es.wedoany.com Noticia: Investigadores de Open6G OTIC en el Instituto de Sistemas de Redes Inteligentes (INSI) de la Universidad Northeastern demostraron con éxito el primer prototipo de código abierto de un sistema AI-RAN de MIMO Masivo (Massive MIMO, mMIMO). Este prototipo integra el hardware MIMO masivo compatible con O-RAN de AmpliTech Group, el software de código abierto de OpenAirInterface (OAI) y la inteligencia RAN acelerada por GPU de NVIDIA en una plataforma completamente integrada y conforme a los estándares.
Los sistemas MIMO masivo utilizan grandes conjuntos de antenas para servir a múltiples usuarios simultáneamente mediante multiplexación espacial, y tradicionalmente han dependido de implementaciones propietarias estrechamente integradas. Esta demostración desafía esa suposición convencional al mostrar que la pila de protocolos completa, desde la capa física hasta el plano de control RAN, puede ensamblarse a partir de componentes abiertos e interoperables. La reciente certificación por parte de Open6G OTIC de la Universidad Northeastern de la unidad de radio mMIMO CAT-B de AmpliTech Group como conforme a O-RAN marcó un paso crítico hacia el logro de una interoperabilidad exitosa.
La demostración integra la unidad de radio O-RAN Categoría B mMIMO de Amplitech, el software NVIDIA AI Aerial para las capas 1 y 2 de RAN, y la pila de protocolos L2+ de OAI en un único sistema que utiliza exclusivamente software de código abierto. El equipo de INSI mostró una arquitectura de precodificación en dos etapas que combina un precodificador MIMO basado en retroalimentación de información del estado del canal (CSI) de 4 capas, acelerado en NVIDIA AI Aerial, con un conformador de haces basado en libro de códigos de 64 elementos de antena implementado en la O-RU CAT-B. El sistema demostró un rendimiento sostenido en múltiples equipos de usuario bajo condiciones de movilidad, gracias a una gestión de haces de Capa 2 racionalizada. Los resultados validan que se puede construir y reproducir una arquitectura AI-RAN de alto rendimiento acelerada por GPU sin depender de soluciones de pila de protocolos propietarias y cerradas.
Tommaso Melodia, director del Instituto de Sistemas de Redes Inteligentes y profesor William Lincoln Smith del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad Northeastern, afirmó que el procesamiento RAN acelerado por GPU ha sido el eslabón perdido en el ecosistema abierto, teóricamente potente pero raramente verificado de extremo a extremo a este nivel de pila de protocolos. Esta demostración muestra que la apertura y el rendimiento pueden coexistir, permitiendo tener un sistema completamente abierto y reproducible, al tiempo que se amplían los límites de las capacidades del MIMO masivo mediante el control algorítmico.
La integración del procesamiento L1 acelerado por GPU de NVIDIA AI Aerial con el L2+ de OAI es la característica arquitectónica central del prototipo, lo que permite que las operaciones de capa física computacionalmente intensivas del MIMO masivo se procesen de manera eficiente en la plataforma AI-RAN de NVIDIA, manteniendo al mismo tiempo una completa apertura del software en las capas superiores.
Irfan Ghauri, director de Operaciones de la Alianza de Software OpenAirInterface, comentó que ver la pila CU/DU de OAI integrada en el prototipo completo de mMIMO AI-RAN desarrollado por Open6G de la Universidad Northeastern, junto con NVIDIA AI Aerial y el hardware de Amplitech, demuestra lo que es posible lograr cuando se construye sobre una base abierta.
Fawad Maqbool, CEO y CTO de AmpliTech Group, añadió que la exitosa integración de su unidad de radio O-RAN MIMO masivo 64T64R en un sistema AI-RAN completamente de código abierto y acelerado por GPU demuestra que el alto rendimiento del MIMO masivo y la verdadera apertura de Open RAN pueden lograrse simultáneamente en un entorno de red real y desagregado. Participar junto a innovadores tecnológicos líderes como NVIDIA y OpenAirInterface en el primer prototipo de código abierto del sistema AI-RAN MIMO masivo de la Universidad Northeastern subraya la solidez y madurez de la tecnología de radio 5G de AmpliTech.
El equipo de INSI de la Universidad Northeastern lideró la integración del sistema, la configuración del banco de pruebas y las mediciones de verificación, proporcionando una implementación de referencia reproducible que los investigadores académicos e industriales pueden seguir desarrollando. Esta demostración se alinea con el creciente impulso hacia Open RAN y los sistemas inalámbricos nativos de IA, donde la flexibilidad, la interoperabilidad de proveedores y el control inteligente se consideran atributos fundamentales para los futuros despliegues de 5G y 6G.
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