无线工程师正在努力将人工智能(AI)和机器学习(ML)融入5G和6G网络。如需将AI部署到现实世界的系统,那么相对于传统方法,它必须具有可衡量的性能增益,以证明新硬件和软件投资的合理性。工程师需要在仿真和实时测试台中对其AI进行基准测试,以显示其在实际部署条件下的性能。要比较AI和传统方法的性能,工程师需要:
针对运行开源5G NR兼容软件栈的AI/ML研究,构建经济高效的测试台
配置系统以使用通道仿真器或空口方式运行,以对各种现实网络条件进行原型设计
对物理层(实时网络的一部分)中AI/ML模型进行的基准测试应具有可修改性和灵活性
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在应用的整个生命周期中,NI将与客户携手同行,随时提供培训、技术支持、咨询和集成服务以及维护计划。团队可以参与到NI不同地区的用户组,从而获取新技能,也可通过在线培训和面授培训来提高自身的技能水平。
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