用AI打造更穩定易連接的行動通訊網路

              富士通於2024年10月宣布，成功開發以AI技術為核心的應用程序，可提升行動網路通訊品質與節能效益，並強化在緊急情境下的連線穩定性，進一步優化用戶體驗（QoE）。

             本項研發成果係基於日本新能源・產業技術綜合開發機構（NEDO）委託推動的「後5G資訊通信系統基礎強化研發計畫」，致力於發展可高度化網路運營的AI應用。相關技術將整合至符合O-RAN標準的管理系統「FUJITSU Network Virtuora Service Management and Orchestration」，預計自2024年11月起分階段推出。

              本次開發的應用程序由三項關鍵技術構成：「即時預測與穩定網路品質的AI技術」、「針對特殊高負載情境的網路品質預防性調整技術」以及「動態基地台覆蓋範圍調整技術」。

              這些技術幫助行動網路業者，根據流量需求進行更靈活且精準的資源管理與網路調度。

每秒處理百Gb資料流量，實現即時用戶體驗預測

              富士通的AI技術可即時處理每秒100Gbit的無線接取網路（RAN）流量，分析封包資料並產出使用者和應用程式層級的KPI。進一步擷取代表性特徵值後，即可建立AI模型，預測不同情境下的用戶體驗，精確分配網路資源，使基地台服務容量提升達19%。

預測性節能技術，兼顧效能與環境永續

              在節能方面，AI可預測通訊流量趨勢提前啟動或關閉基地台，不僅能降低能源消耗，也能確保通信品質穩定。在實證階段中，預測性偵測技術能在99.8%的時間內精準啟動設備，維持用戶體驗不受著影響，兼顧營運效率與永續目標。

精準異常偵測，顯著提升網路維運效率

              異常偵測是此次AI技術的一大亮點。系統不僅針對單一小區進行判斷，還會結合周邊小區流量趨勢，進行整體性比對與分析，從而提供更精確的故障預測。透過此技術，異常偵測準確率已達92%以上。

        AI模型同時支援「有監督學習」與「無監督學習」模式，能有效應對資料不足或異常模式多變的情境。當發生故障時，系統可即時判斷影響範圍並優先處理，使修復時間從過去的一天縮短至一小時內，顯著降低服務中斷風險。

Find觀點

• 本次技術展現AI於行動網路實務應用的高度潛力，聚焦於三大關鍵目標：穩定性、節能與維運效率。

• 透過即時QoE預測與資源動態分配，業者可實現以使用者為核心的網路管理模式，提升用戶滿意度並優化設備使用率。流量預測與節能技術則有助於因應日益嚴峻的電力與碳排放挑戰。

• 此外，在網路維運面，AI大幅強化異常偵測與回復效率，減少服務中斷與人力負擔。採用的學習模型具備良好適應性，能對應多樣化網路與地理環境需求。

• 儘管O-RAN平台整合、模型泛用性與異常穩定偵測仍存在挑戰，富士通已成功展示AI如何驅動電信網路進入高彈性、高效率的新階段。

• 本次技術不僅代表AI與電信融合的實踐成果，也為後5G智慧網路發展提供一條具體且可行的未來路徑。

封面圖片來源：作者使用AI技術生成

參考資料來源：AI技術でつながりやすいモバイルネットワーク実現https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2410/18/news063.html