L’IA peut accélérer le développement du réseau 5G

Les développeurs du réseau mobile 5G peuvent désormais obtenir l’aide de l’intelligence artificielle (IA). Une thèse de l’Université d’Umeå montre de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique qui permettent un dépannage plus rapide et une meilleure compréhension du réseau mobile.

Tobias Sundqvist, doctorant industriel au Département des sciences informatiques, a développé de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique qui apprennent comment le réseau mobile se comporte en fonction des informations de dépannage que les développeurs de logiciels analysent quotidiennement. Les nouvelles méthodes peuvent rapidement détecter les erreurs et aider à comprendre ce qui se passe dans les grands systèmes distribués.

Ayant travaillé comme développeur dans les télécommunications pendant plus de 20 ans, Tobias Sundqvist a estimé que les développeurs n’obtenaient pas le soutien dont ils avaient besoin pour dépanner les énormes quantités de données produites par le réseau d’accès radio (RAN). Il a alors décidé de prendre les choses en main et, avec l’Université d’Umeå et la société Tietoevry, il a entrepris de développer de nouvelles méthodes pour analyser le comportement du RAN.

Le réseau mobile se développe rapidement

« L’utilisation des téléphones mobiles a explosé ces dix dernières années et le réseau mobile a évolué au même rythme. Dans le passé, le logiciel RAN était concentré dans des applications uniques et avait beaucoup moins de fonctionnalités. Aujourd’hui, une architecture de microservices distribués est utilisée et des milliers d’ingénieurs mettent à jour le logiciel avec de nouvelles fonctionnalités chaque jour. Néanmoins, les développeurs analysent le système presque de la même manière que lors du lancement du téléphone mobile », explique Tobias Sundqvist.

Ce que nous, en tant que développeurs, avions besoin d’heures ou de semaines pour analyser, l’IA peut maintenant le faire en quelques secondes.

Lorsque quelque chose ne va pas dans le RAN, les développeurs peuvent devoir passer des semaines à analyser les journaux pour identifier les erreurs possibles. Tobias Sundqvist pense qu’il y a enfin une lumière au bout du long tunnel de dépannage.

« Ce que nous, en tant que développeurs, avions besoin d’heures ou de semaines pour analyser, l’IA peut maintenant le faire en quelques secondes. Les méthodes que j’ai développées peuvent rapidement trouver des écarts dans les énormes journaux, mais aussi aider à comprendre ce qui se passe dans le RAN », déclare Tobias Sundqvist.

Il est important de comprendre comment l’IA peut aider

Aujourd’hui, les développeurs sélectionnent eux-mêmes les informations qui peuvent être utilisées pour le dépannage et elles sont uniquement destinées à être lues par des humains. Avec des milliers d’ingénieurs impliqués dans le développement de logiciels, les informations seront dans différents formats dans les différentes parties du RAN.

« Cela complique la capacité d’analyser les informations. Nous avons montré les énormes gains qui pourraient être réalisés dans le dépannage en suivant une structure plus générale. Les développeurs peuvent alors obtenir de l’aide de méthodes d’apprentissage automatique pour suivre ce qui se passe dans le système et obtenir de l’aide pour identifier ce qui est un comportement anormal. »

Les recherches précédentes se sont principalement concentrées sur la façon dont l’apprentissage automatique peut aider à optimiser le RAN ou à trouver des anomalies dans les métriques collectées. Tobias Sundqvist va maintenant plus loin en analysant le comportement du RAN dans les journaux système qui étaient jusqu’à présent destinés aux humains. De cette façon, les développeurs peuvent désormais trouver plus rapidement les nombreuses erreurs cachées dans le RAN et accélérer le développement des futurs réseaux mobiles.