Wie man KI-RAN-Trainingsdatensätze generiert

AI RAN Simulation Toolset
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Erstellung und Pflege von KI-RAN-Trainingsdaten

Die Erstellung eines Trainingsdatensatzes für künstliche Intelligenz (KI) erfordert repräsentative Funkzugangsnetz-Szenarien (RAN), Quellnetzdaten und eine kontrollierte Pipeline, die Roh- oder synthetische Daten in aufbereitete Datensätze umwandelt. Ein digitaler Zwilling des Netzwerks kann realistische synthetische Daten auf Verbindungs-, System- und Netzwerkebene generieren, während emulierte Testumgebungen oder Live-Netzwerkaufzeichnungen den Datensatz um zusätzliche Betriebsbedingungen, Protokollverhalten und Teilnehmermobilität ergänzen können.

Die Datensatzaufbereitung importiert Quelldaten, bereinigt und validiert Datensätze, wendet Kennzeichnungen oder Annotationen an, standardisiert oder normalisiert Felder und erweitert Ausgangsdaten, um Volumen und Vielfalt zu erhöhen. Ingenieure können Verteilungen und Anomalien untersuchen, versionierte Datensätze mit Rückverfolgbarkeit speichern und die resultierenden Trainingsdaten in Modellentwicklungsworkflows verwenden, bevor sie Kandidatenmodelle in einem digitalen Zwilling oder einer Laborumgebung gegen wichtige Netzwerkleistungsindikatoren validieren.

Lösung zur Generierung synthetischer KI-RAN-Datensätze

Das Erstellen eines synthetischen RAN-Trainingsdatensatzes (Radio Access Network) erfordert ein definiertes Netzwerkszenario, Quelldaten und einen reproduzierbaren Datenkuratierungs-Workflow. Das S6221A AI RAN Simulation Toolset kombiniert Daten aus digitalen Netzzwillingen, emulierten Testumgebungen und Live-Netzwerken mit einer KI-Entwicklungsplattform für das Datenmanagement. Der Workflow importiert Quelldaten, führt Bereinigungen und Vorverarbeitung durch, wendet Kennzeichnungs-, Normalisierungs-, Augmentierungs-, Diversitäts- und Skalierungsvorgänge an und erzeugt kuratierte Datensätze für das Training und Testen von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI). Datensatz- und Modellversionen können mit Metadaten und Rückverfolgbarkeit gespeichert werden, während Benchmarking-Funktionen Kandidatenmodelle und Netzwerkleistungsindikatoren mit Basislinenergebnissen vergleichen.

Siehe Blockdiagramm der Lösung zur Generierung synthetischer KI-RAN-Datensätze.

Blockdiagramm der Lösung zur Generierung synthetischer KI-RAN-Datensätze

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