De acordo com pt.wedoany.com-Recentemente, a empresa sueca de equipamentos de comunicação Ericsson lançou a assinatura de software AI in RAN, introduzindo modelos de IA de nível operacional diretamente na banda base e nas unidades de rádio da rede de acesso via rádio para operadoras de telecomunicações. A solução pode ser usada para melhorar o desempenho da rede 5G, a eficiência espectral, o gerenciamento de energia e a capacidade de automação de operações e manutenção, sem a necessidade de novo hardware, além de apoiar a evolução das operadoras para uma rede de acesso via rádio nativa em IA. As primeiras funcionalidades foram disponibilizadas no segundo trimestre de 2026, e funcionalidades adicionais serão lançadas ao longo deste ano.
O foco do AI in RAN não é simplesmente conectar modelos externos grandes ao sistema de gerenciamento de rede, mas sim permitir que os modelos de IA entrem na posição de tomada de decisão em tempo real da rede sem fio. As estações base 5G precisam concluir adaptação de enlace, gerenciamento de feixe, localização de usuários, coordenação multicamadas e agendamento de recursos em um tempo extremamente curto. Regras tradicionais e otimização manual de parâmetros têm dificuldade em lidar continuamente com alto tráfego, cenários complexos e cargas dinâmicas. Esta assinatura de software lançada pela Ericsson coloca a capacidade de inferência de IA na computação da banda base e nas unidades de rádio, permitindo que a rede realize ajustes mais granulares com base no tráfego real, no ambiente sem fio e na distribuição de usuários. Informações oficiais indicam que seu modelo de IA de nível operacional é projetado para inferência de baixa latência em microssegundos, com ênfase na confiabilidade e robustez em diversos ambientes sem fio.
Este produto também reflete que a construção do 5G está entrando na fase de "inteligência de rede existente". Muitas operadoras já concluíram investimentos em larga escala em 5G, mas ainda enfrentam problemas como crescimento da capacidade da rede, pressão no consumo de energia, complexidade operacional e dificuldade em converter receita. Se o AI in RAN puder aprimorar as capacidades das redes 5G existentes por meio de atualizações de software, as operadoras poderão liberar mais capacidade e eficiência sem substituir equipamentos em grande escala. Dados divulgados pela Ericsson mostram que a solução alcançou um aumento de até 20% na taxa de transferência de downlink, um aumento de até 10% na eficiência espectral e suporte para até o dobro de usuários de alto tráfego em mais de 15 implantações e testes globais, com uma precisão de previsão de cobertura de 90% a 95%.
Do ponto de vista do design funcional, as primeiras capacidades incluem agendamento de adaptação de enlace nativo em IA, localização de macroestações baseadas em IA, formação de feixe gerenciada por IA, coordenação multicamadas, arquivos de padrão de eventos de gerenciamento de desempenho e observabilidade aprimorada do AI in RAN. Essas funções correspondem a desafios de engenharia de longa data em redes sem fio: como manter uma experiência estável durante a mobilidade do usuário, obstrução, interferência, mudanças repentinas de carga e coordenação de múltiplas faixas de frequência. No passado, as operadoras dependiam de otimização manual, ajustes periódicos de parâmetros e algoritmos tradicionais para lidar com esses problemas. Com a entrada de modelos de IA no RAN, a otimização da rede pode passar de uma análise posterior para um controle de ciclo fechado mais próximo do tempo real.
O significado industrial desta atualização da Ericsson reside no fato de que a IA está começando a passar de ferramentas de atendimento ao cliente, marketing e operações de back-office no setor de comunicações para o núcleo do controle de estações base e redes sem fio. Operadoras como SoftBank, Bell, SK Telecom e Rogers, em declarações relacionadas, focam em otimização em tempo real, eficiência energética, automação e infraestrutura de rede orientada a serviços de IA. Com o aumento de aplicações de IA, terminais de RA, conexões industriais, internet veicular e serviços de baixa latência, as redes sem fio precisam suportar mais tráfego de uplink, maior confiabilidade e capacidade de localização mais estável. Após a maturidade das capacidades de IA no lado do RAN, as operadoras terão condições de transformar fatiamento de rede, computação de borda, conectividade diferenciada e serviços de garantia de nível empresarial em produtos mais faturáveis.
Posteriormente, ainda é necessário observar o ritmo de aquisição das operadoras e o desempenho real da rede. O AI in RAN é um modelo de assinatura de software, e o sucesso comercial depende de sua capacidade de operar de forma estável em diferentes faixas de frequência, diferentes densidades urbanas, diferentes gerações de equipamentos e ambientes Cloud RAN, bem como da disposição das operadoras em pagar separadamente por melhorias de desempenho e automação da rede. Para a Ericsson, tais produtos ajudam a estender as vendas de equipamentos 5G para receitas recorrentes de software; para as operadoras, o ponto chave é se as melhorias de capacidade, eficiência energética e experiência proporcionadas pela atualização de software podem ser convertidas em ganhos quantificáveis. Com o avanço contínuo do 5G Advanced, a incorporação de IA na rede de acesso via rádio se tornará um novo foco de competição entre os fornecedores de equipamentos de comunicação.
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