数字孪生是什么?它们如何赋能未来的网络?
信观察
数字孪生听起来像是科幻小说中的概念,但它们已经在商业领域得到了应用,利用人工智能(AI)、数据和数字化为未来的网络赋能。让我们一起探索这些虚拟的奇妙世界,并从3个真实案例中了解数字孪生的实际效果。
近几十年来,我们对终端设备的期望发生了巨大变化。手机已经不仅仅是通话和收发短信的工具,汽车也能比我们更精准地导航路线,在5G和物联网(IoT)的助力下,我们的各个行业和城市都变得更加智能和互联。我们正目睹着未来的构建,这是一个由高度复杂网络和互联数字生态系统构成的未来。
在每台设备不断生成大量实时数据的情况下,如何管理这些网络,并确保它们高效、可持续地运行,在很大程度上取决于人工智能(AI)和机器学习(ML)技术。但训练也带来了挑战。毕竟,要如何安全地训练机器学习算法,让它们能够在实时动态网络中不断学习,并采取响应迅速的行动,而不影响网络的正常运行呢?这就是数字孪生可以发挥作用的地方。
什么是数字孪生?
数字孪生本质上是一种副本,是现实世界中的各种资产、信息和流程的软件表示,它存在于云端。数字孪生打开了一个充满各种可能性的虚拟世界,这是一个安全的模拟测试空间,在这里,您可以根据自己(或训练模型)的想法,进行各种“假设”场景的训练和演示,而不会对现实世界中的“原件”造成任何风险。
探索数字孪生用例
数字孪生听起来像是科幻小说中的概念,但它实际上已经在商业解决方案中发挥了作用,释放了人工智能、数据和数字化的潜力,为未来的移动网络赋能。下面我们将通过3个真实用例,展示这项技术如何为优化、自动化和面向未来的网络开辟新的可能性。
用例1——网络数字孪生:安全实现5G网络自动化的方法
网络数字孪生是对看不见的网络的模拟,它能够模拟信号、覆盖、干扰和流量行为,包括用户在不同频率层之间的移动特征。数字孪生使得优化网络的方法更加安全可靠,这对于涉及敏感参数(例如辐射功率)的情况尤为重要。
在瑞士,我们的客户瑞士电信(Swisscom)运营着全球评分最高的网络之一,这是根据umlaut 2021年移动网络测评得出的结论。但在辐射功率方面,他们也受到一些严格规定的约束。如果不对现有的基础设施进行改造,那么根据法律规定,瑞士电信只能部署少数几个低功耗的新5G站点,这将导致4G和5G新空口(NR)所使用的新低频层的覆盖不稳定。
那么,我们如何在不影响覆盖范围或用户体验的前提下,降低发射功率,为新层腾出空间呢?
我们知道,最好的方法是使用强化学习(RL),这是一种机器学习方法,它让代理与环境进行交互,通过观察环境的状态,并采取迭代行动,逐步形成一个长期目标。我们的长期目标是降低发射功率。但我们不能让代理在真实网络中随意调整辐射功率,因为这可能会影响用户体验,也可能会违反我们要遵守的法规。
了解更多关于强化学习以及AI如何在复杂的5G时代增强客户体验的信息
下载报告我们的专家开发了精准的网络数字孪生,它能够模拟覆盖范围、干扰和流量行为,包括用户在不同频率层之间的移动特征,为强化学习(RL)代理提供了一个安全的训练和学习环境。要选择合适的建模内容,在孪生的准确性和细节性之间达成平衡,同时又保持足够的简洁性,以便在可扩展的商业应用中运行,掌握深入的领域知识是非常重要的。
经过数千轮的学习,我们实施了最终的一套优化方案。该地区几乎所有小区的功率都发生了变化,有的增加,有的减少,使得发射功率总体降低了20%,基站功耗降低了3.4%。有趣的是,不仅覆盖范围没有受到影响,用户体验还有所提升,下载速度提高了5%,上传速度提高了30%。
事实证明,网络通信就像在喧闹的餐厅里交谈一样,如果大家都提高声音,反而会造成更大的噪音和混乱。但如果大家都降低音量,我们就能更清楚地听到彼此的声音。
RAN数字孪生2.0是爱立信认知网络解决方案(Ericsson Cognitive Network Solutions)的一项研究计划,它利用大数据计算技术,创建能够实时反映无线接入网数据变化的数字孪生,支持多网络、多层级和多RAT。它提供了一个用python编写的模块化部署框架,并结合了基于分析和ML的数据模型。如需了解有关这项计划的详细信息,请参见我们专门撰写的eBrief。
