Rohde & Schwarz fait progresser les tests AI RAN grâce aux jumeaux numériques en collaboration avec NVIDIA
Rohde & Schwarz, en collaboration avec NVIDIA, poursuit l’innovation dans le domaine des tests AI‑RAN pour la 5G‑Advanced et la 6G. Lors du MWC Barcelona 2026, les deux partenaires ont présenté un nouveau banc de test intégrant une émulation de canal spécifique au site, basée sur le ray tracing et le NVIDIA Sionna Research Kit. Cette approche permet de réaliser des tests hardware‑in‑the‑loop reposant sur des jumeaux numériques réalistes, sans quitter le laboratoire.
Cette démonstration illustre la collaboration de long terme entre Rohde & Schwarz et NVIDIA, centrée sur le prototypage et la validation de nouvelles architectures RAN pilotées par l’intelligence artificielle à l’aide de solutions de test et mesure avancées.
Du récepteur neuronal à la validation système complète
Ce nouveau banc de test s’inscrit dans la continuité de précédentes preuves de concept portant sur la conception de récepteurs neuronaux avancés, incluant des constellations personnalisées pour des communications sans pilotes. Il marque toutefois une évolution majeure en passant d’une validation au niveau de la liaison radio à une vérification complète au niveau système, en s’appuyant sur l’intégralité de la pile protocolaire 5G NR.
Cette transition est essentielle pour évaluer l’impact réel des algorithmes IA/ML sur les performances globales du réseau d’accès radio.
Une plateforme logicielle et matérielle intégrée
Le banc de test est alimenté par un NVIDIA DGX Spark unique, sur lequel le NVIDIA Sionna Research Kit exécute un réseau d’accès radio 5G défini par logiciel, basé sur OpenAirInterface. La plateforme prend en charge des charges de travail d’inférence IA répondant aux contraintes strictes de temps réel propres aux systèmes sans fil.
Afin de démontrer la flexibilité de cette architecture, un nouvel algorithme d’adaptation de liaison enrichi par l’IA/ML a été intégré de bout en bout. Celui‑ci ajuste dynamiquement le schéma de modulation et de codage (MCS) en liaison descendante, dans le but d’optimiser l’efficacité spectrale et la fiabilité de la liaison. L’algorithme apprend en temps réel à la fois les caractéristiques de propagation spécifiques au site et le comportement des équipements utilisateurs, soulignant l’importance de bancs de test capables de capturer ces effets complexes.
Une émulation RF réaliste grâce au ray tracing
Le banc de test intègre le générateur de signaux vectoriels R&S SMW200A, doté de capacités d’émulation de canal dynamique, ainsi que l’analyseur de signaux et de spectre FSW. Ces instruments permettent d’émuler des canaux radio complexes et spécifiques à un site donné, tout en s’interfaçant de manière transparente avec le logiciel de ray tracing différentiable NVIDIA Sionna RT.
Cette configuration en boucle fermée offre aux chercheurs et développeurs la possibilité d’évaluer les performances de nouvelles fonctionnalités AI‑RAN dans des conditions RF dynamiques et réalistes, tout en restant dans un environnement de laboratoire contrôlé.
Pour les acteurs de la R&D télécoms, cette approche basée sur les jumeaux numériques représente une avancée majeure. Elle permet de réduire l’écart entre les simulations IA et les déploiements réels, d’accélérer les cycles de développement et de tester plus précisément les architectures RAN de nouvelle génération, en vue de la 5G‑Advanced et de la 6G.
Si vous avez apprécié cet article, vous aimerez les suivants : ne les manquez pas en vous abonnant à :
