Mobilfunk 5G und KI brauchen sich gegenseitig

5G hat Vorteile, die in der KI-Applikation bei der Verwaltung des 5G-Netzes helfen können.
5G hat Vorteile, die in der KI-Applikation bei der Verwaltung des 5G-Netzes helfen können.

Höhere Datenübertragungsraten und kürzere Latenzen sind zwei der Vorteile von 5G. Beides wird für KI-Applikationen benötigt. Doch KI-Algorithmen können auch bei der Verwaltung des 5G-Netzes helfen.

Technikbegeisterte und Ingenieure erleben gerade spannende Zeiten. Ideen, die bisher reine Science-Fiction waren, halten langsam aber sicher Einzug in die Realität. Viele dieser faszinierenden neuen Techniken, z. B. selbstfahrende Autos, werden auf die ein oder andere Art und Weise durch 5G ermöglicht. Der Inbegriff von Science-Fiction ist jedoch ohne Zweifel die künstliche Intelligenz (KI). In der Zukunft werden Roboter mit Menschen interagieren oder, wie es einige Horrorfilme vorhersehen, das ultimative Ende der Menschheit einläuten.

Auch wenn wir noch Jahre davon entfernt sind, unsere Hausarbeit von einem Roboter erledigen zu lassen, ebnen 5G und KI den Weg dorthin. Die beiden Techniken begünstigen einander nicht nur, sie sind gewissermaßen miteinander verwoben. 5G stellt die Infrastruktur zum Transport massiver Datenmengen für die erfolgreiche Realisierung von KI bereit; KI, vorangetrieben durch Fortschritte beim maschinellen Lernen, bringt Ordnung in das Chaos und die Komplexität von 5G.

Anders als KI bezeichnet 5G eine ganze Reihe neuer Techniken. Die grundlegenden Algorithmen des maschinellen Lernens hingegen, die Voraussetzung für KI, haben sich in den vergangenen 30 Jahren kaum verändert. Dabei ist das Konzept der sogenannten Rückpropagierung (Backpropagation) relativ simpel: Ein Prozessor wird mit Datensätzen und den zugehörigen erwarteten Ergebnissen gefüttert, um daraus ein Muster zu generieren. Je mehr Datensätze und Ergebnisse eingegeben werden, desto präziser ist das daraus resultierende Muster. Damit maschinelles Lernen sein volles Potenzial erreichen kann, sind massive Datenmengen nötig, die mit 5G transportiert werden.

5G definiert Latenzen

Ein wesentliches Merkmal von 5G im Gegensatz zu bisherigen Standards ist das Vorhandensein einer Latenzspezifikation. Das Ziel ist 1 ms. Die Abbildung von GSMA Intelligence zeigt eine grafische Übersicht über verschiedene Anwendungen, die Daten per Mobilfunknetze transportieren, mit den jeweiligen Anforderungen (Bild 1). Für die Anwendungen im hellen Bereich sind sowohl unterschiedliche Kombinationen aus den von 5G versprochenen hohen Bandbreiten und Datendurchsätzen als auch feste Latenzen erforderlich.

Einige Anwendungen wie Augmented Reality benötigen äußerst deterministische und geringe Latenzen. Um diese geringen Latenzen und hochgradig zuverlässige Kommunikationsverbindungen zu gewährleisten, muss der Netzwerkverkehr entsprechend priorisiert werden.

Eine zentrale Technik dafür ist das Network Slicing, wobei auf einer gemeinsamen physischen Infrastruktur mehrere vollständig virtuelle Netzwerke (Slices) ausgeführt werden.

Eine Fabrik könnte beispielsweise einen Slice mit garantierter Latenzzeit und Zuverlässigkeit für die Vernetzung von Maschinen und Betriebsanlagen nutzen und einen weiteren für die Mitarbeiterkommunikation per Mobiltelefon und Tablet-PC.

Bei einem 5G-vernetzten Fahrzeug ließen sich ein Slice für das autonome Fahren und andere ablaufkritische Funktionen und ein weiterer Slice für das Infotainment einrichten.

Maßgeschneiderte und anpassbare virtuelle Netzwerke

Network Slicing (Bild 2) wird bereits in gewissem Umfang in Feldversuchen eingesetzt. Allerdings gibt es für Netzbetreiber erhebliche Hürden bei der Bereitstellung dieses Dienstes. Derzeit müssen alle Slices noch manuell konfiguriert werden – und je komplexer Netzwerke durch das Hinzufügen von 5G-Funktionen werden, desto höher ist die Anzahl der für jeden Slice erforderlichen Konfigurationen.

Diese Aufgabe ist geradezu prädestiniert für KI. Laut Bob Cai, Chief Marketing Officer der Huawei Carrier Business Group, werden intelligente Funktionen und KI die Optimierung von Netzwerken vereinfachen [2], sodass der Datenverkehr zwischen den Basisstationen (Backend Traffic) entsprechend den Geräteanforderungen und Konfigurationseinstellungen geroutet wird.

