AI-on-5G-Plattformen

Die Komplexität von 5G-Netzwerken reduzieren

6. Mai 2022, 6:30 Uhr | Autor: Anthony Hills / Redaktion: Diana Künstler
KI im Netzwerkmanagement
© Colt

Nach einem langsamen Start nehmen die Implementierungsprozesse von KI-in-5G-Plattformen an Fahrt auf. Ziel der Unternehmen ist es, Kunden und Partnern neue Anwendungen und Services möglichst schnell bereitstellen zu können. Wie die Einführung von KI in Unternehmen im Jahr 2022 gelingen kann.

  • Warum private 5G-Netzwerke bisher nur langsam ausgebaut worden sind
  • Warum KI in 5G-Plattformen vor dem Durchbruch steht
  • Welche Faktoren den AI-on-5G-Ausbau nun beschleunigen
  • Welche Einsatzszenarien für KI-/5G-basierte Plattformen denkbar sind

Im Jahr 2019 schienen die Gründe für die Einführung der 5G-Technologie in Unternehmen vielversprechend: extrem schnelle Verbindungen, die Hunderte von Endgeräten mit einer besseren Latenzzeit und einem höheren Sicherheitsstandard im Vergleich zu 4G LTE vernetzen können. Dazu kam die Aussicht auf zusätzliche Einnahmen aus neuen Anwendungen und Services. Mit Blick auf das Jahr 2022 stellen Netzbetreiber nun rückblickend fest, dass die Umsetzung alles andere als einfach war und ist.

Abgesehen von pandemiebedingten Einschränkungen und der damit verbundenen Heimarbeit, haben Unternehmen private 5G-Netzwerke aufgrund der hohen Kosten und der Komplexität der Implementierung nur langsam ausgebaut. Im Vergleich zur Einrichtung eines WLANs, bei der die IT-Fachkräfte mit der Einrichtung der Netzwerke auf Firmengelände und in Lagerhallen weithin vertraut sind, ist die Konfiguration und Optimierung von Mobilfunknetzen mit viel mehr Aufwand verbunden.  Der Einrichtungsprozess hängt traditionell von einigen wenigen Unternehmen und speziell dafür angefertigten Geräten ab.

Ein weiterer Grund für die bisher nur langsame Einführung des 5G-Standards in Unternehmen ist, dass besonders in der Anfangsphase einer Technologie ungern finanzielle Mittel bereitgestellt werden, auch wenn mit ihr neue Anwendungen und Services entwickelt werden können, die höhere Erträge versprechen.

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Beschleunigende Faktoren für AI on 5G

Die gute Nachricht ist, dass Netzwerkausrüster sowie Software- und Cloud-Services-Anbieter nun aufmerksamer geworden sind. AI-on-5G (KI in 5G-Plattformen) steht in diesem Jahr vor einem großen Durchbruch. Das rührt unter anderem daher, dass Unternehmen bereits attraktive Angebote für softwaredefinierte Lösungen, die ihre Kosten drastisch senken, sowie für hybride Cloud-on-Premises-Installationen oder innovative Pay-as-you-go-Modelle erhalten haben.

Das bestätigt auch eine PWC-Umfrage unter globalen Unternehmen im Jahr 2021: Rund 52 Prozent der Unternehmen haben ihre Pläne zur Implementierung von KI aufgrund der Pandemie vorangetrieben. Insgesamt 86 Prozent gaben an, dass KI in den kommenden Jahren zur neuen Mainstream-Technologie in ihrem Unternehmen werden wird.

Der Einsatz von AI-on-5G wird insbesondere von drei wichtigen Faktoren beschleunigt:

Flexible, effizientere Ausstattung
AI-on-5G schafft ein softwaredefiniertes Ökosystem, in dem handelsübliche Server verwendet werden können, die keine telekommunikationsspezifische, maßgeschneiderte Hardware erfordern. Diese Server eigenen sich gut, weil sie mit den vorhandenen IT-Verwaltungs- und Orchestrierungstools kompatibel sind. Darüber hinaus können sie für andere IT-Anwendungen verwendet werden. Die Kombination von KI- und 5G-Technologien auf Standard-Hardware- und Software-Orchestrierungs-Stacks, wird eine entscheidende Rolle für die Entwicklung zahlreicher neuer Anwendungen spielen und den Weg für weitere neue Geschäftsperspektiven für Verbraucher und Unternehmen ebnen.

