De acordo com pt.wedoany.com-A Samsung e a KDDI realizaram um teste de otimização com IA na rede 5G Standalone (SA) em operação no Japão, resultando em um aumento médio de 31% na taxa de transferência downlink durante horários de pico, com ganhos de até 52% em áreas urbanas densas. O teste abrangeu centenas de células ao redor de Tóquio, utilizando 100 MHz de espectro na banda TDD de 3,7 GHz, cobrindo diversas condições de implantação e cenários de tráfego.
Para as operadoras, os testes de campo podem ser influenciados pela área de teste, linha de base, combinação de equipamentos e janela de tempo, sendo que o valor real deve ser avaliado com base no ambiente operacional específico. A questão central é se a IA pode assumir o controle de processos na rede móvel que ainda são considerados lentos, localizados e dependentes de intervenção manual, ou seja, ajustar células individualmente sem prejudicar as áreas vizinhas.
O RAN Speed Optimizer (RSO) da Samsung foi testado por vários meses na rede comercial 5G Standalone da KDDI, com início no final de 2025. Os problemas de rede em áreas urbanas densas de Tóquio, com alta carga, são completamente diferentes dos encontrados em áreas suburbanas ou rurais com cobertura de borda. O teste aproveitou essas condições mistas para treinar e validar o modelo de IA com tráfego real. O RSO é capaz de recomendar parâmetros personalizados para cada célula, em vez de usar configurações compartilhadas para ajustar clusters de células. Se implementado em larga escala, isso representará uma mudança operacional.
A indústria móvel discute há muito tempo redes auto-otimizáveis, mas a maioria das ferramentas ainda requer intervenção de engenheiros. A Samsung posiciona a otimização com IA como uma abordagem mais refinada e adaptativa. Seu sistema analisa dados do ambiente do site, prevê os efeitos das mudanças de parâmetros e recomenda configurações personalizadas para cada célula. O RSO faz parte do pacote de operações de rede CognitiV (CognitiV Network Operations Suite) da Samsung, que inclui ferramentas de automação com IA, agentes e aplicativos de rede.
As operadoras enfrentam pressão para melhorar o desempenho do 5G com investimentos de capital limitados. O espectro é caro, a obtenção de sites é lenta e os custos de energia são significativos. Se a IA puder extrair mais taxa de transferência dos ativos de rádio existentes, isso se tornará uma estratégia de capacidade. No entanto, estratégias de capacidade têm consequências. O aumento da taxa de transferência downlink não melhora necessariamente a experiência do usuário de ponta a ponta, pois fatores como latência, desempenho uplink, comportamento de handover e gerenciamento de congestionamento continuam sendo importantes. As operadoras precisam de proteções, controles de reversão e trilhas de auditoria para garantir que o modelo não esteja otimizando KPIs restritos enquanto cria problemas ocultos.
O teste foi realizado em uma rede 5G Standalone, que oferece uma arquitetura mais limpa para funcionalidades avançadas e fornece uma base confiável para operações de rede com IA, fatiamento de rede e controle de serviço refinado. No entanto, muitas operadoras em todo o mundo ainda operam em ambientes híbridos, onde RAN legada, dependência de 4G e diversidade de fornecedores complicam a automação da rede. A Samsung e a KDDI têm uma parceria de longo prazo em implantações de rede totalmente virtualizadas, o que facilitou o teste, mas nem toda operadora possui essa base.
A otimização de RAN orientada por IA pode exigir mais do que apenas a compra de módulos de software; ela depende de telemetria limpa, gerenciamento de configuração consistente e processos operacionais modernizados. Para desenvolvedores e equipes de software de rede, a direção já está clara: as redes sem fio estão se tornando plataformas de dados, e o valor está se deslocando para modelos preditivos, automação em malha fechada e mecanismos de política. A Samsung precisa desse sucesso, pois o mercado de equipamentos de rede é altamente competitivo, e a AI-RAN está se tornando uma nova fronteira de concorrência.
O papel da KDDI também é importante. As operadoras japonesas geralmente são adotantes precoces de arquiteturas de rede avançadas. O aumento médio de 31% na taxa de transferência downlink durante horários de pico, se replicável fora do escopo do teste, tem valor comercial, podendo reduzir reclamações de congestionamento e melhorar a qualidade percebida do 5G. A Samsung e a KDDI afirmam que continuarão avaliando a otimização baseada em IA para uso comercial mais amplo, e a próxima fase será mais importante do que os resultados do teste.
As operadoras devem considerar o aumento de 31% na taxa de transferência como um sinal promissor do teste, e não como um resultado garantido para toda a rede. A linha de base, a localização geográfica e o controle operacional determinam o valor real. A otimização no nível da célula pode extrair mais capacidade dos ativos de RAN existentes, reduzindo o trabalho manual de engenharia. Existem riscos operacionais nos parâmetros de RAN ajustados por IA. A automação mal governada pode prejudicar a latência, o handover ou a experiência do cliente. A arquitetura 5G Standalone oferece uma base mais clara para automação. Os compradores de infraestrutura devem perguntar aos fornecedores sobre mecanismos de reversão, explicabilidade e suporte a múltiplos fornecedores.
