通信トラフィック解析とAI予測モデルの構築
基地局から収集した電波伝搬特性と利用パターンデータをAIモデルに学習させ、エリアごとの瞬時トラフィック変動を高精度に予測するアルゴリズムを共同開発します。
次世代の無線アクセス網(RAN)に人工知能を統合し、トラフィック予測に基づく電力制御と電波品質の自律最適化を実証。6G時代を見据えた韓国通信インフラの大規模な進化が始動します。
サムスン電子は、韓国通信大手2社であるKTおよびSKテレコムと共同で、AI技術を活用した次世代無線アクセスネットワーク(AI RAN)の実証および商用展開に向けた戦略的提携を締結しました。本提携により、基地局の消費電力を最大30%削減すると同時に、混雑エリアにおける通信スループットと接続安定性を自律的に最大化するアーキテクチャの確立を目指します。
基地局から収集した電波伝搬特性と利用パターンデータをAIモデルに学習させ、エリアごとの瞬時トラフィック変動を高精度に予測するアルゴリズムを共同開発します。
通信負荷の低い夜間やアイドル状態の周波数セルにおいて、送信アンテナやデジタル処理回路をミリ秒単位で休止させるインテリジェント省電力機能を評価します。
ソウル市内の高密度基地局エリアで商用トラフィックを通した実証を行い、AIによる動的ビームフォーミング制御で接続途絶率と遅延を大幅に改善します。
実証データから導き出したAI RAN運用フレームワークを国際標準化団体(3GPP・O-RAN Alliance)へ共同提案し、全国の通信インフラへ順次実装します。
通信トラフィックの急激な増大に伴い、世界中のモバイル通信キャリアは基地局の電力消費と運用コストの急増という深刻な課題に直面しています。従来のRAN環境では、静的かつ保守的なパラメータ設定に基づいた運用が主流であり、通信需要が少ない時間帯やエリアであっても膨大な電力が消費されていました。AI RAN技術は、深層学習を活用して数秒先から数時間先のトラフィック需要を予測し、無線リソースをオンデマンドで配分することでこの非効率を根本から解消します。
サムスン電子が開発したAIベースの基地局制御ソフトウェアは、KTおよびSKテレコムの既存仮想化基地局(vRAN)インフラ上にシームレスに展開されます。専用のハードウェアを追加することなくソフトウェア更新のみで運用を高度化できるため、設備投資を抑えつつ環境負荷を軽減するグリーンICTの実現に直結します。特にミリ波やMassive MIMOアンテナの精密制御において、AIによるリアルタイムな電波指向性調整が通信品質の向上に大きく貢献します。
「AI RANは単なる電力削減ツールにとどまらず、ネットワークの自律運用と超低遅延サービスを支える6G時代の必須基盤技術である。」
今後は、韓国国内での商用検証にとどまらず、グローバルなオープンRAN市場への共同展開も視野に入れています。サムスンの高度な通信機器開発力と、世界最高水準の回線運用実績を持つ韓国キャリア2社がタッグを組むことで、AIネイティブな次世代通信インフラのグローバルデファクトスタンダード確立を目指します。