MWC 2024: Keysight hợp tác với NVIDIA trình diễn quy trình thiết kế máy thu 6G nơ-ron

- Keysight đã cộng tác với NVIDIA để tạo quy trình thiết kế hoàn thiện dành cho việc huấn luyện và xác nhận các máy thu nơ-ron. Được trình diễn tại sự kiện Mobile World Congress Barcelona 2024, quy trình này bao gồm một môi trường đo kiểm Open RAN được trang bị máy thu nơ-ron MIMO nhiều người dùng.

Keysight đã cộng tác với NVIDIA để tạo quy trình thiết kế hoàn thiện dành cho việc huấn luyện và xác nhận các máy thu nơ-ron. Được trình diễn tại sự kiện Mobile World Congress Barcelona 2024, quy trình này bao gồm một môi trường đo kiểm Open RAN được trang bị máy thu nơ-ron MIMO nhiều người dùng.

Trong khi 5G tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng cường cho những cấu phần cụ thể trong mạng vô tuyến, 6G sẽ là thế hệ công nghệ vô tuyến thuần AI đầu tiên. Một mục tiêu quan trọng là phát triển các máy thu nơ-ron đặc thù trạm thu phát để thay thế toàn bộ chuỗi thu tín hiệu do con người thiết kế của lớp vật lý.

Mặc dù vậy, dữ liệu cần thiết để huấn luyện các máy thu này vẫn còn hạn chế, và việc xác nhận hiệu năng của chúng trong các hệ thống toàn diện gặp nhiều khó khăn. Trước khi được triển khai trên mạng thương mại, máy thu nơ-ron cần được huấn luyện phù hợp, thể hiện khả năng vượt trội so với máy thu truyền thống về mặt hiệu năng và cho thấy khả năng xử lý ổn định các điều kiện kênh trong mạng thực tế.

Phần trình diễn này cho thấy cách thức các giải pháp của Keysight hỗ trợ cho thiết kế và xác nhận máy thu nơ-ron. Sử dụng thư viện NVIDIA Sionna để huấn luyện máy thu nơ-ron, các kênh dò tia (ray-traced) cho phép tạo ra dữ liệu huấn luyện đặc thù cho từng trạm thu phát, nhờ đó tạo ra các bản sao số của các hệ thống thực. Như vậy, máy thu nơ ron có thể được tối ưu hóa cho mọi môi trường mong muốn.

Khi đã hoàn thành huấn luyện, máy thu nơ-ron được đưa vào môi trường đo kiểm Open RAN, sử dụng các thiết bị của Keysight được kết nối với khối vô tuyến thương mại FlexiFi của LITEON Technology. Bộ mô phỏng kênh Keysight PROMPSIM được sử dụng để mô phỏng kênh đặc thù trạm. Nhờ đó có thể nhập các đáp ứng xung của kênh dò tia một cách liền mạch. Máy thu đã được huấn luyện sau đó sẽ giải điều chế tín hiệu. Kết quả đo tỷ lệ lỗi khối của hệ thống toàn diện sẽ giúp các kỹ sư hiểu rõ hơn về hiệu năng của máy thu nơ-ron.

Phạm Lê