Kostengünstige und effiziente AI-on-5G-Plattformen helfen Unternehmen bei der Bewältigung vieler aktueller Herausforderungen. Durch ihre Flexibilität und Zugänglichkeit tragen sie zu einer Demokratisierung des Marktes bei, ähnlich wie in den Anfängen der PCs oder des Wi-Fi.

Dabei können die Unternehmen die Konfiguration der Server selbst bestimmen. Zum Beispiel können sie industrielle Automatisierungssoftware, intelligente Videoanalyse, Sprachtechnologie, Gesichtserkennung und eine softwaredefinierte 3GPP-konforme 5G vRAN VNF hinzufügen.

Hybride Bereitstellungsmodelle
Ein weiterer wichtiger Faktor ist, dass die Arbeitslast des 5G Netzwerkes sowie KI/ML-Anwendungen entweder auf einem Server vor Ort oder in der Cloud oder in einer hybriden Cloud-Lösung gehostet werden. Darüber hinaus ist es möglich, dass Unternehmen die Souveränität oder Neutralität der Anwendung und/oder der Daten beibehalten, indem sie entweder unternehmenseigene Geräte, Telco-Cloud oder Cloud-Services von Hyperscalern nutzen.

Damit dieses Maß an Flexibilität gewährleistet werden kann, wird der softwaredefinierte 5G-Stack idealerweise als Container ausgeführt und kann dadurch wie eine native Cloud-Anwendung behandelt werden. Der 5G-Stack benötigt also keine maßgeschneiderte Hardware oder benutzerdefinierte Silizium-basierte Beschleuniger.  

Konvergenz von KI- und OT-Lösungen
Neue Edge-KI-Anwendungen treiben das Wachstum intelligenter Räume voran, darunter auch intelligente Fabriken. Diese Fabriken nutzen Kameras und andere Sensoren zur Inspektion und vorausschauenden Wartung von Maschinen. Die Entdeckung eines nicht einwandfreien Betriebszustands ist jedoch nur der erste Schritt; nach der Erkennung des Fehlers müssen entsprechende Maßnahmen ergriffen werden, um ihn zu beheben. Der Vorgang erfordert zum einen eine Verbindung zwischen den KI- und softwaredefinierten 5G-Anwendungen, die auf den IT-Geräten laufen, und zum anderen die Überwachung und Steuerung der Maschinen, die traditionell auf separaten OT-Systemen laufen, welche die Fließbänder, Roboterarme oder Bestückungsautomaten verwaltet.

Die Integration von IT- und OT-Systemen ist heute von entscheidender Bedeutung damit das Konzept der Fabrikautomatisierung über ein 5G-Netzwerk umgesetzt werden kann und die Vorteile von 5G überhaupt nutzbar sind. In diesem Jahr ist mit der stärkeren Integration von KI und herkömmlichen OT-Managementlösungen zu rechnen, die die Einführung von Edge-KI in industriellen Umgebungen vereinfachen.

Das Versprechen wird zur Realität

Das Versprechen, dass 5G neue Möglichkeiten für Edge Computing eröffnet, ist heute greifbarer denn je. Zu den wichtigsten Vorteilen von 5G gehören Network Slicing, das die Zuweisung von bestimmten Bandbreiten zu konkreten Anwendungen ermöglicht, sowie extrem niedrige Latenzzeiten in nicht verkabelten Umgebungen, höhere Sicherheit, bessere Isolierung und eine erhöhte Mobilität und Reichweite.

AI-on-5G wird neue KI-Anwendungsfälle erschließen. Dazu gehören Industrie 4.0-Anwendungen wie Anlagenautomatisierung, intelligente Roboter, Überwachung und Inspektion in der Fertigungslinie, Automobilsysteme wie Mautstraßen und Telemetriesysteme für Fahrzeuge sowie intelligente Räume im Einzelhandel, in Städten und in der Lieferkette. Die einfache Bereitstellung und Verwaltung dieser softwaredefinierten Systeme ist eine wesentliche Voraussetzung für deren Verbreitung.  

Anthony Hills, Regional Industry Sales Leader, Telco, Nvidia


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