fr.wedoany.com Rapport : Le 4 juin, Lite-On Technology de Taïwan (Chine) a annoncé avoir achevé une démonstration de la technologie AI-RAN intégrant l'IA native dans le réseau d'accès radio 5G, en collaboration avec l'Université de technologie et de design de Singapour (SUTD) et sa start-up NeuroRAN, afin de promouvoir la commercialisation d'applications d'IA en périphérie (edge AI) en temps réel, économes en énergie et respectueuses de la vie privée.
Cette démonstration intègre les unités radio O-RU hautes performances de Lite-On Technology, les applications d'apprentissage profond développées par la SUTD, et la plateforme NVIDIA AI Aerial dans une même architecture AI-RAN 5G. La solution utilise des modèles tels que la détection d'objets en temps réel Swin Transformer, et grâce à des technologies de détection du spectre pilotée par l'IA et de partitionnement dynamique des modèles, elle répartit la charge de calcul de l'IA entre les équipements utilisateurs, les nœuds périphériques et le cloud en fonction des conditions réseau en temps réel. Par rapport aux déploiements de modèles fixes, cette architecture peut réduire la latence de bout en bout, optimiser la consommation d'énergie et conserver autant que possible les données sensibles sur les terminaux, améliorant ainsi la faisabilité du déploiement de l'IA en périphérie dans des scénarios tels que la surveillance intelligente, les villes intelligentes et l'automatisation industrielle. Lite-On Technology a également intégré une UPF distribuée dans le cœur de réseau 5G, raccourcissant encore le chemin des données et rapprochant les tâches d'inférence IA des sites opérationnels réels.
Cette solution se situe à l'intersection de la fabrication d'équipements de communication, des réseaux de communication et du traitement intelligent des données, avec pour objets centraux l'AI-RAN 5G, les petites stations de base O-RU, l'IA en périphérie et le réseau d'accès radio ouvert.
L'AI-RAN devient l'une des voies technologiques clés de l'évolution de la 5G vers la 6G. Les réseaux d'accès radio traditionnels assurent principalement les fonctions de connexion et de transfert de données, tandis que les applications d'IA s'exécutent généralement sur des serveurs cloud ou périphériques, créant des problèmes de latence réseau, d'ordonnancement de la puissance de calcul, de confidentialité des données et d'équilibre énergétique. En intégrant nativement les capacités d'IA dans le réseau d'accès radio, celui-ci peut ajuster en temps réel l'emplacement des calculs en fonction de l'état du spectre, de la charge des terminaux, du type de trafic et de l'environnement sur site, offrant ainsi une latence plus faible et une efficacité accrue pour la reconnaissance vidéo, l'inspection industrielle, la perception du trafic urbain, la sécurité des campus et les applications de réseaux privés d'entreprise. Pour les opérateurs, cette architecture permet de faire évoluer le réseau 5G d'un simple pipeline de connectivité à une plateforme intelligente en périphérie capable de supporter des services d'IA. Pour les équipementiers, la capacité de synergie entre O-RU, le cœur de réseau, l'informatique en périphérie et les logiciels d'IA deviendra un élément clé de la compétitivité des équipements réseau de la prochaine phase.
Lite-On Technology a également indiqué qu'à l'avenir, NVIDIA DGX Spark aidera les opérateurs télécoms à lancer rapidement la recherche, la validation et le déploiement de services d'IA en périphérie de nouvelle génération, leur permettant de développer et de tester des modèles d'IA à petite échelle avant de les étendre progressivement aux réseaux 5G commerciaux et aux infrastructures réseau futures. Avec la demande croissante de perception en temps réel dans les réseaux privés d'entreprise, les usines intelligentes, la gouvernance urbaine et les infrastructures de transport, la valeur de l'AI-RAN résidera davantage dans sa capacité de « traitement immédiat sur le site réseau » que dans la simple augmentation des débits sans fil. Si cette architecture est validée dans davantage de réseaux d'opérateurs et de scénarios industriels, le réseau périphérique 5G pourra plus facilement prendre en charge les services d'IA en temps réel, tout en accumulant une base technique pour l'architecture réseau native IA de la future 6G.
Le déploiement concret dépendra encore du rythme des essais pilotes des opérateurs télécoms, de l'adaptation de l'écosystème O-RAN, du coût de la puissance de calcul en périphérie et de la demande réelle des clients industriels pour un traitement localisé de l'IA. Cette démonstration conjointe de Lite-On Technology, de la SUTD et de NeuroRAN fournit un échantillon plus proche d'un environnement réseau réel pour le passage de l'AI-RAN de la validation de concept au déploiement commercial.
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