Mobilfunk der neuesten Generation Künstliche Intelligenz macht 5G- und 6G-Netze autonomer

Die neuen Ansätze für Mobilfunksysteme und spezialisierte Hardwarekomponenten sollen die technologische Souveränität Deutschlands im Bereich der Mobilfunksysteme stärken.

Bild: iStock, blackred
03.09.2020

Forschung für den Mobilfunk der neuesten Generation: Die Arbeitsgruppe Nachrichtentechnik der Universität Bremen koordiniert jetzt das BMBF-Verbundprojekt FunKI. Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens sollen für den Aufbau und den Betrieb des neuen 5G- und zukünftigen 6G-Mobilfunknetzes genutzt werden.

Professor Armin Dekorsy, Leiter der AG Nachrichtentechnik sagt: „Bei dem Vorhaben geht es primär darum, Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens auch für den Aufbau und den Betrieb des neuen 5G-Mobilfunknetzes zu nutzen.“ Dieses hochkomplexe Netz mit Milliarden von Geräten wird wesentlich autonomer und selbständiger agieren als die Funknetze der Vergangenheit.

Ziel von FunKI ist die Erforschung, Entwicklung und Erprobung lern- und anpassungsfähiger Kommunikationskomponenten für 5G- beziehungsweise auch 6G-Mobilfunksysteme. In dem Konsortium forschen neben der Universität Bremen noch sieben weitere Partner aus der deutschen Wirtschaft und Wissenschaft.

Zwei Promotionsstellen für den Nachwuchs

Das kürzlich gestartete Projekt läuft bis Mai 2023 und ist mit insgesamt 6,58 Millionen Euro ausgestattet. Rund 800.000 Euro davon gehen an Bremer Nachrichtentechnik. „Damit können wir unter anderem drei Stellen für Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler schaffen“, so Armin Dekorsy.

Hintergrund für das Projekt ist die fortschreitende Digitalisierung, die zu einer rasant steigenden Anzahl vernetzter Geräte führt. Viele dieser Geräte können dabei nicht mit Kabeln an das Internet angebunden werden. Deshalb sind moderne drahtlose Kommunikationssysteme erforderlich, die sowohl leistungsstark als auch effizient sind.

Wegen der Vielzahl der Geräte und den oft sehr unterschiedlichen und teils konkurrierenden Anforderungen an die Netzwerke wird die Handhabung des Netzes und dessen Komponenten aber immer komplexer. „Verfahren der künstlichen Intelligenz können dazu beitragen, die Komplexität beherrschbar zu machen und Funknetzwerke so leistungsstark und effizient wie möglich zu betreiben“, sagt Dr. Dirk Wübben, Mitarbeiter der AG Nachrichtentechnik und wissenschaftlicher Leiter des Projekts.

„Bislang wurden KI-Verfahren hauptsächlich zur Durchführung von allgemeinen Netzwerk-Verwaltungsaufgaben verwendet. Der nächste Schritt ist die Integration von KI-Ansätzen in die Funktionen drahtloser Kommunikationssysteme.“

Mobilfunk-Souveränität Deutschlands stärken

Bislang ist auf diesem Gebiet eher theoretisch gearbeitet worden. Was fehlt, sind ein stärkerer Praxisbezug und die reale Umsetzung auf Basis von mikroelektronischen Systemen. Das übergeordnete Ziel von FunKI ist deshalb die Entwicklung und Erprobung lern- und anpassungsfähiger Komponenten eines Kommunikationssystems, um effizient und nachhaltig auf vorhandene Netzwerkressourcen zurückzugreifen.

„In dem Vorhaben werden deshalb nicht nur neue theoretische Ansätze für Mobilfunksysteme entstehen, die auf KI-Verfahren basieren. Es werden auch spezialisierte Hardwarekomponenten realisiert. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, die technologische Souveränität Deutschlands im Bereich der Mobilfunksysteme zu stärken“, erläutert Armin Dekorsy.

„Die Technologien, die wir entwickeln wollen, haben das Potenzial, einen wichtigen Beitrag für zukünftige internationale Funkstandards zu leisten. In der Industrie 4.0 soll insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen mit den FunKI-Technologien ermöglicht werden, anspruchsvollste Anwendungen basierend auf Funknetzen zu verwirklichen.“

Neben der Universität Bremen als Verbundkoordinatorin sind als weitere Partner Creonic, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (Standort Kaiserslautern) und die Technische Universität Kaiserslautern, Bell Labs der Nokia Solutions and Networks und die Universität Stuttgart sowie Intel Deutschland und Motius beteiligt.

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