KI wird aber auch bei anderen Aspekten von 5G zum Zuge kommen. Bereits jetzt spielt KI eine wichtige Rolle bei unseren täglichen Smartphone-Interaktionen. Sprachaktivierte Assistenzprogramme wie Siri, Alexa und Google Assistent nutzen KI zur Verarbeitung und bestmöglichen Beantwortung von Anfragen. Allerdings zeigt die Erfahrung, dass diese Werkzeuge noch deutliches Verbesserungspotenzial aufweisen.

Laut Bob Rogers, Chief Data Scientist for Analytics and AI der Intel Data Center Group, stellt 5G genau das bereit, was den KI-gestützten Assistenten bisher noch fehlt: Kontextbewusstsein. Wie auch bei den anderen erwähnten Anwendungsfällen ermöglicht 5G einen deutlich schnelleren Zugriff auf mehr Daten als heutige LTE-Netzwerke, sodass Geräte ein besseres Verständnis ihrer Umwelt entwickeln können.

Auch im Zusammenspiel mit dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) bietet KI einige vielversprechende Vorteile. Je mehr Geräte vernetzt werden, desto mehr Daten zu menschlichen Verhaltensmustern stehen für das maschinelle Lernen zur Verfügung.

Dies könnte beispielsweise den medizinischen Bereich komplett revolutionieren. Für medizinische Studien müssen möglichst viele Patienten über einen längeren Zeitraum beobachtet werden, um festzustellen, ob und wie sich bestimmte Lebensgewohnheiten, Verhaltensweisen und Wohnorte auf die langfristige Gesundheit auswirken.

In Zukunft wäre es denkbar, dass ein großer Teil der Bevölkerung per 5G kommunizierende Geräte zur Gesundheitsüberwachung trägt. Statistiken ließen sich geografisch zuordnen, mit Zeitstempeln versehen und zur Sammlung und Verarbeitung an die Cloud senden.

Wenn darüber hinaus auch Krankenakten mit KI-Algorithmen ausgewertet werden, könnten beispielsweise Korrelationen hergestellt werden zwischen bestimmten Sport- und Bewegungsarten und der allgemeinen Lebenserwartung – oder noch radikaler: zwischen bestimmten Wohnorten und dem Auftreten von Krebserkrankungen. KI und medizinische IoT-Geräte könnten zur Überwachung von Patienten genutzt werden und sogar Therapieempfehlungen geben, noch bevor deutliche Symptome auftreten.

Effizientere Mobilfunknetze

KI zur Effizienzsteigerung von Mobilfunknetzwerken ist im Prinzip nur eine Frage der Zeit. Ob KI auch für die anderen genannten Anwendungsbereiche genutzt wird, bleibt jedoch abzuwarten. Auch wenn sich damit reizvolle und nutzbringende Möglichkeiten eröffnen, ist es fraglich, ob die Allgemeinheit bereit ist, den nötigen Preis zu zahlen.

Erst vor kurzem drehte sich die öffentliche Debatte erneut um die Themen Privatsphäre und Datenschutz sowie die Frage, wie der Zugriff auf Daten und die Nutzung kontrolliert werden. Die Bevölkerung steht dem Sammeln persönlicher Daten durch Unternehmen zunehmend misstrauisch gegenüber. Denn obwohl das Ziel erstrebenswert ist, besteht doch ein nicht zu vernachlässigendes Risiko für Missbrauch. Der bessere Schutz persönlicher Daten bzw. die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle für das Sammeln von Daten ohne missbräuchliche Nutzung sind daher wichtige Herausforderungen für den Erfolg von 5G.

Die durch 5G realisierten Anwendungen bergen zahlreiche Möglichkeiten, die jedoch schwer abzuschätzen sind. Wie schon bei anderen revolutionären Techniken müssen die zunächst als bahnbrechend geltenden Anwendungen nicht unbedingt erfolgreich sein. Bis dato unbekannte Ideen können aber für Überraschungen sorgen.

 

Literatur

[1] Understanding 5G: Perspectives on future technological advancements in mobile. GSMA Intelligence, Analysis, Dezember 2014, www.gsmaintelligence.com/research/?file=c88a32b3c59a11944a9c4e544fee7770&download.

[2] Bridgewater, A.: Huawei: The Road To 5G Is Paved With AI. Forbes, 8.2.2018, www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2018/02/08/huawei-the-road-to-5g-is-paved-with-ai/#22e895977457.

[3] Basak, S.: How 5G and Artificial Intelligence Are Intertwined. Linked in, 22.2.2018, www.linkedin.com/pulse/how-5g-artificial-intelligence-intertwined-sourav-basak/.

 

Die Autorin

Sarah Yost

ist als Produktmarketing-Manager bei National Instruments für die Millimeterwellen-Produkte (Hardware) verantwortlich und arbeitet im SDR-Team (Software Defined Radio). Neben den Produktmanagementaufgaben konzentriert sie sich auf Marketingaktivitäten für 5G-Prototyping und SDR.

Yost hat Erfahrung mit USRP (Universal Software Radio Peripheral) aus ihrer Zeit in der Forschung und Entwicklung bei Ettus Research und in der Mikrowellen- und Millimeterwellentechnik, speziell für die Funkkommunikation. Sie hat Elektrotechnik (BE) an der Texas Tech University studiert.

sarah.yost@ni.com