Autonome Netzwerke – intelligente, selbstverwaltete Telekommunikationsabläufe – entwickeln sich von einer Zukunftsvision zu einer aktuellen Priorität für Telekommunikationsbetreiber. Im neuesten NVIDIA-Bericht zum Stand der KI in der Telekommunikation wurde die Netzwerkautomatisierung als wichtigster KI-Anwendungsfall für Investitionen und Investitionsrendite hervorgehoben.
Automatisierung unterscheidet sich von Autonomie. Autonome Netzwerke müssen nicht nur vordefinierte Workflows ausführen, sondern auch die Absichten der Betreiber verstehen, Kompromisse analysieren und entscheiden, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen. Reasoning-Modelle und KI-Agenten, die auf Telekommunikationsdaten abgestimmt sind, sind der Schlüssel zu dieser Veränderung.
Damit Netzwerke autonom werden, ist ein agentisches End-to-End-System erforderlich, das Schlüsselkomponenten wie Telekommunikationsnetzwerkmodelle und KI-Agenten umfasst, die miteinander kommunizieren und Netzwerksimulationstools zur Validierung von Aktionen nutzen.
Auf dem Mobile World Congress Barcelona stellte NVIDIA ein offenes NVIDIA Nemotron-basiertes großes Telekommunikationsmodell (LTM) vor, einen umfassenden Leitfaden für die Entwicklung von Reasoning-Agenten für den Netzwerkbetrieb und neue NVIDIA Blueprints für Energieeinsparungen und Netzwerkkonfiguration mit Multi-Agenten-Orchestrierung, um Betreibern auf dem Weg zu Autonomie zu helfen.
Im Rahmen der Teilnahme von NVIDIA an der Open Telco AI Initiative der GSMA sind das neue Open-Source-LTM, der Implementierungsleitfaden und die agentischen KI-Blueprints als offene Ressourcen über die GSMA verfügbar.
Offenes Nemotron V3 Large Telco-Modell bringt Reasoning in die Telekommunikation
Damit Telekommunikationsunternehmen generative und agentische KI erfolgreich in ihrem gesamten Betrieb einsetzen können, müssen KI-Modelle in der Lage sein, die Sprache der Telekommunikation zu verstehen und komplexe Workflows zu durchdenken. NVIDIA hat in Zusammenarbeit mit dem Beratungsunternehmen AdaptKey AI ein neues Open-Source NVIDIA Nemotron LTM mit 30 Milliarden Parametern veröffentlicht, das Betreiber weltweit zum Aufbau autonomer Netzwerke nutzen können.
Das LTM basiert auf der NVIDIA Nemotron 3-Familie von Foundation-Modellen, wurde von AdaptKey AI unter Verwendung offener Telekommunikationsdatensätze wie Branchenstandards und synthetischer Protokolle optimiert. Es ist optimiert, die Terminologie der Telekommunikationsbranche zu verstehen und Workflows wie Fehlerisolierung, Behebungsplanung und Änderungsvalidierung zu analysieren.
Als offenes Modell bietet das Nemotron LTM Telekommunikationsunternehmen vollständige Transparenz darüber, wie es trainiert wurde und welche Daten verwendet wurden. Dies ermöglicht eine sichere und schnelle Bereitstellung in ihren Netzwerken, in dem sie Agenten direkt erstellen und ausführen können. Telekommunikationsunternehmen können damit das eigene Netzwerk und ihre Betriebsdaten für Telekommunikationszwecke sicher anpassen und erweitern, sodass sie einen autonomen Betrieb ohne Daten- oder Sicherheitsbeeinträchtigungen durchführen können.
KI-Agenten beibringen, wie Netzwerkingenieure zu denken
NVIDIA und Tech Mahindra haben einen Open-Source-Leitfaden veröffentlicht, der zeigt, wie Telekommunikationsbetreiber fachspezifische Reasoning-Modelle optimieren und Agenten entwickeln können, die Workflows im Network Operations Center (NOC) sicher ausführen können.
Der Leitfaden beschreibt ein Framework, um Modellen beizubringen, wie das NOC zu denken Ingenieure: konzentrieren sich auf auswirkungsvolle, häufig auftretende Störungskategorien, setzen Expertenlösungen in schrittweise Verfahren um und wandeln diese in strukturierte Reasoning-Spuren um, die jede Aktion, jeden Tool-Aufruf, jedes Ergebnis und jede Entscheidung erfassen. Diese Spuren werden zu den „Denkbeispielen“, aus denen das Modell lernt, sodass es nicht nur versteht, was zu tun ist, sondern auch, warum eine bestimmte Sequenz von Überprüfungen und Korrekturen sicher und effektiv ist.
Mithilfe der NVIDIA NeMo-Skills-Pipeline können Betreiber ein Reasoning-Modell auf Grundlage dieser Spuren optimieren und so den Grundstein für spezialisierte KI-Agenten legen, die Probleme ähnlich wie ein Netzwerkingenieur logisch analysieren und lösen können.