用例2——站点数字孪生:站点和设备管理的新时代
站点数字孪生模拟可见网络,包括塔、设备和物理站点中的所有其他资产。随着5G技术的快速发展,我们需要确保能够迅速高效地扩展和维护网络。但现实情况是,现场设备的生命周期管理往往不够敏捷。要了解一个物理站点中安装了哪些内容,可能需要查阅20多个不同的文档,包括CAD设计、图像、电子表格和产品数据手册等。这种人工查阅文档的方法使得管理过程不仅耗时耗力,而且容易出错,并且经常导致不必要的站点重访和爬升塔杆。
我们利用数字孪生技术,将宜家(IKEA)厨房规划师的理念引入了电信行业,实现了站点和设备设计与管理的全面数字化。我们为每个站点创建了一个数字孪生,它们是由激光扫描仪(LiDAR)、摄像头和无人机捕捉的精确的3D模型。数字孪生包含了所有关键的元数据,如重量、功率和组件之间的兼容性等限制条件,这些元数据对于有效和高效的生命周期管理是必不可少的。
我们还开发了一个包含40,000个组件的库,每个组件都可以轻松地“拖放”到合适的位置。这样可以将设计时间缩短50%,并提高维护效率,将站点重访的需求从十分之一降低到千分之一。这也就减少了前往现场的出差,以及爬升塔杆的人数,从而实现更安全、可预测和可持续的整体运营。
爱立信站点数字孪生(ESDT)是一款基于开放标准(BIM)的应用,它能够在3D环境中,对电信站点及其所有组件的物理和逻辑特性进行数字化模拟。它为网络服务中的分析/AI/ML提供了支持。目前,ESDT作为爱立信智能部署(Intelligent Deployment)的核心功能之一,在全球多个项目中得到了应用。同时,不同细分市场的客户也对ESDT表现出了强烈的兴趣,并正在与我们进行洽谈。
用例3——用户数字孪生:将5G带入Omniverse
我们已经有了网络数字孪生和站点数字孪生,但在我们的数字孪生三大维度中,还缺少一个关键的部分——用户。我们的研究团队一直在与NVIDIA Omniverse合作,将游戏和电影CGI技术引入电信行业,通过Unity游戏引擎对用户进行实时建模。
这是一种改变游戏规则的跨界创新,它将促成内部网络模型的演变,使其在现实世界的测量中达到前所未有的精确度。简而言之,我们将3D游戏技术(及其物理精确模型的极高计算复杂性)作为基础,在其上部署5G的传播模型。
这项技术能够支持高分辨率的复杂城市和室内结构的建模,包括桥梁、隧道、树叶,以及影响射频(RF)传播的表面材料细节,同时也能够模拟用户的移动性和动态场景特征(如车流)。它还使用皮克斯(Pixar)的开放通用场景描述(USD)格式,可以重复利用详细的城市网格和地理数据,这有助于解决准确建模环境的难题。
众所周知,未来的网络将变得更加复杂,因此模型需要广泛的可视化支持才能发挥作用。NVIDIA Omniverse Create将先进的光线追踪引擎与交互工具相结合,能够操纵和探索复杂的场景,让我们可以对爱立信产品的布置进行试验,并实时观察其效果。这是推动高性能产品开发的强劲动力。
5G的未来是辉煌的。那将是一个充满了可能性的虚拟世界。
了解详情
探索爱立信AI驱动的认知网络软件和解决方案
了解有关电信行业中的AI和强化学习的更多信息
了解如何在网络中应用AI来提高效率和性能
探索爱立信的智能站点工程还能带来哪些可能
了解我们在Omniverse平台上的5G模拟合作
阅读我们的博文来了解移动网络中数字孪生的未来
相关内容
Like what you’re reading? Please sign up for email updates on your favorite topics.
Subscribe nowAt the Ericsson Blog, we provide insight to make complex ideas on technology, innovation and business simple.