Mobilität ermöglichen. In Kombination mit weiteren Anwendungs-, Umgebungs- und Netzdaten sollen die prädizierten Dienstgüteinformationen genutzt werden, um KI-Mechanismen zur Echtzeit-Netzoptimierung, insbesondere zum Ressourcenmanagement zu entwickeln. Um bestehende Erkenntnisse im Mobilfunkbereich zu nutzen, soll unter anderem die Möglichkeit untersucht werden, KI-Ansätze um bereichsspezifische Kontextinformation zu ergänzen, sowie Expertenwissen in den Entwurf von Lernverfahren einzubinden. Hierdurch wird ein hybrider Ansatz aus klassischer Algorithmenentwicklung und künstlicher Intelligenz ermöglicht, dessen Eignung zur Steigerung der Resilienz des Mobilfunknetzes im Rahmen des Projekts untersucht werden soll.
Innovationen und Perspektiven
Kernelement der AI4Mobile-Lösung ist die Bereitstellung einer Ende-zu-Ende Prädiktion kritischer Dienstgüteparameter (z. B. Datenrate, Latenz), sowie einer darauf basierenden proaktiven Ressourcenoptimierung und Vernetzung in allen Teilen der Mobilfunkinfrastruktur. Darüber hinaus soll durch das frühzeitige Erkennen kritischer Zustände die Leistungsfähigkeit der Systeme bei Eintritt undefinierter Zustände und Störungen aufrechterhalten werden, und somit deren Resilienz erheblich gesteigert werden.
Künstliche Intelligenz in heterogenen Netzen
Kernelement der AI4Mobile-Lösung ist die Bereitstellung einer Ende-zu-Ende Prädiktion kritischer Quality-of-Service Parameter wie beispielsweise Datenrate und Latenz, sowie einer darauf basierenden proaktiven Ressourcenoptimierung und Vernetzung in allen Teilen der Mobilfunkinfrastruktur.
AI4Mobile Use Cases
Im Rahmen des Projekts wurden zehn Anwendungsfälle aus den Bereichen Verkehr und Industrie identifiziert und in Hinblick auf ihre jeweiligen Anforderungen analysiert.
Highlights
Kennzahlen
Gesamtkosten
Fördermittel
Förderquote
Monate
Projektpartner
Konsortium
Publikationen
- D. Wang, A. Qiu, Q. Zhou, S. Partani, and H. D. Schotten, “Investigating the Impact of Variables on Handover Performance in 5G Ultra-Dense Networks,” EuCNC 2023, Gothenburg, Sweden, June 2023.
- F. Burmeister, A. Palaios, P. Geuer, A. Krause, R. Jacob, P. Schulz and G. Fettweis, “Deep Learning-Supported Kriging for Interpolation of High-Resolution Indoor REMs”, EuCNC 2023, Gothenburg, Sweden, June 2023.
- P. Geuer, A. Palaios, and R. Zhohov, “Cell- and Area-Based ML Models: Unlocking High Precision Models for Radio Access Networks,” 2023 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Glasgow, Scotland, Mar. 2023.
- M. Parvini, A. Gonzalez, A. Villamil, P. Schulz and G. Fettweis, “Joint Resource Allocation and String-Stable CACC Design with Multi-Agent Reinforcement Learning,” 2023 International Conference on Communications (ICC 2023), Rome, Italy, May 2023
- W. Donglin, and Hans D. Schotten, “The Effect of Variable TTT, Density, and Velocity on Handover of 5G NR Ultra Dense Network” IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN), Thessaloniki, Greece, 2022.
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