Como gerar conjuntos de dados de treinamento para RAN com IA

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Criação e seleção de dados de treinamento para RAN com IA

A geração de um conjunto de dados de treinamento para inteligência artificial (IA) requer cenários representativos da rede de acesso por rádio (RAN), dados de rede de origem e um fluxo de trabalho controlado que converta dados brutos ou sintéticos em conjuntos de dados selecionados. Um gêmeo digital da rede pode gerar dados sintéticos realistas nos níveis de link, sistema e rede, enquanto ambientes de teste emulados ou capturas de rede em tempo real podem complementar o conjunto de dados com condições operacionais adicionais, comportamento de protocolos e mobilidade dos assinantes.

A preparação do conjunto de dados envolve a importação de dados de origem, a limpeza e validação de registros, a aplicação de rotulagem ou anotação, a padronização ou normalização de campos e o aumento dos dados iniciais para ampliar o volume e a diversidade. Os engenheiros podem inspecionar distribuições e anomalias, armazenar conjuntos de dados com controle de versão e rastreabilidade e utilizar os dados de treinamento resultantes em fluxos de trabalho de desenvolvimento de modelos antes de validar os modelos candidatos em relação aos principais indicadores de desempenho da rede em um ambiente de gêmeo digital ou de laboratório.

Solução para geração de conjuntos de dados sintéticos de RAN com IA

A criação de um conjunto de dados de treinamento para uma Rede de Acesso Rádio (RAN) sintética requer um cenário de rede definido, dados de origem e um fluxo de trabalho repetível de curadoria de dados. O Conjunto de Ferramentas de Simulação de RAN com IA S6221A combina dados de gêmeos digitais de rede, ambientes de teste emulados e redes ativas com uma plataforma de desenvolvimento de IA para gerenciamento de dados. O fluxo de trabalho importa dados de origem, realiza limpeza e pré-processamento, aplica operações de rotulagem, normalização, aumento, diversidade e dimensionamento, e produz conjuntos de dados curados para treinamento e teste de modelos de inteligência artificial (IA). As versões dos conjuntos de dados e dos modelos podem ser armazenadas com metadados e rastreabilidade, enquanto funções de benchmarking comparam modelos candidatos e indicadores-chave de desempenho da rede com resultados de referência.
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