Clienti reali. Soluzioni reali.

Importante studio legale potenzia il monitoraggio della rete e della sicurezza con Keysight, Allegro Packets e Corelight

Un grande studio legale ha avviato un processo di modernizzazione della propria rete per ottimizzare le acquisizioni strategiche, rafforzare la sicurezza e migliorare le operazioni. Il processo di evoluzione ha comportato l’aumento della larghezza di banda per supportare reti distribuite ad alto consumo di dati, la realizzazione di nuovissime strutture per data center e, contemporaneamente, l’espansione delle operazioni del SOC. Lo studio multinazionale ha ampliato la propria piattaforma Keysight Network Visibility per accelerare la migrazione alle reti 100G e fornire ai sistemi di monitoraggio di Allegro Packets, ExtraHop e altri partner Keysight i dati in tempo reale necessari.

La collaborazione tra Keysight, A*STAR, NUS CQT e NTU di Singapore fa progredire la progettazione e il controllo dei qubit quantistici

Keysight sta collaborando con istituzioni di ricerca di Singapore per far progredire le capacità nel calcolo quantistico attraverso un Accordo Quadro di Collaborazione di Ricerca quinquennale. La collaborazione include l'Agenzia per la Scienza, la Tecnologia e la Ricerca (A*STAR), la National University of Singapore (NUS) tramite il Centre for Quantum Technologies (CQT) e la Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore). L'ambito copre la progettazione, la misurazione e il controllo dei qubit.

Come Synopsys, TSMC e Keysight hanno accelerato la migrazione della progettazione RF grazie all’intelligenza artificiale

Synopsys, TSMC e Keysight hanno collaborato per realizzare un flusso di migrazione della progettazione RF basato sull’intelligenza artificiale che accelera il passaggio dal processo N6RF+ di TSMC alla tecnologia N4P. Il flusso di migrazione della progettazione RF integra la simulazione elettromagnetica RF, la migrazione analogica e RF guidata dall’intelligenza artificiale, la simulazione dei circuiti e la consolidata metodologia di migrazione di TSMC.

Samsung, NVIDIA e Keysight presentano un flusso di lavoro end-to-end per la validazione dell'AI-RAN

Samsung Electronics, NVIDIA e Keysight stanno promuovendo un approccio di validazione unificato per lo sviluppo delle reti di accesso radio basate sull’intelligenza artificiale (AI-RAN). Man mano che l’intelligenza artificiale si integra sempre più profondamente nella rete di accesso radio, i team di ingegneri necessitano di un metodo affidabile per generare set di dati realistici, addestrare modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e valutare le prestazioni prima dell’implementazione sul campo. Lavorando insieme, le aziende hanno presentato un flusso di lavoro end-to-end per la validazione delle reti AI-RAN in occasione del Mobile World Congress 2026 a Barcellona. Il flusso di lavoro utilizza l’AI-RAN Simulation Toolset di Keysight insieme all’NVIDIA Aerial Testbed e ai modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sviluppati da Samsung per convalidare il comportamento delle reti di accesso radio basate sull’intelligenza artificiale in un ambiente controllato. Per Samsung, NVIDIA e Keysight, l’obiettivo era quello di integrare il processo di convalida delle reti AI-RAN in un unico flusso di lavoro automatizzato. Ciò ha comportato il collegamento tra la generazione dei dati, l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e l’analisi comparativa delle prestazioni, in modo che i team potessero valutare le prestazioni con maggiore coerenza e sicurezza prima dell’implementazione. Le aziende hanno dimostrato un flusso di lavoro integrato per la validazione delle reti AI-RAN utilizzando l’AI-RAN Simulation Toolset di Keysight, l’NVIDIA Aerial Testbed e i modelli di IA e ML sviluppati da Samsung. Il flusso di lavoro si è concentrato sul caso d’uso della stima del canale PUSCH (Physical Uplink Shared Channel), integrando la generazione di scenari realistici, l’addestramento dei modelli e il benchmarking delle prestazioni in un unico processo.