AI-оптимизатор сети Samsung и KDDI: испытания на 5G SA в Японии

Искусственный интеллект способен автоматически оптимизировать параметры радиосети 5G Standalone (SA) в реальных условиях без участия человека. Это подтвердили совместные полевые испытания Samsung Electronics и японского оператора KDDI, которые завершились в начале 2026 года. Проект стартовал в конце 2025 года и длился несколько месяцев, охватив коммерческую сеть KDDI в густонаселенных районах Токио и Осаки. Результаты показали рост средней скорости передачи данных на 10–15% и снижение задержки на 5–10% в часы пиковой нагрузки — и все это без замены оборудования, только за счет программного решения RAN Speed Optimizer (RSO).

Как работает RAN Speed Optimizer

RSO — это программное решение Samsung, которое использует алгоритмы машинного обучения для анализа трафика и состояния сети в реальном времени. Система интегрируется в существующую инфраструктуру RAN и собирает телеметрию с каждой базовой станции. Модели глубокого обучения, обученные на исторических данных, прогнозируют изменения нагрузки и заранее адаптируют параметры сети. Например, если алгоритм предсказывает скачок числа пользователей в определенной зоне, он может увеличить пропускную способность соседних сот до того, как возникнет перегрузка.

В отличие от традиционных методов, которые полагаются на фиксированные пороги и правила, RSO учитывает множество факторов одновременно: время суток, день недели, погодные условия, запланированные мероприятия. Система самостоятельно корректирует планирование ресурсов, управление помехами и распределение нагрузки между сотами. По данным Samsung, внедрение RSO снижает количество ручных вмешательств на 70% и сокращает время реакции на изменения сети с часов до секунд.

Почему операторам нужна AI-оптимизация для 5G SA?

Операторы по всему миру сталкиваются с растущей сложностью управления сетями 5G SA. В отличие от неавтономных (NSA) сетей, которые используют существующую инфраструктуру 4G, автономные сети требуют полного контроля над всеми аспектами радиосвязи. Это создает огромный объем данных, которые необходимо анализировать и на основе которых нужно принимать решения за миллисекунды. Традиционные ручные методы настройки становятся неэффективными. AI-оптимизация позволяет автоматизировать этот процесс, повышая производительность и надежность сети без дополнительных капитальных затрат.

Samsung активно развивает направление AI-оптимизации сетей с 2020 года, когда впервые представила концепцию Autonomous Network. Компания уже провела несколько лабораторных тестов, но испытание на коммерческой сети KDDI стало первым публично подтвержденным случаем внедрения RSO в реальную эксплуатацию. KDDI, один из крупнейших операторов Японии, стремится повысить качество услуг в условиях жесткой конкуренции с NTT Docomo и SoftBank.

Технические детали и результаты испытаний

Испытания проводились на коммерческой сети KDDI в густонаселенных районах Токио и Осаки. В тестовой зоне было задействовано несколько сотен базовых станций, работающих в диапазонах Sub-6 GHz и mmWave. Samsung использовала собственное оборудование RAN, включая виртуализированные базовые станции (vRAN) и централизованные контроллеры.

Ключевые результаты: средняя скорость загрузки увеличилась на 12%, а скорость отдачи — на 8%. Время установления соединения (latency) сократилось в среднем на 7 мс. При этом энергопотребление базовых станций снизилось на 5% благодаря более эффективному распределению ресурсов. Важно отметить, что все улучшения были достигнуты без каких-либо аппаратных изменений — только за счет программной оптимизации.

Samsung и KDDI подчеркнули, что RSO успешно работал в условиях реального трафика, включая часы пик, когда нагрузка на сеть максимальна. Система ни разу не вызвала сбоев или ухудшения качества обслуживания. Это доказывает готовность AI-решений для коммерческого развертывания.

Кого затронет и как

Для операторов связи успешный тест означает, что AI-оптимизация может стать стандартным инструментом для повышения эффективности сетей 5G SA. Это особенно актуально для стран, активно разворачивающих автономные сети: Южной Кореи, Японии, США, стран Европы. Операторы смогут снизить капитальные затраты на дополнительное оборудование и операционные расходы на персонал.

Для конечных пользователей улучшение производительности сети означает более стабильную связь, высокие скорости и низкие задержки, особенно в местах массового скопления людей — стадионах, торговых центрах, транспортных узлах. Для бизнеса, использующего 5G SA для промышленных приложений (автономные транспортные средства, удаленная хирургия, умные фабрики), снижение задержек и повышение надежности критически важны.

Российские операторы пока только начинают внедрение 5G SA, но опыт Samsung и KDDI может быть полезен при планировании собственных сетей. Однако из-за санкционных ограничений доступ к технологиям Samsung для российского рынка может быть затруднен.

Что будет дальше

Samsung планирует коммерциализировать RAN Speed Optimizer во второй половине 2026 года. Компания уже ведет переговоры с несколькими операторами в Азии и Европе о пилотных проектах. KDDI, в свою очередь, намерен внедрить RSO на всей своей сети 5G SA к концу 2027 года. Ожидается, что AI-оптимизация станет стандартной функцией в следующем поколении оборудования RAN, которое Samsung представит на выставке MWC 2027.

В более широком контексте этот успех ускоряет переход к полностью автономным сетям (Self-Organizing Networks, SON), где ИИ управляет всеми аспектами работы без участия человека. Это может привести к появлению «самовосстанавливающихся» сетей, способных автоматически обнаруживать и устранять неисправности.

Итог

Испытания Samsung и KDDI доказали, что AI-оптимизация радиосети на коммерческом 5G SA — не теория, а работающая технология. Улучшение скорости на 10–15% и снижение задержки на 5–10% без замены оборудования — значимый шаг к более эффективным и надежным сетям связи. Следить за этой темой стоит всем, кто интересуется будущим мобильной связи: операторам, разработчикам и пользователям, которые хотят получить максимум от 5G.