AI Ran: Ericsson introduce intelligenza artificiale nelle reti 5G

Ericsson presenta AI Ran, una nuova sottoscrizione software per integrare l’intelligenza artificiale nelle reti 5G, senza necessitare di hardware aggiuntivo. La tecnologia mira a migliorare capacità, efficienza e automazione avanzata, offrendo una soluzione scalabile per i provider di servizi di comunicazione.

La transizione verso reti native con intelligenza artificiale

AI Ran segna un passo avanzato nel posizionare l’AI al cuore dell’architettura delle reti mobili. Non si tratta più solo di supporto operativo, ma di modelli integrati che gestiscono in tempo reale traffico, mobilità e interferenze. L’obiettivo di Ericsson è spingere la frontiera verso reti native che operino in modo autonomo, ottimizzando continuamente risorse.

La sottoscrizione include modelli di intelligenza artificiale progettati per funzionare in tempo reale nel vivo del network radio. Questi modelli non eseguono analisi centralizzate o ottimizzazioni a posteriori, bensì operano al limite di latenza ultra-bassa, in grado di adattarsi a condizioni in evoluzione.

Qualità dei dati e modelli su misura

Ericsson sottolinea l’importanza dei dati di alta qualità, addestrati con competenze specifiche nel settore delle telecomunicazioni. Questo garantisce una maggiore adattabilità al comportamento reale del traffico radio, in particolare in situazioni complesse legate alla mobilità e alla propagazione del segnale.

Inoltre, il software introduce un’apprendimento continuo. Attraverso dati aggiornati e analisi coerenti, la rete si perfeziona nel tempo, creando un ciclo di adattamento che va ben oltre l’utilizzo singolo di funzioni AI.

Benefici osservati in ambito globale

Gli effetti concreti dell’utilizzo di AI Ran sono documentati in oltre 15 test e deployment globali. Ericsson riporta benefici come un aumento fino al 20% del throughput in downlink e un miglioramento del 10% nell’efficienza spettrale. In parallelo, la tecnologia supporta un doppio numero di utenti ad alto traffico, evidenziando la sua capacità di rispondere a esigenze crescenti.

Questi dati toccano una priorità cruciale degli operatori. Non sempre è possibile incrementare la capacità aumentando spettro o infrastrutture fisiche. La soluzione proposta da Ericsson permette di ottimizzare gli asset esistenti, una strategia particolarmente rilevante nei mercati satelliti.

Rendimento economico ed energia sostenibile

Un altro vantaggio fondamentale riguarda il risparmio energetico. Il consumo da parte della rete radio rappresenta una parte sostanziale dei costi operativi. Con AI Ran, Ericsson mira a una maggiore precisione nell'utilizzo delle risorse, ottenendo una rete non solo più performante, ma anche più ecologicamente sostenibile.

Joe Madden di Mobile Experts mette in evidenza il ritorno sugli investimenti che l’offerta potrebbe generare. Secondo lui, l’AI Ran consente di sfruttare in modo esteso la capacità della rete già esistente, migliorandone la capacità, la mappatura geografica e l’osservabilità.

Architettura distribuita e modelli AI

Ericsson presenta un’architettura scalabile basata su un approccio distribuito. I modelli AI operano lungo diversi livelli – da quelli radio a sistemi di calcolo e piattaforme Cloud. Questa separazione consente di prendere decisioni prossime al segnale, dove latenza e velocità di reazione sono critiche, mantenendo flessibilità e interoperabilità.

Inoltre, il Cloud Ran supporta l’implementazione di AI su sistemi di terzi, aprendo a collaborazioni esterne e adattabilità in diversi contesti industriali.

Ricerca nel settore 4G-5G-AI

Ericsson non è nuovo all’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle reti. Dai sistemi 4G al 2021, ha aggiunto funzioni accelerate con AI-ready nei suoi sistemi Ran Compute. A febbraio 2026, ha poi introdotto Neural Network Accelerators per le radio Massive MIMO, potenziando la capacità di inferenza AI di dieci volte.

AI Ran entra quindi in scena come naturale evoluzione di questa traiettoria, offrendo una suite di strumenti AI-native per gestire la rete 5G in maniera intelligente. L’obiettivo è di distribuire la giusta tecnologia nel giusto punto, mantenendo il sistema coerente e adattivo.

Esempi di funzionalità integrate

• AI-native Scheduler per Link Adaptation – adatta risorse e decisioni in base alle condizioni di rete.
• AI-powered Macro Positioning – gestisce posizionamenti con maggiore precisione.
• AI-managed Beamforming – migliora la qualità e la copertura del segnale.
• AI-powered Multi-layer Coordination – ottimizza il bilanciamento tra diversi livelli reticolari.
• Traffic Management e Performance Management Event Schema Files – forniscono una gestione precisa del traffico.
• Augmented Observability for AI Ran – aumenta trasparenza e controllo in rete.

Ridistribuzione e controllo del traffico

La coordinazione multilayer diventa strategica. Le reti 5G sono organizzate in livelli distinti, come macro celle, bande differenti o risorse distribuite. L’AI gestisce questo contesto in maniera fine, decidendo in tempo reale dove instradare il traffico, bilanciando carico e capacità.

Trasparente e controllato

AI Ran richiede una maggiore osservabilità. La natura autonoma della rete impone che gli operatori conoscano il perché di una decisione. La trasparenza diventa cruciale per la fiducia, il controllo e la sicurezza delle operazioni.

Opinioni degli operatori

SoftBank vedendo in AI Ran un passo verso una maggiore intelligenza integrata nella rete radio. Teruyuki Oya sottolinea l’ottimizzazione reattiva di prestazioni, efficienza spettrale e esperienza utente. La vision di SoftBank punta a scenari Physical AI, dove le applicazioni richiedono bassa latenza e coordinamento tra rete e computo.

Bell Mobile enfatizza che la richiesta di servizi AI-driven sta crescendo rapidamente. Introdurre l’AI direttamente nella rete Ran è fondamentale per renderla più efficiente e smart. Bruce Dean parla di prestazioni, efficienza energetica e miglioramento percepito dai clienti.

SK Telecom guarda al futuro, anticipando il 6G. Collaboration con Ericsson mira a prestazioni, risparmio energetico e automazione avanzata, gettando le basi per l’AI-native 6G.

Rogers riconosce il potenziale in termini di rete più efficiente e consumo ridotto. Il CTO Mark Kennedy sottolinea l’impatto reale di AI Ran in termini di prestazioni e sostenibilità operativa.