Comment générer des ensembles de données d'entraînement pour les réseaux d'accès (RAN) basés sur l'IA

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Créer et organiser des données d'entraînement pour les réseaux RAN basés sur l'IA

La création d’un ensemble de données d’entraînement pour l’intelligence artificielle (IA) nécessite des scénarios représentatifs de réseau d’accès radio (RAN), des données réseau sources et un pipeline contrôlé permettant de convertir des données brutes ou synthétiques en ensembles de données validés. Un jumeau numérique du réseau peut générer des données synthétiques réalistes aux niveaux de la liaison, du système et du réseau, tandis que des bancs d’essai émulés ou des captures en temps réel du réseau peuvent enrichir l’ensemble de données avec des conditions d’exploitation supplémentaires, des comportements de protocole et la mobilité des abonnés.

La préparation des ensembles de données consiste à importer les données sources, à nettoyer et valider les enregistrements, à appliquer un étiquetage ou des annotations, à standardiser ou normaliser les champs, et à enrichir les données de départ afin d’en accroître le volume et la diversité. Les ingénieurs peuvent examiner les distributions et les anomalies, stocker des ensembles de données versionnés avec traçabilité, et utiliser les données d’entraînement ainsi obtenues dans les workflows de développement de modèles avant de valider les modèles candidats par rapport aux indicateurs clés de performance du réseau, dans un environnement de jumeau numérique ou de laboratoire.

Solution de génération d'ensembles de données RAN par IA synthétique

La création d’un ensemble de données d’entraînement pour un réseau d’accès radio (RAN) synthétique nécessite un scénario réseau défini, des données sources et un processus de curation des données reproductible. La suite d’outils de simulation RAN par IA S6221A combine des données issues de jumeaux numériques de réseaux, de bancs d’essai émulés et de réseaux en production avec une plateforme de développement d’IA dédiée à la gestion des données. Ce workflow importe les données sources, effectue leur nettoyage et leur prétraitement, applique des opérations d’étiquetage, de normalisation, d’augmentation, de diversification et de mise à l’échelle, puis produit des ensembles de données curatés destinés à l’entraînement et aux tests des modèles d’intelligence artificielle (IA). Les versions des ensembles de données et des modèles peuvent être stockées avec des métadonnées et une traçabilité, tandis que des fonctions d’analyse comparative permettent de comparer les modèles candidats et les indicateurs clés de performance du réseau aux résultats de référence.
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