Maximierung der Energieeffizienz mit neuem, zielgerichtetem Energy Saving Blueprint
Autonome Netzwerke basieren auf einem Closed-Loop-Betrieb: Modelle, die das Netzwerk verstehen, Agenten, die auf der Grundlage von Absichten handeln, und Simulationen, die die Ergebnisse in das System zurückgeben, um Entscheidungen zu validieren und zu verfeinern. Der neue NVIDIA Blueprint für absichtsbasierte RAN-Energieeffizienz vereint diese Komponenten und hilft Betreibern, den Energieverbrauch in 5G-Funkzugangsnetzwerken (RAN) systematisch zu senken und gleichzeitig die Servicequalität zu erhalten.
Der Blueprint integriert die TeraVM AI RAN Scenario Generator (AI RSG) Plattform des führenden Anbieters von Netzwerktests und Messungen VIAVI, um synthetische Netzwerkdaten – einschließlich Zellenauslastung, Benutzerdurchsatz und andere Datenverkehrsmuster – zu generieren und in ein einfaches, abfragbares Format zu konvertieren.
Ein Energieplanungsagent analysiert dann die synthetischen Daten, um Energiesparrichtlinien zu generieren, die in AI RSG simuliert werden können. Dadurch können Betreiber Energiesparrichtlinien sicher in einem geschlossenen Kreislauf validieren, um ihr Ziel zu erreichen, ohne dass Live-Konfigurationen geändert oder Auswirkungen auf die Abonnenten verursacht werden.
Telekommunikationsunternehmen setzen den NVIDIA Blueprint für die Netzwerkkonfiguration ein
Der NVIDIA Blueprint für die Konfiguration von Telekommunikationsnetzwerken wird von Betreibern weltweit übernommen.
Cassava Technologies nutzt den Blueprint zum Aufbau von Cassava AI RAN, einer agentischen Plattform, die die vielfältige, anbieterübergreifende Mobilfunkumgebung in Afrika optimiert. Die Plattform implementiert drei Agenten: Einer überwacht das Netzwerk und empfiehlt Konfigurationsänderungen, einer wendet Änderungen mit Dokumentation und Governance an und einer bewertet die Auswirkungen von vorgenommenen Änderungen und und zur sicheren Rücknahme dieser Änderungen, wenn sie unbeabsichtigte Auswirkungen haben.
NTT DATA implementiert den Blueprint, um intelligente Regelungen für den Datenverkehr zu entwickeln. Dies hilft dem Netzwerk, Überlastungen zu bewältigen, wenn Benutzer nach einem Ausfall die Verbindung wiederherstellen. NTT DATA führt den Blueprint bei einem Tier-1-Betreiber in Japan ein.
Ein KI-Agent prüft die Nachfrage im gesamten Netzwerk in Echtzeit und entscheidet dann, wann und wie neue Benutzer für bestimmte Zellen zugelassen werden. Wenn sich die Bedingungen stabilisieren, passt der Agent seine Entscheidungen an und verwandelt frühere manuelle Konfigurationen in einen datengestützten Optimierungszyklus für widerstandsfähigere mobile Netzwerke.
Weiterentwicklung der Netzwerkkonfiguration mit Multi-Agenten-Orchestrierung
Um Telekommunikationsunternehmen beim Entwerfen, Beobachten und Optimieren komplexer agentischer Workflows über das RAN zu unterstützen, verbessern NVIDIA und BubbleRAN den NVIDIA Blueprint für die Konfiguration von Telekommunikationsnetzwerken mit dem NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT) und dem BubbleRAN Agentic Toolkit (BAT), komplementären Frameworks für die Multi-Agenten-Orchestrierung.
BubbleRAN integriert NAT und BAT in seine Opti-Sphere-Plattform, um Netzwerküberwachung, Konfigurations- und Validierungsagenten flexibler über Container und Workloads hinweg zu verwalten und sie mit Tools zu verbinden, die Netzwerkmetriken und den Verkehrsstatus melden, sodass Konfigurationsänderungen kontinuierlich vorschlagen und validieren können.
Die Telenor Group wird das erste Telekommunikationsunternehmen sein, das den Blueprint mit BubbleRAN übernimmt, um sein 5G-Netzwerk für Telenor Maritime, den globalen Anbieter von Konnektivität der Gruppe auf See, zu verbessern.
Autonome Netzwerke sind eine Schlüsselkomponente von KI-nativen drahtlosen Netzwerken. Sie arbeiten mit digitalen Zwillingen zusammen, um die Art und Weise zu verändern, wie zukünftige 6G-Netzwerke täglich aufgebaut, verwaltet und optimiert werden.
Erfahren Sie mehr über die neuesten Fortschritte in der agentischen KI für die Telekommunikation auf dem Mobile World Congress, der vom 2. bis 5. März in Barcelona stattfindet.
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