Come generare set di dati per l'addestramento della RAN basata sull'intelligenza artificiale

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Set di strumenti di simulazione AI RAN
+ Suite di strumenti di simulazione AI RAN
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Creazione e gestione dei dati di addestramento per la rete RAN basata sull'intelligenza artificiale

La generazione di un set di dati di addestramento per l'intelligenza artificiale (IA) richiede scenari rappresentativi della rete di accesso radio (RAN), dati di rete di origine e una pipeline controllata che converta i dati grezzi o sintetici in set di dati curati. Un gemello digitale della rete è in grado di generare dati sintetici realistici a livello di collegamento, di sistema e di rete, mentre i banchi di prova emulati o le acquisizioni dalla rete live possono integrare il set di dati con ulteriori condizioni operative, comportamenti dei protocolli e mobilità degli abbonati.

La preparazione dei set di dati prevede l'importazione dei dati di origine, la pulizia e la convalida dei record, l'applicazione di etichette o annotazioni, la standardizzazione o la normalizzazione dei campi e l'arricchimento dei dati di base per aumentarne il volume e la diversità. Gli ingegneri possono esaminare distribuzioni e anomalie, archiviare set di dati con versioni tracciabili e utilizzare i dati di addestramento risultanti nei flussi di lavoro di sviluppo dei modelli, prima di convalidare i modelli candidati rispetto agli indicatori chiave di prestazione della rete in un ambiente di gemello digitale o di laboratorio.

Soluzione per la generazione di set di dati sintetici per reti RAN basate sull'intelligenza artificiale

La creazione di un set di dati di addestramento per una rete di accesso radio (RAN) sintetica richiede uno scenario di rete definito, dati di origine e un flusso di lavoro ripetibile per la curatela dei dati. Il kit di strumenti di simulazione RAN basato sull’intelligenza artificiale (AI) S6221A combina dati provenienti da gemelli digitali di rete, banchi di prova emulati e reti attive con una piattaforma di sviluppo AI per la gestione dei dati. Il flusso di lavoro importa i dati di origine, esegue operazioni di pulizia e pre-elaborazione, applica operazioni di etichettatura, normalizzazione, aumento, diversificazione e ridimensionamento, e produce set di dati curati per l’addestramento e il test dei modelli di intelligenza artificiale (AI). Le versioni dei set di dati e dei modelli possono essere archiviate con metadati e tracciabilità, mentre le funzioni di benchmarking confrontano i modelli candidati e gli indicatori chiave di prestazione (KPI) della rete con i risultati di riferimento.
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Vedi lo schema a blocchi della soluzione per la generazione di set di dati sintetici per RAN basati sull'intelligenza artificiale

Schema a blocchi della soluzione per la generazione sintetica di set di dati RAN basati sull’intelligenza artificiale

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