foto freepik

Die Telekommunikationsbranche steht vor einem tiefgreifenden Wandel. Während 5G-Netze weltweit ausgebaut werden und erste Weichen für 6G gestellt sind, wachsen auch die Erwartungen an die Leistungsfähigkeit dieser Netze. Künftig sollen sie nicht nur schnell, stabil und flächendeckend sein, sondern auch flexibel auf unterschiedlichste Anforderungen reagieren, vom Streaming über vernetzte Fabriken bis hin zu autonomen Fahrzeugen.

Diese Vielseitigkeit verlangt mehr als nur leistungsfähige Hardware. Gefragt sind intelligente, lernfähige Netze, die sich selbst organisieren, optimieren und anpassen können. Genau hier kommen künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung ins Spiel.

Vom Mobilfunknetz zum lernenden System

Traditionell waren Mobilfunknetze eher statisch aufgebaut: Einmal konfiguriert, liefen sie mit definierten Parametern, menschliche Eingriffe waren häufig nötig. Doch die Komplexität heutiger Netze macht dieses Vorgehen zunehmend ineffizient, insbesondere, wenn Netzbetreiber mit mehreren Lieferanten arbeiten und ihre Infrastruktur ständig erweitern müssen.

Automatisierung ermöglicht hier einen Paradigmenwechsel: Routineaufgaben wie die Verteilung von Netzlast, die Konfiguration neuer Funkzellen oder die Erkennung von Störungen lassen sich automatisiert und in Echtzeit erledigen. KI-gestützte Systeme gehen noch einen Schritt weiter: Sie analysieren große Datenmengen aus dem laufenden Betrieb, erkennen Muster und leiten daraus Vorschläge oder direkt Maßnahmen zur Optimierung ab.

Warum Automatisierung allein nicht reicht und KI den Unterschied macht

Ein automatisiertes Netz kann vordefinierte Abläufe ausführen. Doch die reale Netzumgebung ist dynamisch: Das Verhalten der Nutzer ändert sich je nach Tageszeit, Veranstaltungen oder Notfällen. Auch technische Störungen treten oft nicht nach »Schema F« auf.

Hier entfaltet KI ihr Potenzial: Algorithmen können Veränderungen frühzeitig erkennen und das Netz proaktiv anpassen. Sie helfen etwa dabei, Frequenzen effizient zu nutzen, Ausfälle vorherzusagen oder bestimmte Qualitätsziele (etwa geringe Latenz für Gaming oder hohe Zuverlässigkeit für Notfalldienste) gezielt einzuhalten.

Solche Systeme lernen kontinuierlich dazu, sei es durch Rückmeldungen aus dem Netzbetrieb oder durch Simulationen. Mit der Zeit entstehen dadurch immer autonomere Netzwerke, die nur in Ausnahmefällen menschliche Eingriffe benötigen.

Anwendungsbeispiele: Was heute schon möglich ist

Ein Beispiel ist das sogenannte »Network Slicing«: Dabei werden virtuelle Netze (Slices) auf derselben physischen Infrastruktur geschaffen, jedes mit eigenen Leistungsmerkmalen. Ein autonomes Fahrzeug könnte etwa ein besonders latenzarmes Netz nutzen, während ein Smart-Home-Gerät mit geringem Datenvolumen auf ein energiesparendes Netz zurückgreift. KI sorgt hier dafür, dass Ressourcen flexibel und effizient zugewiesen werden, ohne dass sich die einzelnen Anwendungsfälle gegenseitig stören.

Ein anderes Beispiel ist die Energieoptimierung: Gerade Mobilfunkstandorte in ländlichen Gebieten arbeiten oft nicht rund um die Uhr am Kapazitätslimit. KI kann dort helfen, bestimmte Komponenten zeitweise abzuschalten, ohne dass die Nutzer davon etwas merken. Das spart Energie und reduziert Betriebskosten, ohne die Netzqualität zu beeinträchtigen.

Wie sich Netzbetreiber auf die Zukunft vorbereiten

Viele Netzbetreiber befinden sich aktuell im Übergang: Sie bauen ihre bestehenden Systeme schrittweise zu intelligenteren Netzwerken aus. Dabei setzen sie auf modulare Softwarelösungen, die bestehende Infrastrukturen integrieren, aber auch neue Standards wie O-RAN (Open Radio Access Network) unterstützen.

Wichtig ist dabei ein ganzheitlicher Ansatz: KI und Automatisierung entfalten ihr volles Potenzial erst, wenn sie über alle Netzbereiche hinweg wirken, also vom Funkzugangsnetz (RAN) über das Transportnetz bis zum Kernnetz. Nur dann können sie Informationen austauschen, Entscheidungen koordinieren und Synergien nutzen.

Fazit: KI ist kein Add-on, sondern ein Schlüssel für die nächste Netzgeneration

Die Weiterentwicklung von 5G sowie und der künftige Übergang zu 6G werden ohne KI und Automatisierung nicht denkbar sein. Sie sind keine netten Extras, sondern fundamentale Bausteine für ein Netz, das skalierbar, flexibel und wirtschaftlich betrieben werden kann.

Dabei geht es nicht nur um Effizienz, sondern auch um Innovation: Neue Dienste, Geschäftsmodelle und Nutzererlebnisse entstehen genau dort, wo das Netz intelligenter wird. Wer heute auf lernfähige Systeme setzt, baut die Grundlage für die Kommunikation von morgen.

https://www.nokia.com/

Technik einfach erklärt

Heute: RedCap

5G RedCap steht für »Reduced Capability« und ist eine neue Gerätekategorie, die zwischen leistungsstarkem 5G und besonders stromsparenden IoT-Verbindungen wie NB-IoT (Narrowband Internet of Things) angesiedelt ist. NB-IoT ist für sehr einfache Geräte gedacht, zum Beispiel Wasserzähler oder Temperatursensoren, die nur selten kleine Datenmengen senden und viele Jahre mit einer Batterie auskommen. RedCap bietet dagegen mehr Leistung, bleibt dabei aber günstiger und energieeffizienter als herkömmliche 5G-Geräte.

RedCap eignet sich besonders für Szenarien, in denen tausende oder Millionen Geräte gleichzeitig vernetzt sind, etwa in Smart Cities, Industrie oder Logistik. Es unterstützt zentrale 5G-Funktionen wie Network Slicing und zuverlässige Uplink-Leistung. Das Ergebnis: vereinfachtes Design, schnelle Markteinführung und effiziente Netznutzung in einem.

115 Artikel zu „Mobilfunknetze „

News | Trends Kommunikation | Trends 2030 | Kommunikation

Terahertz-Empfänger für 6G-Mobilfunknetze

11. September 2020

Zukünftige Mobilfunknetze der sechsten Generation (6G) werden aus vielen kleinen Funkzellen bestehen. Um sie drahtlos zu verbinden, bieten sich Frequenzen im Terahertz-Bereich (THz) an. Forschende am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben ein neuartiges Konzept für einfache und kostengünstige Terahertz-Empfänger entwickelt, die aus einer einzigen Diode bestehen und diese mit einem speziellen Signalverarbeitungsverfahren kombinieren. Damit…